대형 모델은 인터넷 전체를 "먹습니다". "공정한 사용"과 침해 사이의 경계를 어떻게 긋나요?

요약:

대형 모델 제조업체들이 수천억 개의 컴퓨팅 성능 인프라를 확보하기 위해 경쟁하는 동안 더욱 비밀스러운 '저작권 채굴'이 다가오고 있습니다. 8월 중순, 애플이 뉴스 자료 구입을 위해 수억 달러를 지불할 계획이라는 소식이 전해지면서 콘텐츠 업계에 큰 파장을 일으켰습니다. 지난 2년간 AI 훈련 코퍼스를 둘러싼 저작권 소송이 전 세계적으로 확산됐다. 언론에서 New York Times는 OpenAI와 Microsoft가 ChatGPT와 같은 대규모 모델을 교육하기 위해 승인 없이 수백만 개의 기사를 사용했다고 비난하며 소송을 제기했습니다.

퓰리처상을 두 번이나 수상한 존 카레이로(John Carreiro)와 다른 6명의 작가를 포함한 문학계는 Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI 및 Perplexity를 동시에 "고의적 절도" 혐의로 법정에 고소했습니다.

이전에 언론 보도에 따르면 Anthropic은 AI 챗봇 Claude를 훈련시키기 위해 자사의 작업물을 남용했다는 비난을 받았습니다. 합의 후에도 Anthropic은 보상금으로 미화 15억 달러를 지불해야 했습니다. 이는 또한 미국 저작권 소송에서 알려진 가장 큰 합의이기도 합니다. 국내에서는 지난해 11월 상하이 금산구 인민법원이 애니메이션 '세계와의 싸움' 시리즈에 등장하는 정보 네트워크 캐릭터의 복제권과 전파권 문제가 포함된 대형 인공지능 모델에 대한 상하이 최초의 저작권 침해 사건을 1심으로 선고했다.

대형 모델 반복에 따른 '저작권 분쟁'을 어떻게 해결할 수 있나요? 논란이 일고 있는 가운데 '공정이용'과 '침해'의 경계를 법적으로 어떻게 정의할 수 있을까? 기자는 이에 대해 관련 변호사, 지적재산권 교수, 출판사, 기타 콘텐츠 실무자들과 이야기를 나눴다.

'종량제'가 공정한 거래인가요, 아니면 가격 결정력 게임인가요?

애플의 이번 움직임은 뉴스 권리 구입을 위해 수억 달러를 지출할 계획일 뿐만 아니라 '선불식' 유동 보수 메커니즘을 제안한다는 점에서 주목을 받았습니다. 즉, Siri가 파트너의 콘텐츠를 실제로 사용할 때 게시자에게 비용이 지급됩니다.

애플이 이번에 제안한 '종량제 결제' 모델이 AI 시대 콘텐츠 라이선스의 새로운 패러다임이라고 믿는 사람들도 있다.

저작권 보호의 법적 관점에서

"선불 방식은 새로운 패러다임이 아닙니다. Apple Pay는 여전히 AI의 저작물 사용으로 생성된 미국 로열티입니다. 관련 저작물의 유형과 승인된 콘텐츠는 현행 미국 저작권법에 따라 결정됩니다. 선불 방식 자체는 저작권법의 일반적인 라이선스 비용 가격 책정 모델 중 하나입니다."

'종량제'는 침해 위험을 완전히 피할 수 있나요?

베이징 다청(상하이) 법률 사무소의 수석 파트너이자 변호사인 Fu Gang은 특히 다음과 같이 강조했습니다. 저작권법은 수수료를 일시불로 지불하는지 또는 분할하여 지불하는지 여부보다는 회사의 실제 저작물 사용과 이러한 행위에 대한 라이센스 여부에 중점을 둡니다.

