저작권의 디지털 딜레마: 생성형 AI의 법률 및 윤리적 경계

인공지능이 급속도로 발전하는 오늘날, 생성형 AI는 놀라운 창작 능력으로 전 세계를 휩쓸고 있으며, 텍스트, 이미지에서 음악, 비디오에 이르기까지 AI는 못하는 것이 없는 것처럼 보입니다. 그러나 기술 혁신에 감탄하는 동시에 근본적인 문제가 점점 더 부각되고 있습니다. 바로 이러한 AI 시스템이 창작 과정에서 겪는 저작권 문제입니다. 기계의 "창작" 경계가 모호해짐에 따라 전통적인 저작권 법률 체계는 전례 없는 도전에 직면하고 있습니다. 본문은 생성형 AI가 야기하는 저작권 딜레마를 심층적으로 탐구하고, 기존 사례 및 법률 진행 상황을 분석하며, 가능한 해결 경로를 고찰합니다.

훈련 데이터: 저작권 논쟁의 시작점

생성형 AI의 능력은 훈련 데이터에서 비롯됩니다. GPT, DALL-E, Midjourney 또는 Stable Diffusion이든 이러한 모델은 방대한 인간 창작 작품을 학습하여 창작 기술을 습득합니다. 그러나 이러한 기본 훈련 과정 자체가 첫 번째 저작권 난제를 불러일으킵니다.

데이터 획득과 "공정 사용" 논쟁

OpenAI, Anthropic 등의 대형 언어 모델 훈련 데이터에는 대량의 네트워크 텍스트가 포함되어 있으며, 그중에는 저작권 보호를 받는 콘텐츠도 적지 않습니다. 《뉴욕 타임스》 조사에 따르면 OpenAI 훈련 데이터에는 11,000권이 넘는 서적이 포함되어 있으며, 여기에는 무단 베스트셀러도 포함되어 있습니다. 이로 인해 몇 건의 중요한 소송이 발생했습니다.

2023년 12월, 《뉴욕 타임스》는 OpenAI와 마이크로소프트를 고소하여 수백만 건의 저작권 보호를 받는 뉴스 기사를 ChatGPT 훈련에 무단으로 사용했다고 비난했습니다.
작가 조지 마틴(《왕좌의 게임》 작가)과 17명의 유명 작가가 OpenAI를 집단으로 고소하여 저작권을 침해했다고 주장했습니다.
Getty Images는 Stability AI(Stable Diffusion 개발사)를 고소하여 수백만 장의 Getty 사진을 훈련에 무단으로 수집했다고 비난했습니다.

이러한 사건의 핵심 쟁점은 AI 회사가 다음과 같은 이유로 데이터 사용이 미국 저작권법상의 "공정 사용(Fair Use)" 범주에 속한다고 주장하는 것입니다.

원본 콘텐츠를 직접 복사하거나 전시하지 않습니다.
모델은 데이터에서 구체적인 콘텐츠가 아닌 패턴을 추출합니다.
이러한 사용은 "변환적 성격"을 가지며, 다른 목적을 위해 사용됩니다.

그러나 콘텐츠 제작자는 다음과 같이 주장합니다.

영리 회사가 저작권 보호를 받는 콘텐츠를 무단으로 대규모 사용하여 이익을 얻습니다.
AI 제품은 원작자와 직접적인 시장 경쟁을 형성합니다.
어떠한 보상 메커니즘도 제공하지 않습니다.

미국 뉴욕 남부 지방 법원은 2023년 "Andersen v. Stability AI" 사건에서 내린 예비 판결은 지침이 될 수 있습니다. 판사는 AI 훈련에 사용했다는 이유만으로 공정 사용을 주장하는 것은 불충분하며, 구체적인 상황을 구체적으로 분석해야 한다고 밝혔습니다.

EU 데이터 마이닝 예외와 글로벌 차이

미국과 달리 EU는 저작권법에서 "텍스트 및 데이터 마이닝 예외"를 명확히 제공합니다. 《디지털 단일 시장 지침》 제3조와 제4조는 연구 기관 및 기타 단체가 텍스트 및 데이터 마이닝을 수행할 수 있도록 허용하지만, 제4조는 권리 보유자에게 "선택 해제" 권한도 부여합니다.

일본 저작권법은 더욱 개방적이며, 데이터 분석 목적으로 저작권 보호를 받는 콘텐츠를 사용하는 것을 명확히 허용합니다. 이는 일본을 AI 연구에 우호적인 환경으로 만듭니다.

