AI 콘텐츠를 표시하는 API는? 16개 API와 10개 법률 비교

현재 6개 국가 및 지역과 미국 4개 주에서는 AI 생성 미디어의 파일 내부에 기계 판독 가능한 표시를 넣도록 요구한다. 이에 개별 가격이 책정된 모델 variant인 API SKU 16개로 이미지, 동영상, 음성을 생성한 뒤 반환된 byte를 직접 분석했다. 7개에는 C2PA manifest가, 4개에는 중국식 암시적 라벨이 들어 있었다. 두 표시를 모두 넣은 SKU는 없었으며, 동영상과 오디오 SKU에는 아무 표시도 없었다. 표시된 파일을 일반적인 이미지 처리 과정에 넣어 보니, 테스트한 두 이미지 라이브러리 모두에서 C2PA manifest는 최초 re-encode, resize 또는 crop 작업만으로 사라졌다. 이 글에서는 정확히 어디에 공백이 있으며 이를 메우는 데 얼마가 드는지 측정한다.

TL;DR

• 이미지 SKU 11개 중 7개가 C2PA를 삽입한다(OpenAI, ByteDance). 4개는 중국식 암시적 라벨을 삽입한다(Alibaba). 둘 다 삽입하는 SKU는 0개다.
• 동영상 SKU와 음성 SKU 4개가 반환한 파일에는 아무 표시도 없었다. EU와 California 규정은 두 형식 모두를 대상으로 한다.
• OpenAI의 signature는 공식 C2PA trust list로 검증된다. ByteDance의 signature는 유효하지만 신뢰할 수 없는 상태이며, trust list에 없는 root로 이어진다.
• 어떤 변환에서도 C2PA manifest는 살아남지 못했다. 중국식 라벨은 ImageMagick의 PNG-to-PNG 작업에서는 유지됐지만 Pillow에서는 유지되지 않았으며, 형식 변환 후에는 둘 다 사라졌다.

실제로 파일 내부 표시를 요구하는 규정은?

AI 관련 법률의 수를 생각하면 실제 해당 규정은 많지 않다. 대부분의 AI 콘텐츠 법률은 사람이 볼 수 있는 라벨을 요구하거나 synthetic media가 피해를 일으켰을 때 삭제하도록 규정한다. 아래 법률은 파일 byte 자체를 대상으로 하므로 API 사용자가 생성 시점에 준수해야 한다. 아래 내용은 인용된 법률 문서를 엔지니어링 관점에서 해석한 것이며 법률 분석이 아니다. 법률 측면에서는 Commission의 Article 50 지침과 IAPP 글로벌 AI 법률 tracker부터 확인하는 것이 좋다.

그 밖의 지역은 사람이 볼 수 있는 라벨만 요구하거나 아무것도 요구하지 않는다. 미국 30개 이상의 주는 선거 deepfake에 고지문을 요구하지만, 미국 연방법과 영국, 일본, 호주, 싱가포르에는 일반적인 표시 의무가 없다. 혼동하기 쉬운 점이 두 가지 있다. AI Act가 아직 EEA Agreement에 포함되지 않아 Norway에는 Article 50이 적용되지 않는다. 또한 Italy의 2025년 AI 법률에는 널리 알려진 것과 달리 표시 의무가 없다.

여기서 세 가지 엔지니어링 사실을 확인할 수 있다. 각 제도가 서로 호환되지 않는 방식으로 규정돼 있다. EU는 형식을 지정하지 않고, 중국은 자체 schema를 규정하며, 인도와 베트남은 어떤 종류인지 밝히지 않은 채 provenance를 요구한다. 서구권 vendor가 가장 많이 제공하는 형식인 C2PA를 구속력 있는 법률에서 직접 명시한 사례는 거의 없다. Connecticut과 Washington만 이를 명시하며 국가 단위 제도 중에는 없다. 또한 5개 입법기관은 표시 의무에 내구성을 명시했다. Connecticut은 provenance를 “변조, 제거 또는 분리하기 어렵게”, Washington은 “제거하거나 변조하기 어렵게”, 인도는 “영구 metadata”로 규정한다. Utah의 선거 광고법은 “변조 흔적이 남도록”, Colorado는 “영구적이거나 쉽게 제거할 수 없도록” 요구한다. 아래 변환 테스트에서는 현재 사용할 수 있는 기술이 이 문구를 얼마나 충족하는지 측정한다.