“

Siri가 뉴스를 표시할 때 계약서에 유료 시청을 규정하더라도 출처의 권리에 결함이 있거나 승인 범위가 사용 시나리오를 완전히 포함하지 않는 경우 여전히 침해 또는 계약 위반의 위험이 있을 수 있습니다.

그러나 베이징 중륜웬더 법률사무소 상하이 지점의 파트너이자 변호사인 황양양은 계약의 틀에 따라 "애플은 자신이 인용한 뉴스가 제3자의 저작권을 침해하지 않는 한 기본적으로 저작권 침해의 위험을 피했지만 일반적으로 유사한 계약에서는 사용자의 책임을 면제하는 조건을 규정하게 된다"고 지적했습니다.

Li Yanbing은 종량제 방식이 라이선스 비용의 가격 책정 방법일 뿐이며 계약 조항임을 상기시켰습니다. 횟수와 단가에 대해서만 합의하고 계약 당사자만을 구속합니다. AI의 저작물 활용에 대한 질적인 문제는 포함되지 않습니다.

산업 표준이 되더라도 복제와 추론의 정의 문제를 해결할 수 없으며 새로운 측정 및 식별 문제도 야기합니다. 공개 정보에 따르면 이러한 측정 구경의 세부 사항은 일반적으로 공개되지 않습니다.

"예를 들어 쿼리가 3개 출판사로부터 5개의 뉴스 보도를 호출하고 초록을 생성합니다. 이것을 5번 사용합니까, 3번 사용합니까, 아니면 1번 사용합니까? 중간에 기술적 오류가 발생하여 다시 호출했지만 결국 초록만 생성된 경우 이 사용량은 어떻게 계산됩니까? "사용률", 크롤링, 훈련, 검색, 인용, 출력 등 다양한 링크 및 목적에 대한 사용 행위를 별도로 분류하여 계산합니까?" 종량제라고 하더라도 현재의 정의는 여전히 불분명합니다.

이는 또한 기술 모델의 선택이 라이센스 비용 징수에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다.

실제 운영 차원에서 대형 AI 모델 기업과 콘텐츠 제공업체들에게 "교섭력은 어느 쪽에 있는가?" 모두가 고민하는 핵심 이슈입니다.

Li Yanbing은 고정된 연회비 시스템이든 사용량에 따른 지불이든 두 가지 가격 책정 방법에는 장점이 없다고 믿습니다.

실제로 결과를 결정하는 것은 협상력입니다. "측정 데이터를 통제하는 사람은 누구나 가격을 해석할 권리가 있습니다."

일반적으로 "측정 데이터는 플랫폼에 의해 관리됩니다. 콘텐츠 게시자는 자신의 콘텐츠가 몇 번 호출되었는지 확인할 수 없으며 전체 금액이 어떻게 분배되는지 알 수 없습니다. 단체 교섭력이 약화됩니다." 리옌빙이 말했다.

황양양 변호사도 해당 콘텐츠의 침해 여부를 입증하는 데 있어 콘텐츠 당사자가 불리하다고 판단하고 있다. 현재 고품질 중국 콘텐츠의 저작권은 수많은 권리 보유자의 손에 분산되어 있습니다. 출판사, 뉴스 매체 및 기타 기관은 대부분 독립적이고 분산되어 있습니다. 저작권자의 단체교섭력은 약하다. AI 플랫폼의 경우 승인 절차가 복잡하고 거래 비용이 높습니다.

한 출판사 실무자는 "코퍼스 트레이닝 측면에서 보면 출판사 내 많은 사람들이 이 문제를 인지하지 못하고 있다. 이 문제에 별로 관심이 없고 상대적으로 소극적이다. 이것이 출판사의 실제 반응 모습이다"라고 밝혔다.

그는 누군가가 귀하의 저작권에 관심을 갖고 비용을 지불할 의향이 있다면 모든 사람이 이익과 위험을 공유하게 될 것이며 이는 출판사에 해를 끼치기보다는 이익이 될 것이라고 기자들에게 말했습니다. 그러나 "있어야 하는 것"과 "실제로 존재하는 것"은 서로 다른 두 가지이며 둘 사이에는 차이가 있습니다.

