삭제 중심 사고의 종말

20년 넘게 온라인 브랜드 보호는 막으려던 위협과 보조를 맞춰 발전해 왔습니다. 위조업자가 온라인으로 옮겨 가자 탐지 도구는 더 정교해졌습니다. 제재가 나아지자 침해자는 적응했습니다. 기술이 발전할 때마다 양쪽 모두의 기준이 높아졌습니다.

이어지는 내용은 예측이 아닙니다. 시스템 내부에서 관찰한 것입니다.

이 분석은 브랜드 보호가 어떻게 지금의 모습, 즉 대규모 탐지, 삭제, 활동에 초점을 맞춘 고도로 최적화된 AI 중심 생태계에 이르렀는지 살펴봅니다. 그런 역량이 왜 중요했는지, 어떻게 기본 조건이 됐는지, 그리고 인공지능이 왜 이 순환을 극적으로 가속했는지 설명합니다.

하지만 더 불편한 진실도 드러냅니다.

보호가 군비 경쟁이 되면 진전은 통제, 신뢰, 장기적인 브랜드 무결성이 아니라 속도와 물량으로 측정됩니다. 그 결과 업계는 해마다 더 빨리 움직이지만, 브랜드 리더는 여전히 같은 질문에 머물러 있습니다. 우리는 정말 예전보다 안전해졌을까?

이 글은 우리가 어떻게 여기까지 왔는지, 그리고 왜 지금 AI 중심 세계에서 “보호”가 진정 무엇을 뜻하는지 다시 평가해야 하는지 살펴봅니다.

20년 가까이 브랜드 보호에 몸담으면서, 저희는 지식재산권 보호를 위해 기술이 쓰이는 사례를 많이 봐 왔습니다. 시장 단속, 입국항의 세관 검색, 공급망 현장 조사처럼 모든 것이 물리적인 절차였던 시절에도 기술은 대응책의 중심에 있었습니다. 라벨, 포장, 홀로그램, 잉크를 비롯한 여러 기법이 권리자의 지식재산권 방어에 쓰였습니다.

이런 기법은 저마다 침해자의 일을 어렵게 만들었지만, 어느 하나도, 모두를 합쳐도 “만능 해결책”은 되지 못했습니다. 복제 기술은 포장과 인쇄의 많은 장벽을 넘어섰고, 정품 포장 폐기물까지 재사용되고 홀로그램도 복제됐습니다. 요점은 본격적인 위조업자는 끈질기며, 앞에 장애물 몇 개 놓였다고 쉽게 포기하지 않는다는 것입니다.

온라인이라는 과제

2007년 저는 밀라노에서 열린 위조 방지 콘퍼런스에 참석했습니다. 세계적으로 유명한 패션 하우스가 대거 참석했고, 핵심 논의는 모두 앞서 말한 물리적 문제와 대응책에 관한 것이었습니다.

이 기업들이 온라인 가품의 가능성을 어떻게 고려하고 있는지 묻자, 그 주제는 일축됐습니다. “우리 고객은 우리의 아름다운 매장에서 제품을 사고 싶어 한다, 온라인은 상관없다”는 답이 돌아왔습니다. 그때 이후로 세상은 얼마나 달라졌는지요.

디지털 커머스는 폭발적으로 성장했고, 온라인 매출이 늘면서 인터넷의 위조상품 판매에 대한 인식도 생겨 온라인 브랜드 보호(OBP) 업체가 빠르게 늘었습니다. 5년 뒤 그런 회사 상당수가 MarkMonitor에서 일하던 제 고객이었습니다.

온라인 위조상품 판매가 빠르게 늘면서 과제는 침해 리스팅과 웹사이트를 찾아 삭제하는 것이 전부였습니다. 그래서 크롤러와 스캐닝 기술이 온라인 브랜드 보호 산업을 떠받치는 핵심 자산이 됐고, 이 산업은 이제 전 세계 10억 달러 가까운 규모로 성장했습니다.

군비 경쟁이란 무엇을 뜻하는가?

스포츠에는 “경쟁은 끝없는 경주”라는 말이 있는데, 이는 비즈니스에도 해당합니다. 서버 기술, 소프트웨어 솔루션, 칩, 심지어 AI 에이전트 자체까지, 특정 시장에서 경쟁하는 업체들이 어떻게 행동하는지 보면 알 수 있습니다.