C2PA 표시는 파일 안에서 어떤 형태인가?

이미지 자체에는 보이지 않는 signed JSON block이 파일에 추가된다. Coalition for Content Provenance and Authenticity가 만든 C2PA는 기술 사양에서 “manifest”를 정의한다. 누가 asset을 어떤 방식으로 만들었는지 기록하고 암호학적으로 서명해 변조 여부를 탐지할 수 있게 한 데이터다. PNG에서는 pixel과 나란히 자체 chunk에 저장된다. 생성 이미지 하나의 chunk를 순회하면 위치와 용량을 정확히 확인할 수 있다.

IHDR       13 bytes      image header
caBX   21,767 bytes      C2PA manifest store   <- the mark
IDAT  2,115,575 bytes    the actual pixels
IEND        0 bytes

2 MB 이미지에서 약 22 KB, 대략 1%를 차지한다. pixel은 전혀 바뀌지 않는다. 이미지 위에 아무것도 그리지 않기 때문에 어떤 viewer에서도 동일하게 보인다. “Content Credentials” badge는 해당 정보를 확인하는 software에서만 표시된다.

Verifier가 OpenAI 이미지에서 읽은 manifest는 다음과 같다. 핵심 필드만 남겼다.

{
  "claim_generator_info": [{ "name": "OpenAI Media Service API" }],
  "signature_info": {
    "issuer": "OpenAI OpCo, LLC",
    "time": "2026-08-22T13:47:29Z"
  },
  "assertions": [{
    "label": "c2pa.actions.v2",
    "data": { "actions": [{
      "action": "c2pa.created",
      "when": "2026-08-22T00:00:00Z",
      "softwareAgent": { "name": "gpt-image", "version": "pre-2.0" },
      "digitalSourceType": ".../digitalsourcetype/trainedAlgorithmicMedia"
    }]}
  }]
}

세 부분이 핵심 역할을 한다. action은 asset이 편집된 것이 아니라 생성됐다는 뜻이다. digitalSourceType: trainedAlgorithmicMedia는 “생성형 모델로 제작됨”을 뜻하는 IPTC vocabulary term이다. 기계 판독 가능한 방식으로 실제 “AI”임을 나타내는 필드다. software agent는 모델명을 기록한다. signature는 전체 내용을 certificate와 결합한다. Verifier는 이를 통해 claim이 변경됐는지, 누가 claim을 보증하는지 확인할 수 있다.

중국식 암시적 라벨은 라벨 표시 조치와 함께 공개된 의무 국가 표준 GB 45438-2025에 정의돼 있다. 별도의 signing authority 없이 같은 문제를 해결하며, plain text chunk에 JSON으로 저장된다.

{ "Label": "1",
  "ContentProducer": "001191330106MA2CFLDG4R10001",
  "ProduceID": "U-9TlH0PCIQomj9MzIc5VUuQ",
  "ReservedCode1": "K-LBkc9peJ0Gox..." }

Label: 1은 AI로 생성됐다는 뜻이다. ContentProducer는 provider의 등록 회사 코드, ProduceID는 vendor의 콘텐츠 번호, ReservedCode는 signature 값이다. 목표는 같지만 trust model은 다르다. C2PA는 certificate authority가 claim을 보증한다. 중국식 라벨은 등록된 회사를 가리키고 검증은 필요한 쪽에서 직접 수행하도록 한다.

API는 실제로 무엇을 삽입하나?

이미지 SKU 11개 중 7개는 C2PA를, 4개는 중국식 라벨을 삽입했다. 구분은 vendor별로 명확했다.