Apple의 뉴스 코퍼스 인수로 인해 시장 변동이 발생했습니다. 어떻게 분석하나요?

애플이 뉴스 콘텐츠 저작권 취득을 위해 최대 수억 달러를 투자할 계획이라는 소식은 업계에 적잖은 충격을 안겼다. 해당 소식이 나온 당일에는 A주 'AI 코퍼스' 부문이 급등했다. Duke Culture는 한때 일일 한도인 20cm를 달성했으며 CITIC Publishing, China Publishing, Haitian Ruisheng 등이 그 뒤를 이었습니다.

西南证券传媒首席分析师苟宇睿认为，这类“海外映射”行情，具备情绪与主题资金轮动特征。

长期来看，AI正推动传媒内容产业，从“消费品"转向“数据+IP资产“双重定价。定价逻辑方面，国内正从“规模竞争“转向“价值和质量竞争“，政策在推动“以词元为基础的数据集价值体系”确权。

이미지 출처: 오리엔탈 포춘의 'AI 코퍼스' 컨셉

A주 미디어 부문 가치평가에 가장 큰 영향을 미친 것은 "시장이 '채널과 발행량을 보는 것'에서 '데이터 자산의 질을 보는 것'으로 바뀌었다는 점이다. AI 코퍼스 내러티브는 새로운 성장 지향적 가치 평가 내러티브를 제공한다." 고유루이는 기자들에게 이렇게 말했습니다. 그러나 그는 또한 토큰 가치 시스템의 구현이 단기적으로 주제별로 더욱 유연해질 것임을 상기시켰습니다. 장기적인 가치 평가 센터로 정착될 수 있는지 여부는 후속 승인된 거래 및 정책이 실제로 구현될 수 있는지 여부를 여전히 관찰할 필요가 있습니다.

이미지 출처: Apple의 2025 회계연도 10-K 연례 보고서 미국 증권거래위원회(SEC)

애플이 뉴스 저작권을 구매했다는 소식으로 돌아가면, 이러한 '적극적 규정 준수' 자세는 2025년 연례 보고서에서도 찾아볼 수 있습니다. Apple은 2025년 연례 보고서에서 AI를 위험 요소로 나열했습니다. Apple은 AI와 같은 복잡한 기술이 사용자를 해롭거나 부정확한 콘텐츠에 노출시킬 수 있고, 교육을 위해 저작권이 있는 자료를 획득 및 사용하고, 모델 출력에서 ​​저작권이 있는 콘텐츠를 재생산하여 제품 수정, 소송 비용, 라이센스 비용 및 규제 처벌을 초래할 수도 있다고 믿습니다.

“이는 애플이 AI 저작권, 콘텐츠 보안, 제조물 책임을 프론트엔드 중장기 운영 리스크로 간주했다는 것을 보여준다.” Fu Gang 변호사는 국내 대형 모델 제조업체에 가장 직접적인 영향을 미치는 것은 AI 코퍼스 규정 준수가 데이터 수집, 정리, 교육, 미세 조정, 색인화, 검색, 출력 및 불만 처리의 전체 프로세스를 포괄해야 한다는 것이라고 믿습니다.

뉴스 권리를 구매하기 위해 수억 달러를 지출하면 콘텐츠 산업이 미래에 재평가될까요?

"미래에 정말로 부족한 것은 '더 많은 데이터'가 아니라 대형 모델에서 지속적이고 안정적이며 규정을 준수하여 사용할 수 있는 고품질 데이터 리소스일 수 있습니다. 대형 모델 제조업체의 데이터 경쟁은 초기 공개 수집에서 뉴스 미디어, 출판 대행사, 전문 데이터베이스 및 수직 산업 콘텐츠 제공업체와의 장기적인 승인 협력을 구축하고 권리 정리, 소스 표시, 사용 범위 계약 및 통화 감사를 통해 규정 준수 위험을 줄이는 방향으로 점차 전환될 것입니다." Fu Gang 변호사는 Science and Technology Innovation Board Daily의 기자에게 말했습니다.

