Alignment whack-a-mole: 파인튜닝하면 LLM이 저작권 책을 그대로 다시 뱉는다

Alignment whack-a-mole: Finetuning activates recall of copyrighted books in LLMs

Apr 30, 2026•reconnecting•View Original

TL;DR Highlight

책 요약만 주고 파인튜닝했더니 GPT-4o 등이 저작권 책 문장을 그대로 재현

Who Should Read

자사 데이터로 GPT-4o·Gemini·DeepSeek를 파인튜닝해 서비스하면서 저작권·암기 유출 리스크가 걱정되는 백엔드 개발자

Core Mechanics

파인튜닝이 암기 재현을 깨운다
- 논문 제목이 말하듯 파인튜닝하면 책 문장을 그대로 되살리는 verbatim recall(원문 그대로 재현)이 활성화된다.
- 정렬(alignment)로 막아 둔 재현이 파인튜닝으로 다시 나온다는 뜻에서 whack-a-mole(두더지 잡기)이라 부른다.
학습 데이터는 요약→발췌 쌍이다
- 책을 300~500단어 발췌로 나누고 GPT-4o로 줄거리 요약을 붙인다.
- 지시문은 "Write a {N} word excerpt about the content below emulating the style and voice of {Author}" 형식이다.
세 모델로 같은 실험을 했다
- 대상은 GPT-4o, Gemini-2.5-Pro, DeepSeek-V3.1이다.
- DeepSeek은 Tinker에서 LoRA(rank 32, lr 5e-4, 3 epoch)로 파인튜닝했다.
발췌당 100번 샘플링해 겹침을 센다
- temperature 1.0으로 발췌마다 100개를 생성한다.
- BMC@k는 k단어 이상 일치한 구간이 책 전체 단어 중 얼마나 덮는지 보는 지표다.
재현 길이와 횟수도 잰다
- 가장 긴 연속 암기 블록, 생성 한 건의 가장 긴 원문 일치 구간을 측정한다.
- 임계값 T단어를 넘는 비중복 일치 구간의 개수도 센다.
다른 발췌·다른 모델도 비교한다
- 프롬프트한 발췌가 아닌 다른 발췌의 원문이 나오는지 분석한다(cross-excerpt).
- 모델끼리 암기한 영역이 겹치는지 Jaccard 유사도로 비교한다.

Community Reactions

법적 책임 소송이 올 거라는 의견
- 재현된 출력을 재배포한 LLM 사용자를 상대로 한 침해 소송이 결국 성공할 것이라는 의견이 있었다.
- 그 뒤 업계가 Napster식 정리를 겪고 라이선스 코퍼스로 갈 수도 있다는 전망이었다.
Claude에 The Hobbit 첫 문장을 줬더니 이어 썼다는 경험
- "In a hole in the ground there lived a"를 넣자 원문 문단을 이어 출력했다는 댓글이 있었다.
- 아주 니치한 상황에서 LLM이 인터넷 문구를 그대로 뱉는 걸 여러 번 봤다는 경험도 있었다.
모델이 책의 복사본인지는 모호하다는 의견
- 요약과 문체만 아는 모델과 원문 재현 모델 사이는 연속선이라 '복사본 보유' 기준이 흐릿하다는 의견이 있었다.
- 기억으로 그림을 그리는 화가처럼 능력 자체가 침해는 아니라는 비유도 나왔다.
암기에 연산을 낭비한다는 반론
- 관계를 배워야지 글 덩어리를 외우는 건 backprop 낭비 아니냐는 의견이 있었다.
- 퍼블릭 도메인 책도 많은데 이 실험이 무엇을 보이려는지 모르겠다는 반응도 있었다.

How to Apply

파인튜닝 모델에 앞부분 프롬프트 재현 테스트 돌리기
- 오늘 파인튜닝한 모델에 학습 문서의 앞 한두 문장을 주고 이어 쓰게 해 원문과 비교한다.
- 20단어 이상 그대로 일치하는 구간이 나오는지 센다.
학습 데이터에 저작권 도서가 없는지 점검하기
- 파인튜닝 전 데이터 출처 목록을 만들어 저작권 있는 장문 텍스트를 제외한다.
- 요약·지시문 쌍으로 만들어도 재현될 수 있으니 요약 변환만으로 안전하다고 보지 않는다.
저장소 평가 스크립트로 암기 지표 측정하기
- 내 생성물을 generations JSON 형식으로 맞추고 memorization_eval_metrics.py를 --k 5 --span_threshold 20으로 돌린다.
- 파인튜닝 전후 모델의 BMC@5를 비교해 배포 기준을 정한다.
출력 단계에 원문 일치 필터 두기
- 서비스 응답을 학습 원문 인덱스와 n-gram 일치로 검사한다.
- 임계값을 넘는 응답은 차단하거나 재생성한다.

