최근 이미지 생성 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 텍스트 입력만으로도 고품질의 이미지를 만들어내는 서비스들이 폭넓게 사용되고 있습니다. 딥러닝 기반 이미지 생성 기술은 예술, 광고, 디자인, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 새로운 창작 도구로 활용되며 큰 관심을 받고 있습니다. 하지만 동시에 생성된 이미지가 원본 작품을 모방했는지 여부나 저작권 침해 문제를 둘러싼 논란도 함께 커지고 있는 상황입니다. AI가 학습에 사용한 원본 이미지가 충분히 변형되었는지, 생성된 결과물이 기존 창작물을 모방한 수준인지, 혹은 완전히 새로운 창작물로 볼 수 있는지를 판단하는 기준이 명확하지 않기 때문에 법적, 윤리적 논쟁이 지속되고 있습니다. 특히 이미지 생성 과정에서 딥러닝 모델이 기존 작품의 특징을 무단으로 학습하거나, 특정 작가의 스타일을 과도하게 모사할 경우, 창작자의 권리를 침해할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 이 글에서는 이미지 AI 생성기의 작동 방식과 함께, 원본 표절 여부를 판단할 수 있는 기준과 실제 분쟁 사례, 그리고 향후 콘텐츠 보호를 위한 제도적, 기술적 대응 방안을 살펴봅니다.
딥러닝 기반 이미지 생성의 원리와 쟁점
AI 이미지 생성기는 대규모 이미지 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 학습시켜, 사용자가 입력한 문장을 시각적 형태로 출력하는 기술입니다. 대표적으로 Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion 등이 있으며, 이들은 대부분 인터넷에 존재하는 방대한 이미지와 그에 대한 설명(텍스트)을 함께 학습해, 특정 키워드에 대한 시각적 예측을 수행합니다. 문제는 이 학습 데이터에 원작자의 동의 없이 수집된 저작물들이 포함되어 있을 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 포트폴리오 사이트, 아트 플랫폼, 사진 공유 사이트에서 가져온 이미지를 AI가 학습했을 경우, 그 결과물은 기존 작품의 구성이나 스타일, 디테일을 일부 반영하게 됩니다. 단순히 비슷한 느낌의 그림을 넘어, 특정 작가의 고유한 표현 방식이나 시그니처 스타일이 재현될 경우, 이는 사실상 무단 복제에 가깝다는 비판을 받습니다. 현재로서는 AI가 생성한 이미지 자체에는 저작권이 인정되지 않는 경우가 많지만, 원작자의 권리가 명백히 침해된 상황이라면 민사상 손해배상 청구 또는 콘텐츠 삭제 요청이 가능할 수 있습니다. 결국 AI가 만들어낸 이미지가 독창적인 창작물인지, 아니면 기존 작품을 바탕으로 한 유사 복제물인지 판단하려면, AI가 학습한 데이터의 출처와 구성, 그리고 생성된 이미지가 원작과 얼마나 유사한지를 종합적으로 따져볼 필요가 있습니다. 하지만 현재까지 이를 명확히 구분할 수 있는 기준이 뚜렷하지 않다 보니, 관련 갈등은 계속해서 이어지고 있는 실정입니다.
