생성형 인공지능(Generative AI)의 확산은 디지털 콘텐츠 산업 전반에 혁신과 혼란을 동시에 가져오고 있습니다. 특히 AI 모델의 성능을 결정짓는 학습데이터가 기존 저작물을 포함할 가능성이 높아지면서, 법적 분쟁의 불씨가 되고 있습니다. 데이터 수집의 방식과 출처, 사용 목적에 따라 저작권 침해 여부가 달라질 수 있으며, AI가 만들어낸 콘텐츠에 대해 누가 법적 책임을 져야 하는지도 여전히 모호한 상황입니다. 본 글에서는 생성 AI 학습데이터 저작권 쟁점을 중심으로, 데이터 수집의 위험 요소, 사용 가능한 학습소스의 법적 기준, 그리고 생성 AI 모델 운영자의 책임 범위까지 실무적으로 짚어보겠습니다.
데이터 수집 과정에서의 저작권 침해 소지
AI가 학습할 데이터를 수집하는 과정은 대부분 자동화된 기술을 기반으로 합니다. 주로 웹 크롤러나 API를 통해 인터넷에 공개된 텍스트, 이미지, 음원, 영상 등을 수집하게 되며, 이때 해당 콘텐츠가 저작권 보호를 받고 있는지 여부는 철저히 검토되지 않는 경우가 많습니다. 문제는 ‘인터넷에 공개되어 있다’는 사실이 곧 ‘자유롭게 사용할 수 있다’는 의미가 아니라는 점입니다. 저작권법상 보호되는 콘텐츠는 창작성과 고정성이 인정되면 자동으로 권리가 발생하며, 명시적 등록 없이도 보호를 받습니다. 예를 들어 언론사의 기사, 블로거의 여행기, 인플루언서의 사진, 유튜버의 설명문 등은 모두 저작권 대상이 될 수 있습니다. 이러한 데이터를 사전 허가 없이 수집하고 AI 학습에 활용할 경우, 이는 무단 복제 및 전송에 해당할 수 있으며, AI 기업은 저작권 침해로 소송에 직면할 수 있습니다. 특히 최근 들어 뉴스 콘텐츠를 대상으로 한 학습이 사회적으로 큰 반향을 일으키며, 언론사들이 AI 기업에 손해배상을 청구하는 사례도 늘어나고 있습니다. 대표적으로 미국에서는 이미지 생성 AI가 특정 스톡이미지 서비스를 무단 학습에 활용한 사건이 큰 소송으로 번졌고, 국내에서도 저작권 보호 의식이 강화되면서 AI 학습 데이터 수집에 대한 법적 기준 마련이 시급한 상황입니다. AI 개발자는 수집 과정에서 robots.txt 설정을 존중하고, 명확한 라이선스 정보를 확인한 뒤 사용 여부를 결정해야 합니다. 공공 데이터, 퍼블릭 도메인 자료, 또는 사용 허가를 받은 콘텐츠만을 대상으로 학습을 진행하는 것이 바람직하며, 수집 기록과 라이선스 계약서를 체계적으로 보관해 둘 필요도 있습니다.