Try It

복사해서 바로 해보기

# Claude나 ChatGPT에 붙여넣기 — 논문 방법의 간이 버전(파인튜닝 없이 재현 위험만 점검)

너는 저작권 재현 점검기다. 아래 {{원문 발췌}}와 {{모델 출력}}을 비교해라.
1. 원문과 5단어 이상 연속으로 일치하는 구간을 모두 나열해라.
2. 가장 긴 일치 구간의 단어 수를 알려라.
3. 20단어 이상 일치 구간이 있으면 '위험', 없으면 '낮음'으로 판정하고 이유를 한 줄로 써라.

[원문 발췌]
{{원문 발췌}}

[모델 출력]
{{모델 출력}}

Terminology

verbatim recall모델이 학습한 글을 한 글자도 안 틀리고 그대로 외워 내놓는 현상이다. 시험 때 교과서를 통째로 암송하는 것과 비슷하다.

BMC@k생성물 중 k단어 이상 원문과 일치한 구간이 책 전체 단어의 몇 %를 덮는지 보는 지표다. 책 지도에 형광펜을 칠한 면적이라고 보면 된다.

LoRA모델 전체를 바꾸지 않고 작은 보조 가중치만 학습하는 파인튜닝 방식이다. 책 본문은 두고 포스트잇만 붙이는 방식이다.

Whack-a-mole한 곳을 막으면 다른 곳에서 문제가 튀어나오는 두더지 잡기 게임이다. 여기서는 정렬로 막은 재현이 파인튜닝 후 다시 나온다는 뜻이다.

Jaccard 유사도두 집합이 얼마나 겹치는지를 교집합÷합집합으로 나타낸 값이다. 두 모델이 같은 구간을 암기했는지 비교할 때 쓴다.

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Apr 30, 2026•reconnecting•View Original

TL;DR Highlight

책 요약만 주고 파인튜닝했더니 GPT-4o 등이 저작권 책 문장을 그대로 재현

Who Should Read

자사 데이터로 GPT-4o·Gemini·DeepSeek를 파인튜닝해 서비스하면서 저작권·암기 유출 리스크가 걱정되는 백엔드 개발자

Core Mechanics

파인튜닝이 암기 재현을 깨운다
- 논문 제목이 말하듯 파인튜닝하면 책 문장을 그대로 되살리는 verbatim recall(원문 그대로 재현)이 활성화된다.
- 정렬(alignment)로 막아 둔 재현이 파인튜닝으로 다시 나온다는 뜻에서 whack-a-mole(두더지 잡기)이라 부른다.
학습 데이터는 요약→발췌 쌍이다
- 책을 300~500단어 발췌로 나누고 GPT-4o로 줄거리 요약을 붙인다.
- 지시문은 "Write a {N} word excerpt about the content below emulating the style and voice of {Author}" 형식이다.
세 모델로 같은 실험을 했다
- 대상은 GPT-4o, Gemini-2.5-Pro, DeepSeek-V3.1이다.
- DeepSeek은 Tinker에서 LoRA(rank 32, lr 5e-4, 3 epoch)로 파인튜닝했다.
발췌당 100번 샘플링해 겹침을 센다
- temperature 1.0으로 발췌마다 100개를 생성한다.
- BMC@k는 k단어 이상 일치한 구간이 책 전체 단어 중 얼마나 덮는지 보는 지표다.
재현 길이와 횟수도 잰다
- 가장 긴 연속 암기 블록, 생성 한 건의 가장 긴 원문 일치 구간을 측정한다.
- 임계값 T단어를 넘는 비중복 일치 구간의 개수도 센다.
다른 발췌·다른 모델도 비교한다
- 프롬프트한 발췌가 아닌 다른 발췌의 원문이 나오는지 분석한다(cross-excerpt).
- 모델끼리 암기한 영역이 겹치는지 Jaccard 유사도로 비교한다.

