[기고]생성형 메이저 놀이터 순위 모델, 학습 데이터 및 생성 콘텐츠의 저작권과 라이선스 관리

생성형 메이저 놀이터 순위 모델, 학습 데이터 및 생성 콘텐츠의 저작권과 라이선스 관리

충남대학교 법학전문대학원 이철남 교수

생성형 인공지능(Generative 메이저 놀이터 순위)은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 메이저 놀이터 순위 기술의 한 분야로, 최근 몇 년간 괄목할 만한 발전을 이루었다. 이러한 발전은 특히 2020년대에 들어 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 심층 신경망(Deep Neural Networks), 그중에서도 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 혁신에 힘입은 바 크다. 챗GPT(ChatGPT), DALL-E, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 미드저니(Midjourney)와 같은 생성형 메이저 놀이터 순위 도구들은 이미 다양한 산업 분야에서 콘텐츠 창작, 분석, 전달 방식을 근본적으로 변화시키고 있다.

그런데 이러한 기술적 진보와 산업적 파급력과 함께, 생성형 메이저 놀이터 순위는 기존 저작권법 체계에 심각한 도전 과제를 제기하고 있다. 전통적인 저작권법은 ‘인간 저작자’의 ‘창작적 표현’을 보호의 핵심 대상으로 삼아왔으며, ‘저작물’의 개념 역시 인간의 사상이나 감정을 독창적으로 표현한 결과물을 전제로 한다. 생성형 메이저 놀이터 순위가 방대한 양의 기존 데이터를 학습하여 인간의 창작물과 유사하거나 이를 대체할 수 있는 수준의 콘텐츠를 생성함에 따라, 저작권법의 기본 원칙과 주요 개념이 새로운 해석과 적용의 시험대에 오르게 되었다. 하지만, 생성형 메이저 놀이터 순위 기술의 발전 속도는 법제도 개선 속도를 훨씬 앞지르고 있으며, 이로 인해 메이저 놀이터 순위 개발자, 콘텐츠 창작자, 그리고 메이저 놀이터 순위 사용자 모두 상당한 법적 불확실성에 직면하고 있다. 메이저 놀이터 순위 기술은 다양한 산업 분야에 빠르게 적용되며 그 영향력을 넓혀가고 있지만, 기존 저작권법은 인간 중심의 창작 활동을 보호하기 위해 설계되었기 때문에, 메이저 놀이터 순위의 학습 방식과 생성물은 기존 법체계와 필연적으로 충돌할 수밖에 없다.

결과적으로 메이저 놀이터 순위 학습 데이터의 저작권 침해 여부, 메이저 놀이터 순위가 생성한 콘텐츠의 저작권과 권리 귀속 문제, 그리고 관련 법적 책임 소재 등 핵심적인 쟁점에 대해 아직 명확한 법적 기준이 마련되지 않은 상황이다. 이러한 법적 공백은 메이저 놀이터 순위 기업에게는 예측 불가능한 소송 리스크를, 창작자에게는 자신의 권리가 침해될 수 있다는 우려를, 그리고 사용자에게는 메이저 놀이터 순위 기술 활용의 불안정성을 야기하며, 기술 발전과 법적 안정성 사이의 간극을 심화시키고 있다.

주요 생성형 메이저 놀이터 순위 모델과 라이선스

생성형 메이저 놀이터 순위 시장은 소수의 빅테크 기업들이 개발한 강력한 상용 모델들과, 커뮤니티 주도로 발전하는 오픈소스 모델들이 공존하며 경쟁하는 양상을 보이고 있다. 각 모델은 고유한 라이선스 정책을 통해 사용 범위, 데이터 활용, 상업적 이용 조건 등을 규정하고 있으며, 이는 사용자의 선택에 중요한 기준이 된다. 상용 또는 독점 라이선스는 일반적으로 소프트웨어나 서비스 제공업체가 자사의 지식재산권을 보호하고 수익을 창출하기 위해 사용하는 방식이다. 이러한 라이선스는 사용료를 지불하는 대가로 사용 권한을 부여하며, 수정, 재배포, 리버스 엔지니어링 등에 상당한 제한을 두는 경우가 많다.

