피그마(Figma)의 집단 소송은 저작권 침해가 아닌 기본 설정에 대한 디자인 결정에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 피그마가 고객 디자인 파일에 대한 모델 학습을 기본적으로 허용했으며, 이는 이전의 약속과 모순된다고 주장합니다. 법적 사건은 아직 결정되지 않았지만, 피그마는 혐의를 부인하며 학습이 고객 콘텐츠가 아닌 일반적인 패턴에 초점을 맞춘다고 주장합니다. 핵심 문제는 플랜 등급에 따라 달라지는 옵트인(opt-in) 대 옵트아웃(opt-out) 설정에 관한 선택이 이루어졌다는 것입니다. 디자이너들은 사용자로서 자신들을 위해 기본 설정이 결정된다는 것을 이해하며, 영향력 있는 위치에 있는 피그마와 같은 회사들은 더 높은 기준을 유지해야 합니다. 사용자의 데이터를 AI 학습에 포함시키기 위해 약관을 조용히 변경하고, 찾기 어렵거나 특정하고 명백하지 않은 조치를 요구하는 옵트아웃 메커니즘을 사용하는 이러한 회사의 패턴은 Zoom, Slack, Adobe 등에서 반복되었습니다. 이러한 회사들은 종종 반발에 직면하고, 해명을 발표하며, 때로는 결정을 번복하기도 하는데, 이는 신뢰가 단순히 명시된 행동이 아닌 감사 가능한 기본 설정을 기반으로 구축된다는 것을 강조합니다. 피그마의 상황은 기본 설정이 명확하게 발표되고 옹호되었으며 번복되지 않았다는 점에서 독특합니다. 네 가지 질문—동의(Consent), 대칭성(Symmetry), 공개(Disclosure), 종료(Exit)—을 통한 "직감 테스트(sniff test)"는 도구의 접근 방식을 평가할 수 있습니다. 동의는 도착 시 기본 설정이 꺼져 있었는지 여부로 테스트됩니다. 대칭성은 기본 설정이 동등하게 적용되는지 또는 결제 등급에 따라 분할되는지 여부를 조사하며, 이는 누가 보호되는지에 대한 편향을 드러낼 수 있습니다. 공개는 디자이너가 외부 통지 없이 설정을 발견할 수 있는지 여부를 평가합니다. 소송의 원고는 피그마의 보증과 AI 학습을 위한 사용자 데이터에 관한 실제 관행 사이에 격차가 있다고 주장합니다.