이러한 글로벌 법률 체계의 불일치로 인해 AI 개발의 "법률 차익 거래" 현상이 발생하며, 회사는 법률 환경이 더 관대한 지역에서 모델 훈련을 선택할 수 있습니다.

AI 생성 콘텐츠: 창작자는 누구인가?

또 다른 핵심 문제는 AI 생성 콘텐츠는 누구에게 귀속되어야 하는가? 저작권 보호를 받을 수 있는가?입니다.

글로벌 저작권 기관의 다른 입장

미국 저작권국은 2023년 Midjourney 생성 이미지 "Teatro D'opera Spatial"에 대한 저작권 보호를 거부했으며, 《인공지능과 저작권》 정책 성명에서 다음과 같이 명확히 밝혔습니다. "인간 저작자 원칙은 저작권 보호의 초석이며, 미국 저작권법은 인간의 지적 창작물만 보호합니다." 그러나 저작권국은 인간과 AI가 협력하여 만든 작품에서 인간의 창의적 기여 부분은 보호될 수 있다고 밝혔습니다.

영국 지식재산청은 더욱 유연한 입장을 취했습니다. 《저작권 및 AI 생성 작품》 지침에 따르면 AI 생성 작품은 저작권 보호를 받을 수 있지만, "저작자"는 "작품이 창작되도록 조치를 취한 사람"으로 간주됩니다.

중국은 2020년 개정된 저작권법에서 AI 창작을 명확히 배제하지 않아 AI 생성 콘텐츠의 저작권 보호를 위한 공간을 어느 정도 제공합니다.

상징적인 사례의 시사점

2022년 미국 작가 찰스 바잔은 소설 《Zarya of the Dawn》에 대한 저작권 등록을 시도했는데, 이 소설에는 Midjourney 생성 삽화가 포함되어 있습니다. 저작권국은 결국 텍스트 부분에만 저작권을 부여하고 이미지 부분은 거부했습니다.

더욱 논란이 되는 것은 마이크로소프트와 OpenAI의 GitHub Copilot이 생성된 코드에 훈련 데이터의 원본 코드 조각이 포함될 수 있다는 이유로 집단 소송에 직면했다는 것입니다. 이러한 "기억" 현상은 AI 시스템이 원본 콘텐츠를 직접 복제할 수 있는지에 대한 우려를 불러일으킵니다.

작품 유사도: 영감에서 표절의 모호한 지대

생성형 AI가 야기하는 또 다른 문제는 AI 생성 콘텐츠가 기존 작품과 유사할 때 침해에 해당하는지 여부를 어떻게 판단해야 하는가입니다.

"스타일 모방"과 저작권 경계

가장 전형적인 논쟁은 이미지 생성 분야에서 발생합니다. 사용자는 AI에 "반 고흐 스타일로 창작"하거나 "디즈니 애니메이션처럼" 만들도록 요청할 수 있으며, 이는 스타일 표절에 대한 우려를 불러일으킵니다. 2023년에는 케일리 매켄지, 그레그 루텍 등 여러 아티스트가 Stability AI와 Midjourney가 자신의 예술 스타일을 침해했다고 고소했습니다.

그러나 전통적인 저작권법은 스타일, 기술 또는 아이디어를 보호하지 않고 구체적인 표현만 보호합니다. 이러한 원칙은 AI 시대에 도전에 직면해 있습니다. AI는 아티스트의 스타일 특징을 체계적으로 학습하고 모방할 수 있기 때문입니다.

훈련 데이터에서 원본 요소 제거

일부 AI 회사는 기술적 수단을 통해 저작권 위험을 줄이려고 시도합니다.

OpenAI는 DALL-E 3에 특정 아티스트 스타일을 모방하는 요청 생성을 거부하는 필터를 추가했습니다.
Anthropic의 Claude 모델은 저작권 보호를 받는 완전한 콘텐츠의 반복을 거부합니다.
Midjourney는 특정 유명 아티스트 이름을 힌트 단어로 입력하는 것을 명확히 금지합니다.

그러나 연구에 따르면 이러한 조치의 효과는 제한적입니다. 스탠포드 대학의 연구원들은 아티스트 이름을 직접 사용하지 않더라도 관련 설명어를 사용하면 AI가 유사한 스타일의 작품을 생성할 수 있다는 것을 발견했습니다.

입법 및 시장 적응: 미래로 가는 길

이러한 도전에 직면하여 전 세계의 입법자, 기업 및 창작자는 다양한 경로를 탐색하고 있습니다.