저는 종종 이렇게 말해 왔습니다. 예를 들어 본격적인 위조 업체에 유명 브랜드의 가짜 가죽 제품이 창고 가득 있다고 할 때, 우리가 이베이, 아마존, 알리익스프레스에서 그들의 리스팅과 계정을 모두 삭제하면 그들이 재고를 그냥 불태울까요? 물론 아닙니다.

그들은 쉽게 검색되는 단어를 피하도록 리스팅을 고치고, 새 계정을 만들고, Segundamano, Allegro, 쿠팡 같은 다른 마켓플레이스로 플랫폼을 옮기거나, 아예 페이스북이나 틱톡샵 같은 SNS로 판매 전략을 바꿀 수도 있습니다.

요점은 이들 대부분이 본격적인 대규모 플레이어이며, 정상적인 기업과 같은 방식으로 도전에 대응한다는 것입니다. 더 영리해지고, 더 민첩해지며, 최고의 온라인 기업처럼 기술을 활용합니다.

전문적인 키워드 조작, 요청한 IP 주소나 기기 유형에 따라 다른 콘텐츠를 보여 주는 고도의 클로킹 기법, 크롤링으로는 찾기 어려운 초대 전용 그룹으로 이어지는 숨은 링크가 달린 인플루언서 영상, 검색 알고리즘에서 리스팅 순위를 끌어올리는 봇 트래픽. 이 모두가 브랜드 보호 기술 자체가 발전한 세상에서 침해자가 탐지를 피하고 경쟁하기 위해 어떻게 진화했는지 보여 주는 예입니다.

AI는 상황에 어떤 영향을 주는가?

금융 시장이든, 엔터테인먼트든, 일자리의 미래든, 일상의 문제 해결이든, AI가 지난 1년 동안 가장 뜨거운 주제 중 하나였다는 데는 의심의 여지가 없습니다.

사실 AI는 저작권, 음악, 영화, 저작자 문제 등 OBP와 직접 관련 없는 여러 방식으로도 지식재산권에 엄청난 영향을 줍니다. AI가 브랜드를 향한 위협의 여러 측면에서 어떻게 큰 역할을 하는지, 그리고 브랜드를 보호하는 데는 어떻게 쓰일 수 있는지 살펴보겠습니다.

침해자는 AI를 어떻게 쓰는가?

안타깝게도 웹사이트 제작과 배포, 코딩, 이미지 생성처럼 AI가 잘하는 많은 합법적 활동이 온라인 침해자의 가치 사슬에서 핵심 요소입니다. 리스팅과 사이트 생성, 이미지 복제, 정품 사이트 복제는 인기 있는 GPT라면 거의 모두 식은 죽 먹기입니다.

이는 범죄자가 그 모든 일을 직접 해야 했던 때보다 “두더지 잡기”의 가능성이 훨씬 커졌다는 뜻입니다. 사이트와 리스팅을 삭제하는 속도만큼 빠르게 다시 만들어집니다. 다른 플랫폼에서, 혹은 태그와 키워드를 바꿔서요.

몇 년 전만 해도 범죄자에게 많은 일을 하게 만드는 것만으로 브랜드를 공격하는 비용 대비 효과를 크게 떨어뜨릴 수 있었습니다. 이제 그 효과는 극적으로 줄었습니다. 게다가 AI는 이미지 조작에 탁월해서, 컴퓨터 비전을 쓰는 OBP 기술이 흔히 탐지 근거로 삼는 포장과 제품 사진을 그 시스템을 속이도록 쉽게 바꿀 수 있습니다. 가짜 리뷰와 SNS 댓글을 위조상품 리스팅에 덧붙여 더 믿을 만해 보이게 할 수도 있습니다.

AI는 위조상품 판매의 새로운 변종에도 문을 엽니다. AI로 소셜 채널과 관련 인플루언서 콘텐츠를 자동으로 만들고, 채팅 플랫폼에서 봇이 판매를 이끄는 방식인데, 지식재산권 보호팀이 추적하고 제재하기가 훨씬 어렵습니다. OBP의 사칭과 온라인 사기 측면을 보면 AI의 역할은 더욱 큽니다. 완벽한 영어 이메일을 쓰고, 수집한 데이터로 개인화하고, 문자나 음성 기반 연락을 순식간에 띄우는 능력이 피싱범의 무기고를 극대화합니다. 여기에 앞서 말한 것처럼 웹사이트를 복제하고, 언어를 현지화하고, 방문자 IP별로 콘텐츠를 바꾸는 능력까지 더하면, 온라인 사기가 폭증하기에 완벽한 조건이 갖춰집니다.