고유루이도 비슷한 견해를 갖고 있다. 그는 대중적인 텍스트, 공개 서적, 공개 웹 페이지가 많고 공급이 충분하다고 믿습니다. 실제로 부족한 것은 의학 교과서 및 사례, 법적 사례, 학술 저널, 심층 산업 보고서, 권위 있는 뉴스, 다중 모드의 실제 물리적 상호 작용 데이터 등 고품질의 독점적이고 규정을 준수하며 추적 가능한 전문 수직 데이터입니다. 고품질 실시간 콘텐츠는 AI 대회의 중요한 리소스 중 하나로 자리잡고 있습니다.

어떤 콘텐츠 자산이 이익을 얻을 것으로 예상되나요? Gou Yurui의 요약은 “희소성 + 독점성 + 규정 준수 + 추적성 + 실시간”이며, 여기에는 주로 전문 수직 지식(학술/참고서/출판사), 권위 있는 고서/참고서(출판사), 실시간 권위 있는 뉴스(주류 미디어), 온라인 문학/영화 및 TV IP(온라인 문학 플랫폼 회사), 데이터 서비스/가공 회사의 5가지 범주가 포함됩니다.

동시에 코퍼스 관련 제조업체의 수익 구조와 가치 평가 시스템도 향후 재구성에 직면할 수 있습니다. 예를 들어, 콘텐츠 당사자의 경우 전통적인 출판/배포 수익에 '데이터 라이선스/API 호출 공유/데이터 처리 서비스'라는 추가 수익 라인을 추가하는 것이 이상적인 경로입니다. 전통적인 출판은 "배당금/PE 가치 평가"에서 "배당금 + 데이터/저작권 재평가"의 이중 논리로 전환될 것으로 예상됩니다. 그러나 직접적인 코퍼스 라이선스 수익은 아직 대규모로 실현되지 않았습니다.

“不过，兑现节奏或许并不会非常快，存在几个约束条件，首先权属复杂、二是工程壁垒：从版权库到"可用数据资产"，中间要经历数字化、清洗、标注、脱敏，成本不低，所以“重估”更可能发生在少数专业、独家、稀缺、可溯源的垂类内容持有方，而非全行业。”苟宇睿表示。

IDC 데이터에 따르면 2025년 중국의 인공지능 기초 데이터 서비스 시장 규모는 전년 동기 대비 27.8% 증가한 62억6200만 위안에 달할 것으로 예상되며 성장률은 시장 기대치를 뛰어넘는다. 시장 규모는 2025년부터 2030년까지 연평균 성장률 19.6%로 2026년에는 78억3400만 위안으로 더욱 성장할 것으로 예상된다.

업계 관계자에 따르면 현재 국내 코퍼스 데이터는 '데이터 현지화+사설배포'가 주를 이루고 있으며, 대규모 유료 인증 거래는 아직 공개되지 않았다. 다음 세 가지 유형의 관행이 병행됩니다.

1. 자체 구축/공동 개발 독점 모델: CITIC Publishing의 'Kuafu AI' 디지털 지능 출판 플랫폼, China Publishing의 '중국 고대 서적 빅 모델' 홍보, 중국 온라인 자체 개발 'Xiaoyao' 빅 모델, Zhongyuan Media와 Tencent의 'Yu Education 빅 모델' 협력 등;

2. 국가 수준의 정품 코퍼스 공동 구축: 22개 기관의 첫 번째 배치가 출판, 미디어, 저작권, 기술 및 기타 분야를 포괄하는 "선 승인, 나중에 사용"을 준수하는 고품질 인공 지능 코퍼스를 공동으로 구축했습니다. 인민일보 온라인은 '주류 가치 코퍼스 생태 동맹' 구축에 앞장섰습니다.