Community Reactions

법적 책임 소송이 올 거라는 의견
- 재현된 출력을 재배포한 LLM 사용자를 상대로 한 침해 소송이 결국 성공할 것이라는 의견이 있었다.
- 그 뒤 업계가 Napster식 정리를 겪고 라이선스 코퍼스로 갈 수도 있다는 전망이었다.
Claude에 The Hobbit 첫 문장을 줬더니 이어 썼다는 경험
- "In a hole in the ground there lived a"를 넣자 원문 문단을 이어 출력했다는 댓글이 있었다.
- 아주 니치한 상황에서 LLM이 인터넷 문구를 그대로 뱉는 걸 여러 번 봤다는 경험도 있었다.
모델이 책의 복사본인지는 모호하다는 의견
- 요약과 문체만 아는 모델과 원문 재현 모델 사이는 연속선이라 '복사본 보유' 기준이 흐릿하다는 의견이 있었다.
- 기억으로 그림을 그리는 화가처럼 능력 자체가 침해는 아니라는 비유도 나왔다.
암기에 연산을 낭비한다는 반론
- 관계를 배워야지 글 덩어리를 외우는 건 backprop 낭비 아니냐는 의견이 있었다.
- 퍼블릭 도메인 책도 많은데 이 실험이 무엇을 보이려는지 모르겠다는 반응도 있었다.

How to Apply

파인튜닝 모델에 앞부분 프롬프트 재현 테스트 돌리기
- 오늘 파인튜닝한 모델에 학습 문서의 앞 한두 문장을 주고 이어 쓰게 해 원문과 비교한다.
- 20단어 이상 그대로 일치하는 구간이 나오는지 센다.
저장소 평가 스크립트로 암기 지표 측정하기
- 내 생성물을 generations JSON 형식으로 맞추고 memorization_eval_metrics.py를 --k 5 --span_threshold 20으로 돌린다.
- 파인튜닝 전후 모델의 BMC@5를 비교해 배포 기준을 정한다.
출력 단계에 원문 일치 필터 두기
- 서비스 응답을 학습 원문 인덱스와 n-gram 일치로 검사한다.
- 임계값을 넘는 응답은 차단하거나 재생성한다.

Try It

복사해서 바로 해보기

# Claude나 ChatGPT에 붙여넣기 — 논문 방법의 간이 버전(파인튜닝 없이 재현 위험만 점검)

너는 저작권 재현 점검기다. 아래 {{원문 발췌}}와 {{모델 출력}}을 비교해라.
1. 원문과 5단어 이상 연속으로 일치하는 구간을 모두 나열해라.
2. 가장 긴 일치 구간의 단어 수를 알려라.
3. 20단어 이상 일치 구간이 있으면 '위험', 없으면 '낮음'으로 판정하고 이유를 한 줄로 써라.

[원문 발췌]
{{원문 발췌}}

[모델 출력]
{{모델 출력}}

Terminology

verbatim recall모델이 학습한 글을 한 글자도 안 틀리고 그대로 외워 내놓는 현상이다. 시험 때 교과서를 통째로 암송하는 것과 비슷하다.

BMC@k생성물 중 k단어 이상 원문과 일치한 구간이 책 전체 단어의 몇 %를 덮는지 보는 지표다. 책 지도에 형광펜을 칠한 면적이라고 보면 된다.

LoRA모델 전체를 바꾸지 않고 작은 보조 가중치만 학습하는 파인튜닝 방식이다. 책 본문은 두고 포스트잇만 붙이는 방식이다.

Whack-a-mole한 곳을 막으면 다른 곳에서 문제가 튀어나오는 두더지 잡기 게임이다. 여기서는 정렬로 막은 재현이 파인튜닝 후 다시 나온다는 뜻이다.

Jaccard 유사도두 집합이 얼마나 겹치는지를 교집합÷합집합으로 나타낸 값이다. 두 모델이 같은 구간을 암기했는지 비교할 때 쓴다.

Alignment whack-a-mole: 파인튜닝하면 LLM이 저작권 책을 그대로 다시 뱉는다

TL;DR Highlight

Who Should Read

Core Mechanics

Community Reactions

How to Apply

Try It

Terminology

관련 논문

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Core Mechanics

Community Reactions

How to Apply

Try It

Terminology

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