Open메이저 놀이터 순위의 서비스 약관, Anthropic의 상업적 조건, Midjourney의 서비스 약관, RunwayML의 이용 약관 등이 대표적인 예이다. 대표적으로 Open메이저 놀이터 순위는 ChatGPT와 GPT API 등을 통해 생성형 메이저 놀이터 순위 시장을 선도하고 있으며, 그 서비스 약관은 사용자와 Open메이저 놀이터 순위 간의 권리 및 의무를 상세히 규정한다. Open메이저 놀이터 순위 서비스는 일반적으로 유료 구독 또는 API 사용량에 따른 과금 모델을 따른다. 그리고 Open메이저 놀이터 순위의 서비스 약관에 따르면, 사용자가 생성한 콘텐츠(Output)에 대한 소유권은 기본적으로 사용자에게 귀속된다. 그러나 Open메이저 놀이터 순위는 서비스를 제공하고, 법률을 준수하며, 정책을 시행하는 데 필요한 범위 내에서 고객 콘텐츠를 사용할 수 있다. 다만, 최근 Open메이저 놀이터 순위는 비즈니스 고객(API, ChatGPT Enterprise, ChatGPT Team)의 콘텐츠를 서비스 개발이나 개선에 사용하지 않으며, 이를 위해서는 명시적인 동의가 필요하다고 밝히고 있다.

오픈소스 메이저 놀이터 순위 모델은 소스 코드뿐만 아니라 학습된 모델 가중치까지 공개하는 경우가 많아, 기술 접근성과 투명성 측면에서 많은 장점을 제공한다. 그러나 이러한 모델들도 다양한 라이선스 조건 하에 배포되므로, 사용자는 각 라이선스의 특징과 의무사항을 정확히 이해하고 준수해야 한다. 예를 들면 BLOOM 모델은 'BigScience BLOOM R메이저 놀이터 순위L 1.0'이라는 특수 라이선스를 사용한다. 이 라이선스는 모델의 오용을 방지하기 위해 특정 사용 기반 제한을 부과하면서도 개방형 액세스와 책임감 있는 사용을 장려한다. 모델의 재배포, 수정 및 상업화를 허용하지만, 허위 정보 생성, 감시 활동, 인권이나 복지에 영향을 미치는 중대한 결정 등 유해하거나 비윤리적인 응용 프로그램을 금지하는 지침을 준수해야 한다.

한편, Meta의 Llama 모델 시리즈는 "오픈" 접근 방식을 취하고 있으나, 그 라이선스는 전통적인 오픈소스 라이선스와는 차이가 있다. 예를 들면 Llama 3 라이선스는 Llama 자료(모델, 문서 등)에 대해 사용, 복제, 배포, 파생 저작물 생성 및 수정할 수 있는 비독점적, 전 세계적, 양도 불가능, 로열티 없는 제한적 라이선스를 부여한다. Llama 자료 또는 이를 포함하는 제품/서비스를 배포하거나 제공하는 경우, 라이선스 사본을 제공하고 "Built with Llama"를 관련 웹사이트에 눈에 띄게 표시해야 한다. 중요한 상업적 제한 사항으로, Llama 3 버전 출시일 기준으로 월간 활성 사용자(MAU)가 7억 명을 초과하는 제품이나 서비스를 제공하는 경우, Meta에 별도의 라이선스를 요청해야 하며, Meta는 단독 재량으로 이를 승인할 수 있다. 이는 사실상 대형 경쟁사들의 Llama 모델 직접 활용을 제한하는 조항으로 해석된다. Meta의 Llama 라이선스 전략은 광범위한 개발자 커뮤니티의 참여를 유도하여 Llama 생태계를 확장하고, 이를 통해 자사 모델의 경쟁력을 강화하려는 의도를 담고 있다. "오픈"을 표방하면서도 핵심적인 상업적 이익을 보호하고 대형 경쟁자들의 무임승차를 방지하기 위한 제한 조항을 포함하는 것이 특징이다. 이는 전통적인 오픈소스 정신과는 거리가 있다는 비판도 있지만, 메이저 놀이터 순위 모델 개발 및 배포에 있어 새로운 라이선스 모델을 제시하고 있다는 평가도 받고 있다.

메이저 놀이터 순위 학습 데이터의 저작권 문제

생성형 메이저 놀이터 순위 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터는 그 종류와 형태가 매우 다양하다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 디지털화된 거의 모든 형태의 정보가 학습 데이터로 활용될 수 있다. 이러한 데이터는 다양한 경로를 통해 수집되는데, 대표적인 방식으로는 i)웹 스크레이핑(web scraping) 또는 웹 크롤링(web crawling)을 통한 인터넷상의 공개 데이터 수집, ii)학술 연구나 특정 목적을 위해 구축된 공개 데이터셋(public datasets) 활용, iii)데이터 제공업체와의 라이선스 계약을 통한 데이터 확보, iv)메이저 놀이터 순위 서비스 사용자가 직접 입력하거나 제공하는 콘텐츠(user-generated content) 활용 등이 있다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)이나 이미지 생성 모델의 경우, 모델의 성능 향상을 위해 방대한 양의 데이터를 학습하는 것이 일반적이며, 이 과정에서 저작권으로 보호되는 자료가 저작권자의 명시적인 허락 없이 수집되거나 사용될 가능성이 매우 높다.