학습소스로 사용 가능한 콘텐츠의 법적 기준
AI 모델의 학습에 활용되는 콘텐츠가 적법한지 판단하려면, 단순히 해당 자료가 공개되었는지만을 볼 것이 아니라, 그 콘텐츠가 어떤 용도로, 어떤 방식으로 제공되었는지를 살펴야 합니다. 저작권법은 창작성 있는 표현물에 대해 자동으로 권리를 부여하기 때문에, 무단 학습은 실질적으로 침해 행위에 해당할 수 있습니다. 특히 창작자의 허가 없이 콘텐츠를 수집하고, 이를 바탕으로 AI가 유사한 결과물을 생성한다면, 이는 2차적 저작물 작성 또는 모작의 영역에 들어설 수 있습니다. 문제는 현재까지 학습소스의 법적 사용 범위를 명확히 규정한 법이 없다는 점입니다. 일부에서는 ‘공정 이용(fair use)’ 개념을 확대 적용하려 하지만, AI 학습은 비영리적 연구와는 달리 상업적 목적이 강하게 작용하므로 일반적인 공정 이용 기준을 그대로 적용하기 어렵습니다. 학습소스로 사용 가능한 자료는 일반적으로 다음의 기준을 충족해야 합니다. 첫째, 저작권이 명시적으로 소멸되었거나 퍼블릭 도메인에 속한 자료. 둘째, CCL(크리에이티브 커먼즈 라이선스)과 같은 오픈 라이선스를 통해 일정 범위 내 사용이 허용된 콘텐츠. 셋째, 사전 계약을 통해 사용 승인을 받은 자료. 예컨대 위키피디아는 CCL 라이선스를 따르고 있어 출처만 명확히 하면 학습소스로 활용할 수 있으며, 미국 정부의 데이터셋 중 일부는 퍼블릭 도메인으로 자유롭게 사용이 가능합니다. 반면, 일반 블로그, 상업 뉴스, 유료 이미지 플랫폼 등은 대부분 보호 대상에 해당하므로 사전 동의 없이 사용하면 법적 분쟁이 발생할 수 있습니다. 또한, AI 모델이 생성한 결과물이 기존 창작물과 유사할 경우, 원작자가 법적 책임을 물을 수 있는 가능성도 높아지기 때문에, 학습소스를 선정할 때는 기술적인 적합성뿐 아니라 법적 안정성도 반드시 함께 고려해야 합니다.
생성 AI 모델의 법적 책임 구조와 쟁점
생성 AI 기술의 확산으로 인한 저작권 분쟁은 이제 단순한 기술적 문제가 아닌, 법적 책임의 구조를 정립해야 하는 이슈로 떠올랐습니다. AI는 독립된 법적 인격체가 아니므로 결과적으로 생성된 콘텐츠에 대한 책임은 사람에게 귀속됩니다. 하지만 그 ‘사람’이 누구인지에 대해선 여전히 논란이 많습니다. 일반적으로는 AI를 개발한 기업, 학습 데이터를 수집한 주체, 플랫폼을 운영하는 제공자, 그리고 콘텐츠를 최종 배포한 사용자 중 한 명 또는 복수의 주체가 공동으로 책임을 질 수 있습니다. 최근에는 이 가운데에서도 AI모델책임이 중심 쟁점으로 떠오르고 있습니다. 특히 생성 AI가 기존 콘텐츠를 유사하게 모방하거나, 특정 작가의 문체와 이미지를 반복적으로 생성할 경우, 개발사가 해당 데이터를 의도적으로 학습시켰다면 이는 불법행위의 구조적 원인을 제공한 것으로 간주될 수 있습니다. 미국 법원은 실제로, AI가 생성한 텍스트가 특정 작가의 작품과 매우 유사하다는 이유로 개발사에 손해배상을 명령한 사례가 있으며, 유럽연합도 AI 책임성 가이드라인을 제정하여 플랫폼과 개발사의 책임을 명시하는 움직임을 보이고 있습니다. 국내법은 아직 명확한 조항을 갖추지 못했지만, 불법행위 책임, 공동불법행위, 부당이득 반환 등 다양한 민사 법리를 적용해 피해자가 손해배상을 청구할 수 있는 구조가 마련되어 있습니다. 결론적으로, 생성 AI 학습데이터 저작권 쟁점은 단순히 학습단계에서의 문제가 아닌, 생성 이후의 유통, 책임귀속, 플랫폼의 정책적 대응까지 연결된 복합적 구조를 갖고 있습니다. 향후 AI 산업이 지속 성장하기 위해서는 기술적 진보와 함께 저작권 보호 원칙, 데이터 수집 기준, 책임 분담 구조가 명확히 정립되어야 하며, 이를 위해선 정부와 민간의 협업을 통한 가이드라인 구축이 필수적입니다. 기업들은 법적 리스크를 최소화하기 위해 사전 라이선스 확보, 데이터 사용 기록 보관, 책임 명시 계약 등의 체계를 마련해야 할 것입니다.