두 C2PA 진영 모두 위에 나온 필드인 c2pa.created와 trainedAlgorithmicMedia를 동일하게 선언한다. 중국식 라벨을 사용하는 두 vendor도 같은 GB 45438 구조를 출력한다. 단, 파일을 재배포하는 주체를 나타내는 필드 한 쌍이 추가된다. yes/no 열보다 더 중요한 세부 사항은 세 가지다.

Signature의 신뢰 수준은 같지 않다. 검증은 두 단계로 진행된다. 먼저 manifest를 읽고, signing certificate가 C2PA trust list에 있는 root까지 연결되는지 확인한다. 기본 verifier는 처음부터 아무것도 신뢰하지 않으므로 정상 파일을 포함한 모든 파일에 signingCredential.untrusted를 반환한다. 대규모 검증을 구현할 때 공식 trust list를 먼저 load해야 하는 이유다. 이 목록을 load하면 OpenAI 이미지는 trusted로 판정된다. Issuing CA가 목록의 17개 entity 중 하나이기 때문이다. ByteDance 이미지는 그렇지 않다. 해당 manifest는 이메일용 certificate 유형인 GlobalSign S/MIME intermediate로 서명됐고, 그 root는 목록에 없다. C2PA 사양상 ByteDance manifest는 valid하다. Signature가 검증되고 signing 이후 이미지가 바뀌지 않았다는 뜻이다. 하지만 trusted하지는 않으므로 표준을 준수하는 verifier는 claim을 만든 주체까지 보증하지 않는다.

OpenAI의 timestamp에는 시간이 없다. 모든 OpenAI manifest에는 실제 생성 시각 대신 생성일 자정인 2026-08-22T00:00:00Z가 기록됐다. ByteDance는 실제 생성 시각을 초 단위로 기록했다. 정밀도를 낮추는 것은 개인정보 보호 측면에서 타당할 수 있다. 하지만 California의 잠재적 고지는 “시간과 날짜”를 요구하므로 법률 자문을 받아 볼 사안이다.

오디오와 동영상은 비어 있다. AI Act와 California 법률은 synthetic audio와 동영상을 모두 대상으로 한다. C2PA 사양이 MP4, WAV, MP3를 carrier로 지원하므로 형식의 한계도 아니다. 생성한 MP4에는 표준 QuickTime container field만 있었고 그 외에는 아무것도 없었다. 음성 파일 4개에도 codec header만 있었다. 이미지를 base64로 받든 URL로 받든 표시가 동일했으므로 delivery path에서 provenance를 추가하거나 제거하지도 않았다.

일반적인 처리 후에도 표시가 남아 있나?

C2PA manifest는 한 번도 살아남지 못했다. 중국식 라벨은 이미지 도구가 text chunk를 유지할 때만 남았다. OpenAI C2PA 이미지, ByteDance C2PA 이미지, Alibaba 중국식 라벨 이미지 등 표시가 있는 파일 3개에 동일한 작업 5개를 적용했다. Python의 Pillow와 ImageMagick에서 각각 테스트해 이 차이를 확인했다.

Pillow에서는 모든 작업에서 모든 표시가 사라져 15건 중 0건만 유지됐다. ImageMagick은 15건 중 3건을 유지했다. 3건 모두 PNG-to-PNG 작업 후 남은 중국식 라벨이었다. 이미지 품질이 원인은 아니다. Lossless PNG로 re-encode해도 lossy JPEG와 마찬가지로 C2PA manifest가 사라졌다.

이 차이는 원인이 단순하다. 중국식 라벨은 일반적인 PNG text chunk인 tEXt에 저장된다. Key-value string을 담는 표준 공간이므로 text chunk를 복사하는 도구에서는 별도 처리 없이 유지된다. ImageMagick은 기본으로 복사하며, Pillow는 명시적으로 요청해야 한다. C2PA manifest는 일반 이미지 도구가 모르는 custom chunk에 들어 있다. 따라서 metadata를 유지하도록 요청해도 제거된다. ImageMagick은 단순 resize에서 이를 버렸으며 모든 chunk를 명시적으로 포함하는 flag를 전달해도 제거했다. 두 표시 모두 format boundary를 넘으면 사라진다. PNG text chunk를 JPEG나 WebP에 옮길 위치가 없기 때문이다.

