소니·UMG, Suno 재소송…v6도 저작권 위험 이어갔나

들어가며

AI 음악의 저작권 논쟁이 최종적으로 생성된 곡의 유사성만을 다루는 단계에서 벗어나고 있다. 소니와 유니버설 뮤직 그룹(UMG)은 Suno를 다시 제소하며, 최신 v6 모델이 이전 모델의 출력과 사용자 창작물을 거쳐 과거의 무허가 학습에서 비롯된 문제를 이어갔다고 주장했다.

새 모델이면 과거의 문제가 사라질까

소니와 UMG는 Suno와 라이선스 계약을 맺지 않은 주요 음악 권리자들이다. 양사가 제출한 소장에 따르면 Suno의 이전 모델은 유튜브 등에서 가져온 무허가 음악으로 학습됐다고 한다. 이후 v6가 이전 모델의 출력에서 학습했다면, 원본 녹음을 직접 입력하지 않았더라도 그 녹음에서 파생된 표현의 가치를 간접적으로 이용한 것이라는 게 레이블들의 논리다.

레이블들은 이런 과정을 ‘모델 세탁’이라고 표현한다. 무허가 녹음이 이전 모델에 들어가고, 이전 모델이 출력을 만들며, 그 출력이 다시 새 모델에 영향을 주는 연결 구조를 가리킨다. 모델 이름과 버전을 바꾸거나 겉으로 보이는 데이터셋을 새롭게 구성하는 것만으로는 학습의 계보가 이어지는 한 침해의 영향이 사라지지 않는다는 주장이다.

소니는 또 v6가 이전 모델을 교사 모델로 삼는 지식 증류 방식으로 훈련됐을 가능성도 제기했다. 이 주장이 법적으로 받아들여질지는 최신 모델의 학습 데이터에 특정 녹음이 직접 포함됐는지만으로 결정되지 않는다. 이전 모델이 습득한 행동과 지식이 어떤 방식으로 다음 모델에 이전됐는지도 쟁점이 될 수 있다. 다만 현재 내용은 소송 당사자의 주장이지 법원의 확정 판단은 아니다.

Suno의 설명에는 여전히 빈틈이 있다

v6 출시 당시 Suno의 잭 브로디는 The Verge에 이 모델이 새로운 데이터 세트로 ‘처음부터’ 훈련됐다고 말했다. 이후 회사 대변인은 파트너로부터 라이선스를 받은 콘텐츠, 커뮤니티 상호작용, 사용자 창작물과 선호 신호, Suno 팀이 축적한 지식을 사용했다고 설명했다.

그러나 사용자가 업로드한 오디오나 그 오디오를 바탕으로 생성된 출력이 포함됐는지는 분명히 밝히지 않았다. 이 부분은 소송의 핵심 공백이다. 새로운 데이터가 완전히 독립적인 원자료인지, 아니면 라이선스 콘텐츠와 사용자 활동, 선별된 사례, 이전 모델에서 얻은 지식을 결합한 것인지에 따라 ‘새 모델’이라는 표현의 의미가 달라지기 때문이다.

AI 음악 산업에 미칠 영향

이번 사건은 이전 모델의 출력으로 차세대 모델을 훈련할 경우, 이전 모델의 저작권상 문제가 함께 이전되는지를 묻게 될 수 있다. 또한 증류, 미세조정, 선호 학습을 각각 별도의 학습 단계로 기록하고 권리 처리를 설명해야 하는지, 플랫폼이 사용자 창작물을 모델 개선에 활용할 때 어느 범위까지 허락을 받았는지도 논점이 된다.

레이블에 유리한 판단이 나오면 AI 기업들은 학습 데이터의 출처와 허가, 필터링 과정, 모델 계보를 감사 가능한 형태로 관리해야 한다는 압박을 받게 된다. 권리자들의 관심도 최종 생성물에서 모델의 개발 및 업데이트 과정으로 확대될 가능성이 있다.

현재 이 사건은 사실관계와 법률 해석을 둘러싼 진행 중인 분쟁이다. 그럼에도 최종 판단은 AI 음악 기업이 한 모델의 출력을 다음 모델의 학습 재료로 활용할 수 있는지, 그리고 그 과정에서 어떤 증빙을 마련해야 하는지에 영향을 줄 수 있다.

출처: The Verge AI