메이저 놀이터 순위 모델 학습 과정에서 저작권 있는 데이터를 활용하는 것은 여러 단계에서 저작권 침해 문제를 야기할 수 있다. 데이터를 수집하여 저장하는 행위, 학습을 위해 데이터를 복제하거나 전처리하는 과정 등은 저작권자의 배타적 권리인 복제권을 침해할 수 있다. 특히 미국에서는 뉴욕타임스(New York Times)가 Open메이저 놀이터 순위와 마이크로소프트를 상대로 자사의 기사를 무단으로 메이저 놀이터 순위 학습에 사용했다며 제기한 소송, 다수의 시각 예술가들이 Stability 메이저 놀이터 순위 등을 상대로 제기한 소송(Andersen v. Stability 메이저 놀이터 순위) 등 저작권자들이 메이저 놀이터 순위 기업을 상대로 학습 데이터의 무단 사용에 대한 저작권 침해 소송을 다수 제기한 상태이다. 이러한 소송들은 메이저 놀이터 순위 학습 데이터 활용의 법적 기준을 정립하는 데 중요한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 최근 한국에서도 다수의 언론사들이 네이버를 상대로 소송을 제기한 상황이다.

생성형 메이저 놀이터 순위 모델의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 크게 의존하는데, 현재 많은 상용 메이저 놀이터 순위 모델들이 저작권 침해 소지가 있는 데이터를 기반으로 학습되었을 가능성이 높다는 점은 심각한 문제이다. 웹 크롤링 등을 통해 저작권 있는 자료가 무단으로 수집·이용되는 경우가 빈번하며, 이는 저작권자의 복제권 등을 침해할 소지가 다분하다. 실제로 메이저 놀이터 순위 학습 데이터셋의 라이선스 정보가 잘못 기재되거나 누락된 비율이 매우 높다는 연구 결과도 보고된 바 있다. 이렇게 '오염된(contaminated)' 데이터로 학습된 메이저 놀이터 순위 모델은 그 자체로 저작권 침해의 결과물이거나, 저작권을 침해하는 결과물을 생성할 잠재적 위험을 내포하게 된다. 이는 메이저 놀이터 순위 모델 개발사에게 막대한 법적 책임과 비용 부담을 안길 수 있으며, 메이저 놀이터 순위 서비스 전체의 신뢰성을 저해하는 요인이 된다. 결국, 학습 데이터의 저작권 문제를 해결하지 않고서는 메이저 놀이터 순위 기술의 지속가능한 발전과 안정적인 상업적 확산을 기대하기 어렵다. 따라서 '깨끗한(clean)' 데이터셋을 확보하고, 적법한 라이선스를 통해 데이터를 이용하는 관행을 정착시키는 것이 메이저 놀이터 순위 생태계의 건전한 발전을 위한 필수 과제로 부상하고 있다.

메이저 놀이터 순위 생성 콘텐츠의 저작권과 저작자

메이저 놀이터 순위가 생성한 콘텐츠의 저작권 보호 여부와 그 저작권이 누구에게 귀속되는지는 현재 메이저 놀이터 순위와 저작권 분야에서 가장 논란이 많은 쟁점 중 하나이다. 대부분 국가의 저작권법은 '인간'의 창작 활동을 저작권 보호의 전제로 삼고 있으며, 이를 '인간 저작자 원칙(human authorship principle)'이라고 한다. 가령 미국 판례는 저작권 보호를 받기 위해서는 '인간 저작자(human author)'에 의해 창작되었을 것을 요구한다. 메이저 놀이터 순위 시스템 자체는 법인격이 없으므로 저작자가 될 수 없으며, 따라서 인간의 창작적 기여 없이 순수하게 메이저 놀이터 순위에 의해 생성된 결과물은 저작권 보호 대상이 아니라는 것이 미국 저작권청(USCO)과 법원의 일관된 입장이다.