따라서 실무 규칙은 “metadata는 취약하다”보다 구체적이다. 변환이 필요하다면 한 형식을 유지하고 text chunk를 전달하는 라이브러리를 선택해야 중국식 라벨이 남는다. 일반 도구에서 C2PA를 보존할 방법은 없다. 지원되는 방법은 변환 후 다시 signing하는 것이다. 이 방식은 동작하지만 claim이 바뀐다. 새 manifest에는 모델 vendor가 아니라 pipeline이 signer로 기록되며, certificate가 trust list에 올라가기 전까지 untrusted 상태가 된다.

이를 앞서 본 법률 문구 5개와 비교해 보자. Thumbnailer, CDN transform, EXIF를 제거하는 개인정보 보호 처리, 사용자의 screenshot만으로도 표시가 모두 사라진다. 따라서 해당 법률이 지목하는 기술만으로는 요구하는 내구성을 제공할 수 없다. 변환 후에도 남는 계층은 pixel에 삽입한 비가시적 watermark다. 가장 널리 쓰이는 Google의 SynthID는 공개 detector가 없고 대기 명단을 거쳐야 하는 확인 portal만 제공하므로 제3자가 포함 여부를 검증할 수 없다. 파일에서 검증할 수 있는 것은 metadata 계층뿐이다. 두 라이브러리와 표시 3종을 테스트한 결과, 변환 후 유지된 조합은 ImageMagick과 중국식 라벨뿐이었다.

어차피 표시가 사라진다면 제공할 가치가 있나?

그렇다. 중요한 platform은 표시가 아직 남아 있는 한 번의 시점, 즉 upload할 때 이를 읽는다. Thumbnailer를 거치며 사라질 manifest라도 원본 파일을 전달하는 시점에는 읽힌다. Platform이 게시물에 붙인 라벨은 metadata가 사라진 뒤에도 계속 남는다.

이 사실은 엔지니어링 관점의 결론을 바꾼다. Metadata 계층은 파일에 지속되는 속성이 아니라 원본 byte를 받는 주체에게 한 번만 보낼 수 있는 signal이다. 이를 제공하면 TikTok과 YouTube는 PNG가 아니라 자체 database에 남는 라벨로 변환한다. 제공하지 않으면 이들의 classifier가 맞히기를 기대해야 한다. 한계는 두 가지다. 어느 platform도 사용자에게 다시 제공하는 파일에 manifest가 남는지 문서화하지 않았으며 이 부분은 테스트하지 않았다. X는 provenance 판독 기능 자체를 명시하지 않는다.

표시 없는 파일을 받았다면 어떻게 해야 하나?

직접 표시를 추가해야 한다. 핵심은 어떤 계층에, 어느 지점에서 추가할 수 있는가다. Metadata 경로를 측정해 보니 표시가 없는 Alibaba 이미지에 자체 C2PA manifest를 signing하는 데 59 ms가 걸렸고, 파일은 1.18 MB에서 1.28 MB로 약 8% 커졌다. 새 manifest는 trainedAlgorithmicMedia와 함께 c2pa.created를 선언하고 upstream 모델명을 기록했다. 파일에 이미 있던 중국식 라벨과도 공존했다. 어떤 vendor도 두 시스템을 함께 제공하지 않지만 한 파일에 둘 다 넣을 수 있다는 뜻이다. 주의할 점은 두 가지다. 자체 서명한 manifest는 ByteDance와 같은 이유로 untrusted로 표시된다. 또한 signed file을 re-encode하면 vendor의 표시와 마찬가지로 새 표시도 즉시 사라진다.

