저작권이 있는 책으로 AI 모델을 학습시키는 행위의 합법성은, 한 회사의 모델 학습을 합법으로 본 중요한 판결이 있었음에도 여전히 해결되지 않았다. TechCrunch의 최근 저작권 소송 분석에 따르면, 핵심 쟁점은 개발자가 보호된 저작물을 사용했는지 여부가 아니라, 그것을 어떻게 입수했는지와 AI 제품이 원래 시장과 경쟁하는지 여부일 수 있다.

이 불확실성은 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 시스템을 만드는 기업뿐 아니라 작가, 출판사, 기업 구매자, 그리고 생성형 AI를 제품에 통합하는 개발자들에게도 영향을 미친다. 법원은 대규모 머신러닝이 존재하기 수십 년 전에 작성된 저작권 규정을 적용하고 있으며, 이는 업계 전반의 분쟁을 종결하지 못한 채 초기 판결이 산업에 영향을 줄 수 있음을 보여준다.

Anthropic 판결은 학습과 책의 취득을 분리한다

가장 중요한 사건 중 하나는 Anthropic과, 회사의 AI 모델 학습에 사용된 책들의 저자 집단이 관련된 사건이었다. TechCrunch에 따르면, 윌리엄 알섭 판사는 Anthropic의 AI 학습은 합법이라고 판결했지만, 무단 온라인 “섀도 라이브러리”에서 일부 책을 입수했다는 이유로 15억 달러의 저작권 합의금을 지급하라고 명령했다.

이 구분은 핵심적이다. 판결은 저작권이 있는 작품을 언어 모델 학습에 흡수하는 행위를 배포를 위해 책을 복제하는 것보다 문학을 읽고 배우는 것에 더 가깝게 보았다. 대신 제재는 학습 자료의 불법적 취득 혐의에 초점을 맞췄다.

지식재산, 저작권, 기술 전문 변호사 캐시 게리스는 TechCrunch에 저작권법이 일반적으로 단순히 작품을 사용하거나 경험하는 것보다 복제에 초점을 맞추기 때문에, 그 논리가 AI 기업에 유리할 수 있다고 말했다. 그러나 금전적 결과와 데이터 소싱에 대한 판결의 처리는 여전히 모델 개발자에게 상당한 노출을 남긴다.

이 사건이 다른 법원도 같은 결론에 도달하리라는 보장은 아니다. Anthropic 판결은 훨씬 더 광범위한 진행 중인 소송들 속에서 영향력 있는 초기 판단으로 남아 있다.

공정 이용은 목적과 시장 경쟁에 달려 있다

법적 논쟁의 상당 부분은 공정 이용에 집중된다. 이는 비판, 교육, 패러디 또는 기타 변형적 활동과 같은 목적을 위해 저작권이 있는 자료를 무허가로 사용할 수 있게 해주는 원칙이다. 법원은 보통 사용 목적, 사용된 자료의 양, 원저작물 시장에 미치는 영향을 검토한다.

TechCrunch가 인용한 지식재산 변호사 제이슨 헨더슨은 기업이 저작권이 있는 자료로 학습시켜 원자료와 직접 경쟁하는 제품을 만들 때 법원은 특히 우려하는 것으로 보인다고 말했다. 이 우려는 Thomson Reuters와 Ross Intelligence가 관련된 별도의 사건에 반영되었는데, Ross Intelligence는 Reuters 콘텐츠를 사용해 경쟁 AI 기반 플랫폼을 개발한 법률 리서치 회사다.

그 분쟁에서 스테파노스 비바스 판사는 Ross의 사용이 변형적이지 않다고 판단했는데, Thomson Reuters의 제품과 충분히 다른 목적이나 성격이 부족했기 때문이다. 이 판결은 AI 기업에 경고를 준다. 학습 데이터와 모델 출력은 결과 시스템이 원래 시장을 대체하는지 여부에 따라 다르게 취급될 수 있다.

이 논리는 챗봇이 합성 도서, 요약 또는 자신들의 작업과 경쟁하는 기타 콘텐츠를 생성할 수 있다고 주장하는 출판사와 저자들에게 중요해질 수 있다. TechCrunch는 그러한 주장이 아직 법원에서 성공하지 못했다고 보도했으며, 최종적인 강도는 여전히 불확실하다.

증거는 영향력이 있지만 결정적이지는 않다

현재의 증거는 모든 AI 학습에 대한 하나의 법적 규칙을 확립하지 않는다. Anthropic 판결은 학습 자체가 적법한 사용이 될 수 있음을 뒷받침하는 반면, Ross Intelligence 사건은 직접 경쟁하는 제품이 공정 이용 항변을 약화시킬 수 있음을 보여준다. 데이터 출처, 제품 목적, 출력 행동, 시장 영향에 대한 서로 다른 사실은 다른 결과로 이어질 수 있다.

두 사건 모두 업계 전체의 질문보다 범위가 좁다. 불법 출처에서 입수한 책에 관한 판결이 라이선스 데이터베이스, 웹 스크래핑, 기타 접근 방식으로 얻은 책의 지위를 해결하지는 못할 수 있다. 마찬가지로 법률 리서치 제품에 대한 판결이 범용 챗봇에 깔끔하게 적용되지 않을 수도 있다.