신흥 입법 시도

EU 《인공지능법》은 생성형 AI 제공자에게 훈련에 사용한 저작권 보호 콘텐츠를 공개하고 권리 보유자에게 선택 해제 메커니즘을 제공하도록 요구합니다.

미국 상원에서 제안한 《합법적인 사용을 명확히 하는 우리의 귀중한 지적 재산법안(CLUE Act)》은 AI 훈련이 공정 사용에 해당하는지 여부를 명확히 하려고 시도하지만, 현재까지 통과되지 않았습니다.

중국 국가저작권국이 2023년에 발표한 《인공지능 생성 콘텐츠 저작권 보호 강화에 관한 지침》은 인공지능 생성 콘텐츠가 독창성을 가지고 자연인이 창의적으로 표현한 경우 저작권 보호를 받을 수 있다고 제안했습니다.

라이선스 및 보상 모델

일부 기업은 라이선스 모델을 탐색하기 시작했습니다.

Associated Press는 OpenAI와 계약을 체결하여 후자가 뉴스 아카이브를 사용할 수 있도록 승인했습니다.
Shutterstock은 OpenAI, Stability AI와 협력하여 이미지 라이브러리를 AI 훈련에 사용할 수 있도록 허용하고 보상 기금을 조성했습니다.
Adobe Stock은 "생성형 AI 친화적인" 라이선스 계획을 만들어 AI 훈련에 일부 콘텐츠를 명확히 사용할 수 있도록 허용했습니다.

이러한 조치는 가능한 시장 솔루션을 나타냅니다. 직접 라이선스 계약을 통해 원작자가 보상을 받을 수 있도록 보장합니다.

기술 솔루션

C2PA(콘텐츠 출처 및 진실성 연합)에서 개발한 콘텐츠 인증 표준은 AI 생성 콘텐츠를 식별하는 데 도움이 됩니다.
Midjourney와 DALL-E는 생성된 이미지에 메타데이터를 삽입하여 AI 출처를 표시합니다.
일부 스타트업은 AI 생성 콘텐츠와 인간 창작물을 구별할 수 있는 도구를 개발했습니다.

다자간 균형: 각 측 이익의 재고

콘텐츠 제작자의 합리적인 권익

원작자는 보호 및 보상을 받을 자격이 있습니다. 배우조합 SAG-AFTRA는 2023년 파업에서 AI 사용 제한을 핵심 요구 사항 중 하나로 삼았으며, 최종적으로 합의된 계약에 따라 제작사는 AI로 배우 이미지를 복제하기 전에 동의를 얻고 보상을 제공해야 합니다.

마찬가지로 음악 업계도 보호 메커니즘을 적극적으로 모색하고 있습니다. 유니버설 뮤직 그룹 CEO 루시안 그레인지는 2023년에 "AI는 아티스트의 도구가 될 수 있지만 대체품이 될 수는 없습니다."라고 말했습니다.

기술 발전과 공공 이익

동시에 너무 엄격한 제한은 기술 발전과 사회적 이익을 저해할 수 있습니다. AI 연구원은 각 훈련 데이터에 대해 개별적으로 라이선스를 받아야 한다면 모델 개발 비용이 너무 높아 혁신이 제한될 것이라고 지적합니다.

잠재적인 균형 솔루션은 음악 업계의 기계 라이선스 제도와 유사한 법정 라이선스 제도를 도입하여 보호 콘텐츠를 사용할 수 있도록 허용하되 합리적인 수수료를 지불해야 합니다.

결론: 공생의 미래를 향하여

미래에 가장 가능성이 높은 발전 방향은 법률 체계의 점진적인 개선, 상업 라이선스 모델의 혁신, 기술 도구의 지원, 모든 이해 관계자의 더 심층적인 대화와 협력입니다. 이 과정에서 우리는 창작자의 합법적인 권익을 보호하는 동시에 기술 혁신을 위한 공간을 제공하여 궁극적으로 AI와 인간 창의성이 공생하는 생태계를 구축해야 합니다.

저작권법의 근본적인 목적이 지식과 문화 발전을 촉진하는 것과 마찬가지로 AI 시대의 도전에 직면하여 우리는 이 핵심 이념으로 돌아가 인간의 창의성과 기술 혁신을 동시에 장려할 수 있는 균형점을 찾아야 합니다. 이는 법률 문제일 뿐만 아니라 창의성 자체를 정의하는 방법, 그리고 인간과 기계가 이 새로운 시대에 어떻게 공존해야 하는지에 대한 더 깊은 차원의 고찰과 관련됩니다.

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