Offline signing과 API path signing은 같은 byte에 수행하는 같은 작업이다. 차이는 signature에 누구를 기록하는가다. Gateway에서 signing하면 gateway가 파일의 출처를 증명하는 주체가 된다. 애플리케이션에서 signing하면 자체 certificate와 key custody를 보유한 운영 주체가 그 역할을 맡는다. 제품에서 AI로 생성한 콘텐츠임을 공개할 의무가 있다면 attestation도 그 의무가 있는 위치에 있어야 한다.

파일을 수정하지 않고도 적용할 수 있지만 팀에서 자주 놓치는 control이 하나 있다. Generation log다. 모든 API가 그렇듯 가시적 라벨 없이 콘텐츠를 전달하는 중국 provider는 누가 콘텐츠를 받았는지 최소 6개월 동안 기록해야 한다. 파일이 pipeline을 거치며 metadata를 잃은 뒤 준수 사실을 입증할 때도 log가 필요하다. 이미 request ID, 모델, timestamp를 기록하고 있다면 대개 빠진 항목은 전달한 byte의 hash다. 이를 추가해야 metadata가 사라진 파일도 log entry와 다시 연결할 수 있다.

FAQ

중국 이미지 모델은 결과물에 표시를 넣나?

표시는 넣지만 C2PA는 아니다. Alibaba의 qwen-image와 wan2.7 SKU는 GB 45438-2025에 정의된 암시적 라벨을 삽입한다. Provider의 등록 회사 코드, 콘텐츠 ID, signature 값이 담긴 metadata field다. ByteDance의 seedream SKU는 반대로 C2PA만 삽입하고 중국식 라벨은 넣지 않는다. 이미지 SKU 11개 중 둘 다 삽입한 SKU는 없었다.

Pipeline에서 이미지를 resize해도 C2PA 표시가 남나?

일반 이미지 도구를 사용하면 남지 않는다. Pillow나 ImageMagick에서 resize하면 C2PA manifest가 제거된다. Manifest는 custom chunk에 저장되며 모든 chunk를 포함하도록 요청해도 Pillow와 ImageMagick이 모두 버린다. 유일하게 지원되는 방법은 변환된 파일을 다시 signing하는 것이다. 이 경우 pipeline이 signer가 된다. 중국식 라벨은 일반적인 PNG text chunk다. ImageMagick은 기본으로 유지하고 Pillow는 명시적으로 복사하면 유지한다. 두 도구 모두 JPEG나 WebP로 변환하면 라벨을 잃는다.

표시 없는 API 결과물이 규정 준수 문제가 되나?

표시 없는 파일이 사용자 책임인지는 해당 제도상 provider인지 deployer인지에 따라 달라지므로 법률 자문이 필요하다. 측정으로 확인된 사실은 명확하다. 이 API로 음성이나 동영상을 생성하거나 EU 사용자를 대상으로 Alibaba SKU에서 이미지를 생성하면, 파일에는 유럽 verifier가 인식할 정보가 없다. 표시를 추가하는 작업은 사용자가 해야 한다.

2026-08-22에 Synthorai gateway를 통해 측정했다. 이미지 SKU 11개에서 각각 2회 생성하고 base64와 URL로 전달받았으며, 동영상 SKU 1개와 text-to-speech SKU 4개도 테스트했다. 모든 파일에서 C2PA manifest, IPTC와 XMP field, GB 45438 label chunk를 검사했다. C2PA signature는 공식 trust list와 공개 Content Credentials verifier가 사용하는 interim list를 load해 각각 검증했다. 표시 종류별 파일 1개씩을 Pillow와 ImageMagick에 넣고 PNG re-encode, resize, crop, JPEG 및 WebP 변환 등 5개 작업을 수행했다. 각 라이브러리의 metadata 보존 옵션도 적용했다. 보완 비용은 표시 없는 이미지에 자체 manifest를 signing한 뒤 변환 전후를 다시 검사해 산출했다. 규정 표는 인용된 문서를 엔지니어링 관점에서 해석한 것이며 법률 자문이 아니다. Vendor는 예고 없이 표시 동작을 바꿀 수 있으므로 표의 내용을 근거로 사용하기 전에 다시 측정해야 한다.

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