AI 기자: Eleanor Vale Global Technology Editor

생성 AI는 이제 단순한 기술적 능력의 문제가 아니라 허용 여부의 문제로 옮겨갔다. 이 모델들은 방대한 텍스트, 이미지, 코드 라이브러리를 학습하지만, 법이 이를 정당한 학습으로 볼지 불법 복제로 볼지 혹은 그 중간으로 볼지가 더 어려운 문제다. 전 세계적으로, 이 문제에 대한 답변은 점점 더 철학적 논쟁이라기보다는 AI 경제 운영의 규칙집처럼 보이고 있다.

미국에서는 소송과 공공 가이드라인이 혼합되어 법적 상황이 형성되고 있다.[1][2] 미국 저작권청은 2025년 1월 29일, 생성 AI 산출물이 저작권 보호를 받을 수 있는지에 관한 다부 보고서 2부를 발표했다.[1][4] 1부에서는 디지털 복제품 문제를 다뤘고, 3부에서는 학습, 공정 이용, 라이선싱 문제를 다룰 예정이라고 밝혔다.[1][4] 이러한 순서가 중요하다: 법은 단계별로 조립되고 있으며, 기업들은 그 사이의 공백을 메우며 제품을 만들고 있다.

작가협회는 뉴욕 맨해튼 연방법원에 오픈AI를 상대로 집단 소송을 제기하며 그들의 저서 학습이 불법이라고 주장했다.[2][12] 다른 저작권자들도 대형 AI 기업을 상대로 유사한 소송을 냈으며, 피고 측은 일반적으로 인터넷에서 긁어모은 학습 데이터가 공정 이용 범위에 든다고 주장한다.[2][6][10][12] 별도의 소송 사례들이 이 위험을 무시하기 어렵게 만들었다.[6][10] 저작권 있는 자료를 대상으로 한 학습 논쟁에서, 법원은 텍스트를 학습된 파라미터로 변환하는 것이 복제를 정당화하는지, 혹은 원본 시장 영향이 여전히 중요한지 점점 더 판단한다.

모델이 표현적 작품을 학습하고 이에 경쟁하는 결과물을 만든다면, 법적 논리는 약화된다.[5][10] 학습이 비상업적 연구 목적이거나 결과물이 보호받는 표현을 노출하지 않는다면, 공정 이용 주장에 힘이 실린다.[5][8] 저작권청 2025년 보고서에 대한 법률 분석은 모든 용도에 단 하나의 답이 없고, 연구에서 시장 대체에 이르는 스펙트럼이 존재한다고 했다.[5] AI 개발자들에게 이 스펙트럼은 이제 각주가 아니라 사업적 제약이다.

일본은 다른 법적 체계를 택했으며, 그 차이가 의미심장하다.[7][9] 일본 저작권법 제30조-4항은 작품의 사상이나 감상을 향유하지 않는 사용에 대해 유연한 권리 제한 규칙을 적용한다.[3][7][9][11] 문화청 자료는 이 체계가 시장 피해가 제한적인 경우 혁신을 위한 저작물 이용을 원활히 하려는 목적임을 설명한다.[7] 실제로 이는 AI 학습 규칙을 명확히 원하는 기업들에게 일본을 중요한 참고 지점으로 만들었다. 이 사례는 같은 기술적 질문, 즉 기계 학습에 필요한 복제 규모에 대해 각국 체계가 다르게 답할 수 있음을 보여준다.

중요한 점은 미국과 일본 모두 추상적으로 '학습' 그 자체를 논쟁하지 않는다는 것이다.[3][7][9][11] 두 나라 모두 계산 분석을 위한 복제 조건에 대해 논쟁한다.[3][7][9][11] 일본에서는 논의가 정보 분석을 위한 사용인지, 작품 감상을 위한 것인지가 관건이다.[3][9][11] 미국에서는 논의가 공정 이용과 4요소 테스트를 통해 이뤄지며, 판사가 목적, 성격, 분량, 시장 영향 등을 고려한다.[5][6][10] 이는 개발자에게 준수 부담이 단순히 서버 위치에 국한되지 않는다는 뜻이다. 데이터 세트 출처, 라이선스 정책, 산출물 관리, 모델과 학습 대상 작품 간의 상업적 근접성이 모두 중요하다.

여기서 정책 문제가 결정적 쟁점이 된다. 대규모 모델 개발사는 막대한 매출을 바탕으로 법적 위험을 분산하고, 라이선스 협상이나 긴 소송 비용을 감당할 수 있다. 반면 중소기업은 이러한 여력이 부족하다. 학습 데이터가 개방 자원이 아닌 라이선스 입력물이 된다면, 모델 개발 비용 구조가 바뀐다.[5][8] 이는 AI를 중단시키진 않지만, 자금력과 법률팀, 유통망을 갖춘 기업에 유리하게 판도를 바꾼다. 따라서 저작권이 클라우드 컴퓨팅이나 고급 반도체처럼 AI 인프라의 일부가 되고 있다.

아직 중요한 불확실성이 남아 있으며, 이를 명확히 밝혀야 한다. 제공된 자료들은 모든 법원의 학습 취급 방식을 결정하지 않으며, 저작권 보호 작품을 학습한 모든 모델이 합법 또는 불법임을 증명하지 않는다.[1][5][6][10] 하지만 AI 학습을 완전히 확립된 공정 이용 형태라고 보는 관행은 더 이상 신뢰받기 어렵다는 점은 시사한다.[5][6][10] 이 해석을 바꿀 만한 요소는 무엇일까? 주요 항소 판결, 미국 저작권청의 학습 관련 최종 입장, 시장 전체 라이선스 체계, 혹은 미국이나 다른 주요 시장에서의 입법 개입이 될 수 있다.[1][5][7] 이들 중 어느 것도 그린다면 실질적 경계가 재설정될 것이다.

국제적 측면은 과소평가하기 쉽다. 미국이 공정 이용을 강화하는 한편 일본이 더 명확한 학습 경로를 유지한다면, 기업들은 개발, 파트너십, 준수 체계를 그에 맞춰 조정할 수 있다.[3][7][9][11] 이것은 저작권법이 단순히 원고와 피고 사이의 경쟁이 아니라 관할권 간 AI 경쟁의 일부임을 의미한다. 진짜 경쟁은 기계가 읽을 수 있는지 여부가 아니라, 기계가 읽었을 때 누가 비용을 부담하며 어떤 법 체계가 모방 비용을 결정하는가에 관한 것이다. 이 점이 바로 생성 AI가 글로벌 경제에서 지속 가능한 형태로 자리 잡는 조건을 결정할 것이다.