그래서 멀리 떨어진 이곳 뉴질랜드에서도 은행들이 피싱과 기타 온라인 사기의 위험을 소비자에게 경고하기 위해 대외적으로 많은 활동을 하고 있습니다.

권리자와 서비스 업체는 AI로 어떻게 스스로를 방어할 수 있는가?

이에 대해서는 여기에 쓴 적이 있습니다. 요약하면, 제대로 쓰기만 하면 OBP 가치 사슬의 많은 부분을 AI로 보조하거나 대체할 수 있습니다.

탐지: 컴퓨터 비전과 자연어 처리로 최대한 다양한 플랫폼을 스캔해 침해 가능성이 있는 웹사이트와 리스팅을 찾습니다.

분석과 필터링: OBP 업체가 오랫동안 겪어 온 가장 큰 과제 중 하나는 시스템이 제재할 수 없는 대량의 오탐(예: 그레이마켓이나 중고 상품)을 쏟아낸다는 점이었습니다. 이미지와 텍스트 인식, 머신러닝을 결합한 가장 효과적인 OBP 기술은 사람 분석팀이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르고 정확하게 제재 가능한 항목을 찾아냅니다.

제재: 리스팅 삭제를 위해 플랫폼 악용 대응팀과 일하려면 양식을 많이 채워야 하는데, 반복적이어서 자동화하기 딱 좋은 작업이며 일부 업체는 이미 자동화했습니다.

혁신적인 활용: 침해자가 AI로 소비자를 챗봇 대화로 유인하는 것처럼, 마크비전 같은 업체는 그 대화를 이어 가며 거래 뒤에 있는 제재 가능한 리스팅이나 사이트를 찾아내는 봇을 개발했습니다. 전형적인 “군비 경쟁”의 예입니다.

보고와 측정: 당연히 브랜드는 OBP 프로젝트의 현황을 알고 싶어 합니다. 어느 플랫폼과 지역에 위협이 가장 많은지, 얼마나 성공적으로, 얼마나 빨리 처리되고 있는지, 무엇이 남았는지. 이는 업체가 제공하기에 오랫동안 어렵고 비용이 많이 드는 일이었습니다. 주요 고객이 고도로 맞춤화된 보고와 KPI 측정을 요구하는 경우가 많아 업체의 역량을 많이 잡아먹었습니다.

결과 중심 측정: 이제 소수의 업체는 AI를 써서 단순한 활동 목록이 아니라 프로젝트의 영향에 초점을 맞춘 의미 있는 맞춤 KPI를 계산할 수 있습니다. “노출 비율(saturation)” 또는 “안전 지수(cleanliness)”라고 부르는 지표입니다. 권리자는 예전보다 훨씬 의미 있는 시각으로 프로젝트의 진척을 볼 수 있습니다.

결론

결론은 브랜드 보호가 실패했다는 것이 아니라, 브랜드 보호가 풀려고 만들어진 문제가 바뀌었다는 것입니다. 인공지능은 생성, 유통, 사칭, 기만 등 모든 단계에서 침해의 마찰을 없앴습니다. 이에 대응해 보호 기술은 더 빠르고, 더 넓고, 더 자동화됐습니다. 하지만 속도와 규모만으로는 더 이상 통제를 뜻하지 않습니다.

제재가 끝이 없으면 성공은 일시적이 됩니다. 측정이 활동에 집중하면 결과는 불분명해집니다. 보호가 사후 대응에 머물면 브랜드는 가장 중요한 순간에 노출된 채 남습니다.

여기서 말한 AI 군비 경쟁은 실재하며 계속될 것입니다. 하지만 브랜드 리더에게 더 중요한 질문은 도구가 얼마나 발전했느냐가 아니라, 브랜드가 성장하는 동안 그 도구가 신뢰, 브랜드 자산, 시장 질서를 의미 있게 지켜 주느냐입니다. 그러려면 삭제에 최적화된 모델을 넘어 거버넌스, 가시성, 장기적인 브랜드 무결성에 초점을 맞춘 모델로 나아가야 합니다.

군비 경쟁을 이해하면 과거가 설명됩니다. 목표를 다시 정의하는 것이 미래를 만듭니다.