3. 전문적인 데이터 서비스 아웃소싱.

'공정 사용'인가요, 아니면 침해인가요? 아직 결정되지 않은 글로벌 논란

많은 변호사들이 기자들에게 대규모 인공지능 모델 훈련 코퍼스를 사용할 때 저작권 보유자의 저작물을 사용하는 것은 '공정 사용' 또는 침해라고 말했습니다. 주요 법적 분쟁은 인공지능 대형 모델의 훈련 활용이 저작권법상 공정 사용에 해당하는지 여부입니다.

양 당사자는 침해 여부에 대해서도 동의하지 않습니다.

AI 기업들은 모델이 언어 규칙, 지식 관계, 표현 패턴을 학습한 후 새로운 기술 도구와 표현 방법을 형성했다고 믿습니다. 말뭉치 출력에서 ​​텍스트 출력으로의 강력한 변환이 있으며 이 둘을 동일시할 수 없습니다.

저작권 소유자는 모델 훈련이 일반적으로 상업적 목적을 위한 것이며 저작물의 완전하고 대규모 복제가 필요하다고 믿습니다. 일부 데이터는 불법 복제된 웹사이트나 승인되지 않은 데이터 세트에서 나올 수도 있습니다. 이 모델은 원본 저작물을 복제할 수 있을 뿐만 아니라 대량의 대체 콘텐츠를 생성하여 원본 출판, 구독 및 라이선스 시장을 약화시킬 수도 있습니다. 이것이 "침해"입니다.

대형 모델 제조사의 경우 트레이닝의 '전환'이 자연방어가 될 수 없고, 권리자 입장에서는 해당 저작물이 트레이닝에 사용된다는 이유만으로 침해를 추정할 수 없습니다." 이는 푸강 변호사의 판단이다.

황양양(黃陽陽)도 비슷한 견해를 갖고 있다. 그녀는 훈련 단계에서 승인 없이 말뭉치를 복사한다고 해서 출력 콘텐츠가 반드시 침해를 당한다는 의미는 아니라고 생각합니다. 훈련이 합법적이라고 해서 출력 요약과 의역된 내용이 정확하다는 의미는 아닙니다.

'공정 사용' 및 침해의 정의와 관련하여 Fu Gang 변호사는 최소한 데이터 획득 방법, 훈련 과정에서 어떤 복제 행위가 구현되었는지, 모델이 보호된 표현을 안정적으로 재현할 수 있는지, 최종 제품이 원본 저작물 또는 권리자의 비즈니스와 경쟁하는지, 회사가 필터링, 복제 제거, 복제 방지 및 불만 사항 처리를 위한 조치를 취했는지 등의 문제를 고려해야 한다고 생각합니다.

실제로 침해 여부를 판단하는 경우 상황은 더욱 복잡합니다.

"동일한 AI 비즈니스에서도 서로 다른 링크가 서로 다른 결론에 도달할 수 있습니다. 예를 들어 법원은 훈련 모델 자체에 일정한 변형 가능성이 있다고 믿을 수 있지만 동시에 불법 복제 채널에서 저작물을 획득하고 장기간 보존하는 것은 공정 사용에 해당하지 않는다고 믿을 수 있습니다. 또한 훈련 단계에서는 침해 증거가 부족하지만 모델 출시, 콘텐츠 표시 또는 최종 출력이 침해에 해당한다고 믿을 수도 있습니다." Fu Gang은 추가로 설명했습니다.