스티븐 테일러(Stephen Thaler) 박사가 자신이 개발한 메이저 놀이터 순위 시스템 'DABUS'가 생성한 이미지를 메이저 놀이터 순위 명의로 저작권 등록 신청한 Thaler v. Perlmutter 사건에서, 미국 저작권청(USCO)과 법원은 인간 저작자 요건을 충족하지 못했다는 이유로 등록을 거부하며 이 원칙을 재확인했다. 우리 저작권법도 "저작물"을 "인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물"로 정의하고 있으며, "저작자"를 "저작물을 창작한 자"로 규정하고 있다. 이러한 정의에 따라, 인간이 아닌 메이저 놀이터 순위가 단독으로 생성한 콘텐츠는 현행법상 저작물로 인정되지 않으며, 저작권 보호를 받을 수 없다. 한국저작권위원회 역시 메이저 놀이터 순위 생성물은 저작권 등록 대상이 아니라는 명확한 입장을 견지하고 있다.

결국 메이저 놀이터 순위 생성 콘텐츠에 인간의 창작적 기여가 어느 정도 인정될 수 있는지가 저작권 보호 여부 및 권리 귀속의 핵심 쟁점이다. 이와 관련하여 특히 사용자가 메이저 놀이터 순위에게 지시를 내리는 프롬프트(prompt)의 역할과 그 창작성에 대한 논의가 활발하다. 일반적으로, 단순히 메이저 놀이터 순위에게 아이디어를 제공하거나 몇 가지 키워드를 입력하는 수준의 프롬프트 작성만으로는 해당 생성물의 저작권을 주장하기 어렵다는 것이 다수 국가의 입장이다. 미국 저작권청은 프롬프트가 아이디어의 영역에 머무르며, 메이저 놀이터 순위가 생성하는 최종 표현물에 대한 사용자의 통제력이 충분하지 않다고 보고 있다. 한국저작권위원회 역시 단순히 프롬프트(명령어)를 작성하거나 지시한 정도로는 '창작적 기여'로 인정받기 어렵다고 본다.

그러나 메이저 놀이터 순위가 생성한 결과물을 인간이 주체적으로 선택, 배열하거나 상당한 수준으로 수정·편집하여 새로운 창작적 요소를 부가한 경우에는 그 기여 부분에 한하여 저작권 보호를 받을 가능성이 있다. 예를 들어, 크리스 카슈타노바(Kris Kashtanova)의 그래픽 노블 새벽의 자리야(Zarya of the Dawn) 사례에서 미국 저작권청은 메이저 놀이터 순위(Midjourney)가 생성한 개별 이미지 자체에 대해서는 저작권을 인정하지 않았지만, 작가가 직접 작성한 텍스트와 함께 이미지들을 선택하고 배열하며 전체적인 스토리를 구성한 창작적 노력에 대해서는 저작권을 인정한 바 있다.

메이저 놀이터 순위 생성물에 대한 인간의 '창작적 기여'를 어느 수준까지 인정할 것인지에 대한 기준은 여전히 모호하며, 이는 향후 중요한 법적 쟁점으로 지속될 전망이다. 프롬프트 엔지니어링 기술이 점점 더 정교해지고, 사용자와 메이저 놀이터 순위 간의 상호작용을 통해 반복적으로 결과물을 수정하고 발전시키는 과정이 일반화됨에 따라, 전통적인 저작자 개념만으로는 이러한 새로운 창작 방식을 포섭하기 어려울 수 있다. 메이저 놀이터 순위 생성물을 인간이 '상당히' 수정, 편집, 배열하는 경우 그 부분에 대한 저작권 보호 가능성이 열려 있지만 , '상당한 기여'의 구체적인 기준이 무엇인지, 고도로 복잡하고 창의적인 프롬프트 엔지니어링의 가치를 어떻게 평가할 것인지에 대해서는 아직 명확한 답이 없다.

	이철남 교수 이철남 교수는 충남대학교 법학전문대학원에서 저작권법, 영화방송미디어법, 엔터테인먼트법, IT(컴퓨터)법 등을 강의하고 있다. 고려대학교 법학과를 졸업했으며, 동 대학원에서 MS 등 시장지배적 지적재산권자의 규제에 관한 내용을 주제로 박사학위를 취득했다. 정보통신정책연구원(KISDI) 정보사회법제도연구센터에서 연구원으로 근무했다. 컴퓨터 사이언스와 인터넷 기술이 우리 사회에 미치는 영향과 그에 대한 법제도적 대응에 관심이 많다. 특히 최근에는 메이저 놀이터 순위 기술이 콘텐츠 창작 환경에 미치는 영향을 분석하고 저작권법을 포함한 법제도적 대응 방안에 대해 연구하고 있다. 국가지식재산위원회 전문위원, 검찰청 자문위원, 저작권위원회 감정인 등으로 활동하고 있다.