2. 데이터 수집
흩어진 디지털 흔적은 권리 증명의 근거 데이터로 축적됩니다.
업로드가 Seed Event로 인식된 이후, SEEAT의 두 번째 단계는 해당 표현 행위와 연결된 모든 디지털 흔적을 구조화된 권리 데이터로 수집하는 과정입니다. 이 단계의 목적은 단순한 저장이 아니라, 이후 영향력 분석과 학습 검증, 그리고 청구 가능한 권리 구조를 만들기 위한 “증거 레이어(Evidence Layer)”를 구축하는 데 있습니다.
오늘날 사용자의 디지털 흔적은 단순히 업로드된 본문 콘텐츠에만 존재하지 않습니다. 실제로 AI 학습과 활용 가능성은 업로드 시점, 채널 구조, 확산 속도, 댓글 반응, 공유 패턴, 메타데이터, 이미지 속 특징, 음성의 억양, 영상 편집 스타일, 반복 노출 구조, 해시태그, 검색 노출 기록, 외부 플랫폼 재활용 여부 등 훨씬 넓은 데이터 영역에 걸쳐 형성됩니다. SEEAT은 이러한 다층적 흔적을 하나의 권리 증명 데이터셋으로 수집합니다.
데이터 수집 단계에서는 콘텐츠 원문과 함께 메타 정보가 매우 중요하게 작동합니다. 생성 시점, 최초 공개 시간, 수정 이력, 채널별 반응, 링크 이동 경로, 재게시 및 인용 구조, 플랫폼 간 확산 기록, 공개 범위 변화, 관련 키워드 및 연관 표현 등이 모두 추후 POI 분석의 기반이 됩니다. 이는 단순한 원본 보관을 넘어, 인간의 표현이 실제 AI 시스템에 영향을 미칠 수 있는 사용 가능성과 확산 기여를 추적하기 위한 핵심 재료가 됩니다.
SEEAT은 이 과정에서 텍스트, 이미지, 영상, 음성, 행동 로그, 커뮤니티 상호작용까지 포함한 멀티모달 데이터 수집 구조를 지향합니다. 예를 들어 글은 문체와 어휘 패턴, 이미지는 구도와 시각 스타일, 영상은 편집 리듬과 시퀀스 구조, 음성은 발화 습관과 감정 패턴까지 세분화된 단위로 수집될 수 있습니다. 이는 이후 Ghost Call과 DAN 네트워크 기반 학습 검증 단계에서 “기억이 있는 시스템에서만 나타나는 흔적”을 식별하는 중요한 기준이 됩니다.
또한 데이터 수집은 단순히 개인의 콘텐츠를 모으는 수준을 넘어, 권리 행사에 필요한 외부 환경 데이터까지 함께 연결됩니다. 예를 들어 공개된 AI 출력 결과, 유사한 생성 패턴, 반복 호출 로그, 모델 반응의 일관성, 특정 표현에 대한 회상률, Rare Token Triggering 기반 출력 변화 등은 모두 향후 청구 구조에서 중요한 보조 증거가 됩니다. SEEAT은 이러한 외부 신호와 내부 업로드 흔적을 결합해 권리 증명의 객관성을 높입니다.
결국 데이터 수집 단계는 씨앗의 작동 방식에서 가장 중요한 증거 축적 단계입니다. 이 과정이 충분히 정교해야 이후 영향력 분석, 기여도 산정, 청구 및 배당 구조가 법적·기술적으로 설득력을 가질 수 있습니다. SEEAT은 흩어져 있던 인간의 디지털 흔적을 사라지는 데이터가 아닌, 권리 행사와 자산화의 근거가 되는 Evidence Asset으로 전환합니다.