올해 7월 20일, 2년 가까이 지속된 '엉덩이 대 인류학 사건'이 15억 달러의 합의금으로 공식 종결됐다. 판사는 Anthropic이 Claude의 대규모 언어 모델을 훈련하기 위해 저작권이 있는 도서를 사용하는 것이 본질적으로 "전형적인 변형적 사용"이며 공정 사용에 해당한다고 믿었습니다. 그러나 Shadow Library에서 다운로드한 불법 복제 도서를 교육용으로 사용하는 Anthropic의 공정 사용 항변은 거부되었으며 침해로 간주되었습니다.

Fu Gang 변호사는 Bartz v. Anthropic 사건이 "훈련 목적이 변형적이다"와 "데이터 소스가 적법하다"는 두 개의 독립적인 문제임을 명확히 했기 때문에 참고용으로 중요하다고 믿습니다. 백엔드 사용이 혁신적이라고 해서 프런트엔드에서 얻은 데이터가 침해될 위험이 자동으로 제거되는 것은 아닙니다.

그러나 법학 교수인 Li Yanbing은 Bartz v. Anthropic 사건이 미화 15억 달러의 합의금으로 끝났기 때문에 사건 판결에 구속력 있는 선례가 없었다는 점도 상기시켰습니다. 현재 항소 중인 유일한 사건인 Thomson Reuters v. ROSS는 여전히 제3순회법원에 계류 중입니다.

그녀는

지금까지 미국 연방 항소 법원에서 AI 훈련이 공정 사용에 해당하는지에 대해 실질적인 판단을 내린 적이 없다고 지적했습니다. 공정이용 항변의 판단과 관련해 미국 지방법원의 기존 판결도 서로 상충된다. 저작권 침해 여부와 종류에 대한 논란도 있다. 이러한 법적 불확실성은 단기적으로 제거하기 어렵습니다.

저작권 보호가 제대로 이루어지지 않으면 AI는 '솥에 밥이 남지 않게' 될까요?

저작권 보호가 부적절하다면 많은 인터뷰 대상자들이 기자들에게 '호수 낚시'에 대한 우려를 표하기도 했다. AI가 저작권이 있는 콘텐츠를 더 부도덕하게 삼킬수록 원본 공급은 더 줄어듭니다. 원본 공급이 줄어들수록 AI는 생존을 위해 "자체 복제 및 재활용"에만 의존할 수 있습니다.

Pew Research Center에서 발표한 연구에 따르면 ChatGPT 등장 이후 게시된 웹페이지의 1/3 이상이 AI 생성의 흔적을 포함하고 있을 수 있는 것으로 나타났습니다. 연구 결과에 따르면 많은 수의 웹 페이지가 봇이 생성한 콘텐츠를 읽는 봇의 순환을 만들고 있을 수 있습니다.

황양양 변호사는 "지식은 모델 매개변수의 가중치로 굳어지고, 훈련을 통해 학습한 통계적 규칙을 바탕으로 답이 생성된다. 지식은 자동으로 업데이트되지 않아 환각을 일으키고 잘못된 내용이 출력되기 쉽다"고 상기시킨다.

익명 콘텐츠 출판 실무자는 더욱 숨겨진 위기를 드러냈습니다. "많은 업스트림 작가들이 창작을 위해 수많은 인간-기계 협업을 사용하고 그들이 얻는 작품은 매우 AI와 유사합니다. 제작 효율성은 점점 더 높아지고 빨라지고 있으며 독창성 문제는 저작권 측면에서 더 큰 문제를 일으킬 수 있습니다."

뉴스 분야에 초점을 맞춘 황양양 변호사도 현재의 대규모 AI 모델 훈련에서는 뉴스 보도 콘텐츠 말뭉치의 저작권 침해 문제에 큰 관심을 기울이지 않고 있다고 생각합니다. 더욱이, 뉴스 보도의 양이 많고, 텍스트 표현의 질이 높고, 인터넷에 널리 게시되어 있기 때문에 상대적으로 입수가 용이하고, 콘텐츠 말뭉치에 대한 저작권 침해 분쟁의 가장 큰 타격을 받는 분야가 되었습니다.

