저작권 도서로 AI를 학습시키는 것은 합법일까

생성형 AI의 저작권 논쟁은 흔히 ‘허락 없이 책을 읽혀도 되는가’라는 질문으로 요약된다. 하지만 실제 법적 판단은 훨씬 복잡하다. AI 기업들은 책, 뉴스 기사, 학술 논문, 웹 문서 등을 이용해 모델을 훈련한다. 작가들은 자신의 작품이 동의 없이 상업적으로 이용됐다고 주장하고, 기업들은 모델이 원문을 그대로 제공하는 것이 아니라 언어와 표현의 패턴을 학습한다고 설명한다.

미국 저작권법에는 오늘날의 대규모 언어 모델 학습을 직접 다루는 규정이 없다. 따라서 법원은 수십 년 전에 마련된 원칙, 특히 공정 이용 기준을 이전과 비교할 수 없을 정도로 큰 규모의 기술에 적용하고 있다.

핵심 쟁점

• 학습 행위와 데이터 취득 방식은 분리해서 봐야 한다. Anthropic 관련 사건에서 William Alsup 판사는 책을 읽고 모델의 능력을 형성하는 학습 자체가 합법일 수 있다고 판단했다. 대량의 텍스트를 처리하는 과정을 독자가 문학 작품을 읽고 창작에 활용하는 일과 어느 정도 유사하게 본 것이다. 그러나 Anthropic이 일부 책을 불법 온라인 섀도 라이브러리에서 확보한 점은 별도의 문제로 다뤄졌고, 보도된 15억 달러 규모의 합의로 이어졌다. 이 결과가 모든 AI 학습을 포괄적으로 허용한 것은 아니다.
• 공정 이용이 핵심 법리다. 법원은 이용의 목적과 성격, 사용된 분량, 원작 시장에 미치는 영향을 살핀다. 원작을 다른 목적과 성격으로 바꾸는 이용은 보호받을 여지가 있지만, 기존 시장을 대체하는 이용은 더 엄격하게 평가될 수 있다.
• 직접 경쟁 여부가 중요하다. Thomson Reuters가 Ross Intelligence를 상대로 제기한 사건에서 Ross는 법률 콘텐츠를 활용해 경쟁 관계에 있는 AI 리서치 플랫폼을 만들었다. Stephanos Bibas 판사는 Ross의 이용이 충분히 다른 목적이나 성격을 갖지 않아 변형적 이용으로 보기 어렵다고 판단했다. 챗봇이 작가의 작품과 경쟁한다는 주장도 가능하지만, 현재까지 법원에서 같은 논리가 확정된 것은 아니다.
• AI 학습과 AI 생성물의 저작권은 별개다. Thaler v. Perlmutter 사건에서는 100% AI가 생성한 작품이 저작권 보호를 받을 수 없다고 판단했다. 인간이 창작에 얼마나 기여했는지, AI의 보조와 생성 행위를 어떻게 구분할지, 그 비율을 어떻게 입증할지는 여전히 남은 문제다.

산업에 미칠 영향

앞으로의 소송에서는 학습 데이터가 합법적으로 확보됐는지, 모델의 목적이 변형적인지, 제품이 저작권자의 시장과 경쟁하는지, 출력물이 특정 작품의 보호받는 표현을 재현하는지가 중요한 기준이 될 가능성이 크다.

작가와 출판사에게 쟁점은 과거 이용에 대한 보상만이 아니다. 합성 콘텐츠가 전문적인 글쓰기 시장을 약화시킬 수 있다는 우려도 있다. AI 기업 입장에서는 데이터 출처를 기록하고, 필요한 경우 라이선스를 확보하며, 모델이 특정 작품을 과도하게 재현하지 않도록 통제하는 일이 실질적인 리스크 관리 수단이 된다.

현재 판례는 형성 초기 단계다. 법원마다 시장 영향과 변형성에 대한 평가가 달라질 수 있고, 초기 판단이 이후 절차에서 바뀔 가능성도 있다. 입법이나 상급심의 정리가 이뤄지기 전까지 AI 학습의 저작권 문제는 명확한 허용·금지 목록보다, 데이터 출처와 경쟁 관계, 출력 위험을 함께 관리하는 문제로 남을 전망이다.

출처: TechCrunch AI