아직까지 ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 모델을 책과 출판된 저작물로 학습시키는 것이 저작권 침해에 해당하는지에 대한 최종적인 법적 답변은 없다. 문제는 단순히 저작권자의 동의 없이 저작물이 사용되었는지에만 있는 것이 아니라, 저작물을 어떻게 확보했는지, 어떤 목적으로 사용했는지, 결과물이 기존 시장과 경쟁하는지 또는 저작물의 성격을 충분히 변형하는지에도 달려 있다.
많은 작가들이 자신들의 수입원을 위협할 수 있는 AI 도구 개발에 자신도 모르게, 또는 동의 없이 기여했다는 점에서 이 문제의 민감성은 더욱 커지고 있다. 그러나 1976년 이후 개정되지 않은 미국 법은 수조 개의 단어를 다루고 새로운 텍스트를 생성하는 기술에 오래된 원칙을 적용하는 일을 법원에 맡기고 있다.
Anthropic 판결이 학습이 불법이라는 뜻은 아니다
이 분야의 가장 주목할 만한 판결 중 하나에서 William Alsup 판사는 회사의 모델 학습에 저작물이 사용된 작가 집단에 15억 달러라는 거액의 합의금을 지급하라고 Anthropic에 명령했다. 판결은 언뜻 작가들의 승리처럼 보일 수 있지만, 판사는 동시에 모델 학습 과정 자체는 합법적이었다고 판단했다.
제재의 근거는 단순히 저작물을 학습에 사용한 것이 아니라, Anthropic이 불법 전자 도서관, 즉 이른바 셰도 라이브러리에서 책을 확보했다는 데 있었다. Alsup은 언어 모델이 텍스트를 흡수하는 방식을 작가가 문학 작품을 읽고 연구한 뒤 다른 작품을 만들어 내는 방식에 비유했다. 이는 원작을 그대로 복사하거나 문자 그대로 대체하는 것과는 다르다는 취지다.
지식재산권, 저작권 및 기술을 전문으로 하는 변호사 Cathy Gellis는 이 판결의 해당 부분이 작가들보다 AI 기업에 더 유용할 수 있다고 본다. 법은 복제에 초점을 맞추며, 저작물을 사용하거나 읽거나 흡수하는 행위를 저작물의 재생산과 반드시 동일한 방식으로 취급하지 않기 때문이다.
공정 이용이 모든 경우를 결정하는 것은 아니다
많은 사건은 ‘공정 이용’ 원칙을 둘러싸고 전개된다. 공정 이용은 비평, 패러디, 교육 등과 같은 경우에 명시적인 허가 없이 보호되는 자료를 사용할 수 있도록 허용하는 예외다. 법원은 일반적으로 사용의 성격과 목적, 사용된 자료의 분량, 사용이 시장에 미치는 영향 등 여러 요소를 검토한다.
그러나 이러한 요소를 AI 학습에 적용하는 방식은 여전히 엇갈린다. JWL International에서 지식재산권 및 미디어 업무를 이끄는 변호사 Jason Henderson은 법원이 학습의 목적이 콘텐츠 소유자 또는 그 시장과 직접 경쟁하는 제품을 만드는 것일 때 엄격한 태도를 보이는 경향이 있다고 설명한다. 반대로 경쟁적 성격이 뚜렷하지 않은 사용에 대해서는 법원이 이를 허용 가능한 것으로 볼 방법을 찾을 수 있다.
Thomson Reuters 대 Ross Intelligence 사건에서 이러한 구분이 드러난다. Ross는 Thomson Reuters의 콘텐츠를 사용해 AI 기반 법률 플랫폼을 구축했고, 이 플랫폼은 Thomson Reuters의 제품과 경쟁했다. Stephanos Bibas 판사는 Ross의 사용이 변형적이지 않다고 결론 내렸다. Thomson Reuters의 콘텐츠와 비교해 ‘추가적인 목적이나 다른 성격’을 갖고 있지 않았기 때문이다. 따라서 해당 사건에서 그 사용은 공정한 이용으로 인정되지 않았다.
챗봇이 작가들의 작품을 사용해 새로운 AI 생성 도서를 만들기 때문에 작가들과 경쟁한다는 주장은, 기사에 따르면 아직 법원에서 같은 결과를 얻지 못했다. 그렇다고 이 주장이 최종적으로 배척되었다는 뜻은 아니며, 분쟁은 여전히 서로 다른 사실관계와 판결에 따라 열려 있다.
학습은 결과물에 대한 권리와 같은 것이 아니다
저작물을 모델 학습에 사용하는 문제와 AI가 생성한 텍스트를 저작권으로 보호할 수 있는지에 대한 문제는 구분하는 것이 중요하다. Thaler v. Perlmutter 사건에서 법원은 AI가 전적으로 생성한 작품은 저작권을 갖지 않는다고 판결했다.
이는 별개의 문제를 제기한다. 작품이 AI에 의해 생성되었는지 어떻게 입증할 수 있는가? 도구의 기여와 인간 작가의 기여 비율을 어떻게 정할 수 있는가? Gellis는 더 간단한 비교 사례를 든다. Microsoft Word로 소설을 쓰고 맞춤법 검사 기능을 사용하는 작가는 회사가 그 소설의 소유자가 될 것이라고 예상하지 않는다. 그러나 AI 도구는 기술적 지원과 인간의 창작 사이의 경계를 다시 검토하게 만든다.
certi.news의 해석: 실제로 무엇이 달라지는가?
진정한 변화는 학습을 허용하거나 금지하는 하나의 규칙이 나오는 것이 아니라, 분쟁이 더욱 구체적인 질문으로 이동하고 있다는 점이다. Anthropic 판결이 보여주었듯 데이터의 출처는 법적 결과를 바꿀 수 있으며, Ross Intelligence 사건처럼 학습이 콘텐츠 소유자와 경쟁하는 제품으로 이어질 때는 상업적 목적이 결정적일 수 있다. 따라서 기업이 모델이 새로운 텍스트를 생성한다고 말하는 것만으로는 충분하지 않고, 작가들이 자신의 작품이 학습 데이터에 포함되었다는 사실만 입증하는 것만으로도 충분하지 않다.
AI 기업의 입장에서 초기 판결들은 학습 데이터를 확보하는 절차가 모델 자체의 설계만큼이나 중요한 법적 요소가 되었음을 의미한다. 작가와 출판사 입장에서는 현재 판결이 모든 학습 이용을 막을 자동적인 권리가 존재한다는 점을 입증하지는 않지만, 복제물의 출처와 최종 제품이 시장에 미치는 영향이 소송에서 더 강력한 근거를 제공할 수 있음을 보여준다.
가장 큰 미해결 문제는 향후 판결들이 서로 충돌할 가능성과 관련된다. 대부분의 AI 기업은 여전히 계류 중인 소송에 직면해 있으며, 초기 판결은 이후 다른 법원에서 확정되거나 뒤집히기 전에도 산업에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이 사건들은 아직 안정적인 해법을 제공하지 않고, 소송이 계속되는 동안 변할 수 있는 잠정적인 경계를 그려내고 있다.