게리스는 TechCrunch에 초기 판결들이 기업 행동을 형성하고 있지만, 소송이 진행되면서 나중에 뒤집히거나 제한될 수도 있다고 말했다. 대부분의 주요 AI 기업은 여전히 진행 중인 저작권 분쟁에 연루되어 있으므로, 현재 판결은 법의 최종 결론이 아니라 신호로 받아들여야 한다.

또한 이 기사에서는 학습 분쟁과 AI 생성 작품의 저작권 문제를 구분한다. Thaler v. Perlmutter 사건에서 법원은 AI가 전적으로 생성한 작품은 저작권 보호 대상이 아니라고 판결했다. 이 별도의 규칙은 보호를 위해 필요한 인간의 기여 정도와, 작품이 AI에 의해 만들어졌는지 또는 AI의 도움을 받았는지를 어떻게 확인할 것인지에 대한 실무적 질문을 제기한다.

이 불확실성이 AI 빌더에게 의미하는 것

모델 개발자에게 데이터 출처는 더 이상 백오피스의 법률 세부사항이 아니라 제품 및 리스크 관리 이슈가 되고 있다. Anthropic 사건은 모델 학습 이론 자체가 사법 심사를 통과하더라도 무단 저장소에서 학습 자료를 확보하는 것이 책임을 초래할 수 있음을 시사한다. 따라서 기업은 책과 기타 보호 저작물이 어디에서 왔는지, 어떻게 처리되었는지, 향후 데이터 유입을 어떤 통제가 관리하는지 문서화해야 할 압박을 받을 수 있다.

제품 팀은 또한 자사 시스템이 범용 도구로 포지셔닝되는지, 특정 콘텐츠 시장의 대체재로 포지셔닝되는지 평가해야 한다. Ross Intelligence 판결은 기존 정보 서비스와 경쟁하는 좁게 겨냥된 AI 제품이 더 넓고 더 변형적인 목적을 가진 시스템과는 다른 공정 이용 분석에 직면할 수 있음을 보여준다.

기업 구매자들은 저작권 보증이 계속 제한적일 것이라고 예상해야 한다. 공급업체는 데이터 관행과 면책 정책을 설명할 수 있지만, 법원이 학습, 검색, 출력 생성, 시장 대체를 별도로 분석해야 하는지 결정하는 동안에는 어떤 계약도 불확실성을 제거할 수 없다.

연구자와 창업자도 비슷한 딜레마에 놓여 있다. 고품질 저작권 자료를 사용하면 시스템을 개선할 수 있지만, 그 데이터의 법적 가치는 취득 방식과 의도된 사용에 달려 있다. 더 많은 사건이 성숙하기 전까지는 보수적인 데이터 거버넌스와 명확한 기록이 모델 성능만큼이나 중요할 수 있다.

다음에 주목할 점

가장 중요한 신호는 AI 기업과 관련된 계류 중인 저작권 사건들의 후속 판결에서 나올 것이다. 특히 섀도 라이브러리가 아니라 합법적 경로로 얻은 책을 다루는 결정이 중요하다. 챗봇 출력이 저자들의 작품과 유사하거나 경쟁하는 경우 법원이 이를 어떻게 다루는지도 시장 피해 평가를 명확히 할 것이다.

개발자들은 라이선스된 학습 데이터, 옵트아웃 시스템, 집단 라이선스, 그리고 어떤 데이터가 모델에 들어갔는지를 입증하기 위한 증거 기준에 대한 더 정밀한 규칙을 주시해야 한다. 또 다른 핵심 질문은 항소심 법원이 Anthropic 분쟁에서 확립된 합법적 학습과 불법적 취득의 구분을 유지할지 여부다.

업계는 또한 법원이 AI 지원 작업에 저작권성 기준을 어떻게 적용하는지도 추적해야 한다. 인간 저작과 기계 지원의 경계는 상업적 콘텐츠를 만들기 위해 생성 도구에 의존하는 출판사, 소프트웨어 회사, 사용자에게 영향을 줄 것이다.

Creati.ai 관점

즉각적인 교훈은 저작권이 있는 책으로 AI를 학습시키는 것이 합법인지 불법인지가 아니다. 합법성은 자료가 어떻게 취득되었는지, 모델이나 제품이 그것으로 무엇을 하는지, 원천 시장과 경쟁하는지, 그리고 결과에 얼마나 많은 인간 저작성이 드러나는지라는 일련의 사실에 달려 있다는 점이다.

AI 기업에게 가장 안전한 대응은 법적 불확실성을 운영상 제약으로 취급하는 것이다. 문서화된 데이터 출처, 제품별 시장 분석, 적응 가능한 학습 전략은 유리한 판결 하나가 문제를 해결한다고 가정하는 것보다 더 오래 지속될 것이다. 법원은 경계를 정의하기 시작했지만, 아직 안정적인 선을 그어내지는 못했다.