황양양은 뉴스 사건에 대한 아주 소수의 간단한 설명을 제외하면 대부분의 뉴스 보도가 저작권 보호를 받는 작품이라고 믿습니다. 보도된 사실 자체는 저작권의 보호를 받지 않으나, 기자의 서면 표현, 서사 정리, 인터뷰 결과 등은 보호받는 저작물입니다. AI 대형 모델 훈련이 뉴스 보도 콘텐츠 코퍼스를 사용하는 경우 여전히 침해 위험이 있습니다.

그녀는 또한 다음과 같이 지적했습니다. "대형 모델을 준수하려면 저작권, 콘텐츠 안전성, 제품 책임을 함께 평가해야 합니다. 모델의 효과에만 초점을 맞추고 저작권을 사후 문제로 다룰 수는 없습니다."

현재 실제 상황은 어떤가요? "대부분의 대형 모델업체들은 저작권자에게 적극적으로 구매를 제안하지 않았고, 대형 모델 제품이 상용화되기 전에 훈련 코퍼스 데이터의 출처를 숨겼으며, 단서와 흔적이 노출되지 않도록 대형 모델 출력 결과에 대한 기술적 처리를 수행했습니다." Shanghai Duan & Duan Law Firm의 파트너이자 변호사인 Liu Chunquan은 기자들에게 말했습니다. 이는 또한 현재의 저작권 보호 및 증명에 식별의 어려움을 가져옵니다.

실제 사례에서는 일부 심사위원이 '혁신의 관용'이라는 관점에서 신기술의 발전을 장려하기 위한 공정 사용에 해당한다고 해석하기도 했습니다.

유춘취안(Liu Chunquan) 변호사는 인공지능 기업이 저작물을 스캔 및 복사한 후 이를 데이터베이스에 적용하여 대형 모델을 훈련시키는 것은 상업적 행위이며 저작물 복제권을 침해하는 것으로 밝혀져야 한다고 믿습니다.

"대형 모델의 코퍼스 트레이닝은 과학 연구 등 공익 사업과 다른 순전히 상업적인 행위입니다. 대형 모델의 코퍼스 트레이닝은 독자 판매로 인한 상업적 이익을 직접적으로 모으기 위한 출판이나 온라인 보급과는 다르지만, 대형 모델의 아웃풋은 작업 요소를 호출하고 이를 결합하여 출력하는 코퍼스 트레이닝을 기반으로 합니다. 이 과정은 저작물을 사용하여 토큰 등의 상업적 이익을 실현하며, 이를 저작권자에게 배포하지 않습니다. 법원이 공정 사용이 다음에 대한 관대함과 동일하다고 판단하는 경우 다른 사람(저자)이 대형 모델 회사의 비용 절감을 돕기 때문에 공정 사용에는 합리성이 부족합니다."

이익 균형의 관점에서 Liu Chunquan 변호사는 신기술의 개발에는 확실히 법률 시스템의 관용이 필요하지만 인공 지능의 발전도 고려해야 한다고 믿습니다. 대형 모델의 사용은 작가 및 기타 작가의 창의적인 노동을 크게 대체하여 기존 작품에 대한 시장 수요를 감소시켰습니다. 새로운 기술, 새로운 사업임에도 불구하고 전통적인 저작권 제도에 의한 인간 저작물의 상속 보호에 대한 고려는 여전히 필요합니다.

코퍼스 거래에 구현할 수 있는 일련의 규칙이 있나요?

우리나라의 현행 저작권법 관점에서 볼 때, 공정 사용은 주로 제24조에 명시된 개인적인 연구, 적절한 인용, 뉴스 보도, 교육 및 과학적 연구와 같은 특정 상황에서 규정됩니다. 또한 저작물의 정상적인 사용이 영향을 받지 않아야 하며 권리자의 합법적인 권리와 이익이 합리적으로 손상되어서는 안 됩니다.