AI 이미지와 원본 표절 여부 판단 기준
AI 이미지가 원본 저작물을 표절했는지 여부를 판단하기 위해 가장 먼저 고려해야 할 요소는 '실질적 유사성'입니다. 이는 생성된 이미지가 원본 작품과 얼마나 유사한지, 주요 표현 요소가 겹치는지 등을 시각적으로 비교하는 방식으로 이루어집니다. 예를 들어, 동일한 구도, 색채 조합, 인물의 위치, 배경 구성 등이 그대로 재현되어 있다면 실질적 유사성이 높다고 판단할 수 있습니다. 두 번째 기준은 '접근 가능성'입니다. AI가 해당 원본 이미지에 접근할 수 있었는지, 다시 말해 그 이미지가 학습 데이터에 포함됐을 가능성이 있는지를 따져보는 것도 중요한 판단 기준입니다. 만약 원작 이미지가 온라인에 공개되어 있었고, AI가 이를 크롤링해 학습했을 가능성이 높다면, 접근 가능성 요건은 충분히 충족된 것으로 볼 수 있습니다. 실질적 유사성과 접근 가능성이라는 두 가지 요건이 모두 충족되면, 표절로 판단될 가능성이 높아집니다. 실제로 미국과 유럽 등지에서는 AI 생성 이미지가 원작자의 스타일을 모사하거나, 원작 이미지를 바탕으로 소폭 변형한 결과물에 대해 저작권 침해로 판단한 사례도 등장하고 있습니다. 하지만 문제는 AI가 수천만 개의 이미지를 기반으로 학습하고 있기 때문에, 개별 이미지와의 유사성을 특정하기 어렵고, 고의성이나 의도성 입증이 쉽지 않다는 점입니다. 이로 인해 많은 경우 법적 판단보다는 플랫폼 자율 규제나 내부 정책에 따라 이미지 삭제 혹은 사용 제한 조치가 이루어지고 있습니다. 결국 AI 이미지 표절 판단은 기술적 분석과 법적 해석이 함께 이루어져야 하며, 제작자와 사용자 모두 주의가 필요합니다.
표절 방지를 위한 제도적·기술적 대응 방안
AI 이미지 표절 문제를 해결하기 위해서는 제도적, 기술적 노력이 병행되어야 합니다. 우선 제도적으로는 이미지 생성 AI에 대한 데이터 투명성 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. AI가 학습에 사용한 데이터셋의 출처를 공개하고, 특정 작가나 저작물의 사용 여부를 확인할 수 있도록 하는 '학습 이력 공개 의무화'가 논의되고 있으며, 유럽연합(EU)에서는 이미 AI 법(AI Act)을 통해 이런 조치를 법제화하고 있습니다. 국내에서도 2026년 현재, 문화체육관광부와 저작권위원회를 중심으로 생성형 AI에 대한 저작권 가이드라인이 마련되고 있습니다. 이는 창작자의 권리를 보호하는 동시에, 기술의 공정한 활용 사이에서 균형을 찾기 위한 정책적 노력의 일환입니다. 한편, 기술적인 측면에서는 이미지 추적 기술과 워터마크 삽입 방식이 주목받고 있으며, 이를 통해 AI가 생성한 이미지의 출처를 확인하거나 무단 사용을 방지하려는 시도도 이어지고 있습니다. 예를 들어 원작자들은 자신의 작품에 디지털 워터마크나 메타데이터를 삽입해 AI 학습에서 제외되도록 요청할 수 있으며, 생성된 이미지가 특정 원작을 모사했는지를 분석하는 감지 알고리즘도 개발되고 있습니다. 또 한편으로는 AI 생성 플랫폼 스스로가 윤리적 기준을 설정하고, 사용자가 특정 작가의 스타일을 명시적으로 지정해 이미지 생성을 요청하는 경우, 이에 대한 사전 안내나 제한 기능을 두는 방식도 도입되고 있습니다. Midjourney와 같은 일부 AI 플랫폼은 이용자가 특정 아티스트의 이름을 프롬프트에 입력하면 자동으로 경고 메시지를 표시하거나 생성 자체를 제한하는 기능을 운영 중입니다. 이러한 조치는 창작자의 권리를 보호하면서도 AI 활용의 가능성을 열어두기 위한 일종의 균형 전략이라 할 수 있습니다. AI 이미지 생성 기술은 창작 방식의 혁신을 이끌고 있지만, 동시에 원작 표절과 저작권 침해라는 새로운 문제를 안고 있습니다. 사용자는 생성된 이미지가 기존 작품을 모방한 것은 아닌지 항상 유의해야 하며, 창작자는 자신의 권리를 지키기 위한 기술적·법적 대응 전략을 마련하는 것이 중요합니다. 앞으로 AI와 창작의 경계를 명확히 하는 법적 기준과 사회적 합의가 보다 정교하게 마련되어야 할 것입니다.