많은 변호사들은 기자들에게 우리나라의 현행법은 상업용 대형 모델 교육에 일반적으로 적용되는 텍스트 및 데이터 마이닝에 대한 예외를 명확하게 규정하지 않지만 단순히 미국 법률의 '변형적 사용' 개념을 복사할 수는 없으며 저작물이 모델 교육에 사용되는 한 확실히 공정 사용에 해당한다고 믿습니다.

"향후 관련 판단 규칙은 단계, 시나리오, 책임 주체 방향으로 계속해서 개선될 가능성이 높습니다. 판단의 초점은 'AI가 작업을 학습할 수 있는지 여부'에 대한 추상적인 논의에서 데이터 소스, 훈련 방법, 출력 결과 및 시장 영향에 대한 전체 프로세스 검토로 이동했습니다. 사법부는 여전히 데이터 소스, 사용 목적, 복제 규모, 기술적 필요성, 출력 결과 및 시장 영향을 기반으로 구체적인 판단을 내려야 합니다."

동시에 일련의 국내 관리 대책과 지원 정책도 도입됐다.

'생성 인공 지능 서비스 관리에 관한 임시 조치' 제7조에서는 법적 출처의 데이터와 기본 모델을 사용해야 합니다. 지적재산권이 관련된 경우에는 법에 따라 타인이 향유하는 지적재산권을 침해해서는 안 된다.

이미지 출처: "생성인공지능 서비스 관리 임시조치"

2025년 11월, 국가 표준인 '생성 인공지능 서비스를 위한 네트워크 보안 기술 기본 보안 요구사항'이 공식적으로 구현되었습니다. 이 국가 표준은 생성 인공 지능 서비스의 보안을 위한 우리나라 최초의 국가 표준입니다.

표준의 4.1.3조에는 오픈 소스 말뭉치에 라이센스 계약이나 승인 문서가 있어야 한다고 명시되어 있습니다. 자기 수집 말뭉치에는 수집 기록이 있어야 하며, 타인이 수집할 수 없다고 명시한 말뭉치는 수집하지 않아야 합니다. 상업용 말뭉치에는 법적 구속력이 있는 계약이 있어야 하며 공급자가 약속 및 인증 자료를 발행해야 합니다.

이미지 출처: "생성 인공 지능 서비스를 위한 네트워크 보안 기술 기본 보안 요구 사항"

올해 5월 선전에서 22개 기관이 출시한 '국가 정품 고품질 코퍼스'는 '선 승인, 나중에 사용' 원칙을 확립하고 블록체인 추적을 도입했습니다. 코퍼스는 아직 공동 구축 초기 단계로, 코퍼스 규모, 라이선스 가격, 공유 계획 등은 공개되지 않았다.

법학 교수 Li Yanbing은 규정 준수 의무가 이행되었지만 의무 이행에 필요한 시장 인프라와 거래 가능한 시장은 아직 구축 중이며 실제 제도적 격차가 여전히 존재한다고 말했습니다. 구체적으로 말뭉치 거래를 위한 표준화된 승인 템플릿, 공개적이고 투명한 가격 책정 메커니즘, 저작권 소유자와 AI 기업 간의 표준화된 승인 채널, 대규모로 재사용할 수 있는 승인 거래 플랫폼은 모두 탐색 초기 단계에 있습니다.

그러나 리옌빙은 기술이 성숙하고 사례가 증가함에 따라 사법 판결은 타이핑과 법적 해석 방법을 통해 점차 합의에 도달할 것이라고 말했다. "AI의 저작물 사용 식별에 관한 한 AI로 인해 발생하는 법적 구조적 문제는 없습니다. 현대 저작권법과 법적 교리 해석 방법으로 충분합니다. 이는 파괴적인 기술이 나타날 때 나타나는 정상적인 현상이며 정상적인 업데이트 및 적응 과정과 시간이 필요합니다."