2022년 DALL-E 2가 세상에 나왔을 때, 그건 마법 같았다. "고흐 스타일로 말 탄 우주비행사"라고 타이핑하면 몇 초 만에 몇 주는 걸렸을 것 같은 그림이 나타났으니까. 하지만 그 경이로움 뒤에는 지금 전 세계 법정에서 폭발하고 있는 질문이 숨어 있었다: 그 이미지는 도대체 누구 거냐?

답은 단순히 불확실한 게 아니다—수조원이 걸린 법적 지뢰밭이고, 모순으로 가득하며, 대부분의 법 체계가 따라갈 수 없을 만큼 빠르게 진화하고 있다.

"AI는 발명할 수 없다" 판례: Thaler v Perlmutter

분위기를 결정한 랜드마크 케이스부터 시작하자: Thaler v Perlmutter (2023).

스티븐 탈러 박사는 DABUS(Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience)라는 AI 시스템을 만들고, 특허 출원서에 이걸 유일한 발명자로 등재하려 했다. 그의 논리? DABUS가 자율적으로 발명을 만들어냈다면, 크레딧을 받아야 하지 않나?

미국 저작권청과 법원은 단호하게 거부했다. 연방순회법원은 미국 특허법상 자연인만이 발명자가 될 수 있다고 판결했다. 이유는 간단하다: 특허법은 "누구든 발명하는 자"라는 표현을 쓰고 발명자에게 선서를 요구하는데, 이런 언어는 명백히 인간을 위한 것이다.

이 판례가 만든 파장:

• 순수 AI 산출물은 저작권 없음: AI가 인간의 개입 없이 자율적으로 뭔가를 만들면, 그건 퍼블릭 도메인으로 간다
• 인간 개입이 핵심: 인간이 AI 결과물을 지시하고, 큐레이션하고, 수정할수록 저작권 주장이 강해진다
• 공개 요건: 향후 특허는 AI의 역할을 공개해야 할 수 있다

근데 여기 반전이 있다: Thaler 판례는 AI가 권리를 가질 수 없다고 확인했지만, AI를 사용하는 인간이 소유권을 주장할 수 있는지, 또는 저작권 있는 작품으로 AI를 학습시키는 게 합법인지에 대해선 아무 말도 안 했다. 진짜 혼돈은 거기서 시작된다.

학습 데이터 전쟁: 게티, 뉴욕타임스, 그리고 아티스트들의 반란

Getty Images vs Stability AI: 1.8조 원짜리 데이터셋 문제

2023년 1월, 게티 이미지는 미국과 영국 법정에서 Stability AI(Stable Diffusion 제작사)를 고소했다. 주장은:

• 저작권 침해: 허가 없이 게티의 1,200만+ 이미지로 학습
• 상표권 위반: AI 결과물에 때때로 게티 워터마크가 남아있음(복사의 증거)
• 스크래핑 위반: 게티 이용약관 우회

게티의 논리는 핵심을 찌른다: 저작권 있는 작품으로 AI 모델을 학습시키는 것은 무단 2차 저작물 생성이다. Stability AI는 공정이용으로 맞선다—학습은 "변형적"이고, 개별 이미지는 저장되거나 복제되지 않는다고.

뭐가 걸렸냐고? 게티 카탈로그는 수조 원의 라이선싱 수익을 대표한다. 만약 학습에 허가가 필요하면, AI 회사들은 천문학적 비용을 감당해야 한다. 필요 없다면, 전통 미디어 라이선싱 산업이 무너진다.

현황 (2026): 영국 소송은 천천히 진행 중; 미국 소송은 초기 기각 신청에서 살아남음. 아직 합의 없음, 하지만 업계는 모든 서류 제출을 주시한다.

뉴욕타임스 vs OpenAI & 마이크로소프트: 수조원짜리 원한의 매치

2023년 12월에 제기된 뉴욕타임스 소송은 아마 이번 10년의 가장 중요한 저작권 케이스일 것이다. 타임스의 주장:

• 대규모 복사: GPT 모델들이 허가나 보상 없이 수백만 건의 타임스 기사로 학습됨
• 시장 대체: ChatGPT가 이제 페이월 콘텐츠를 제공하며 타임스와 직접 경쟁함
• 합성 표절: ChatGPT가 때때로 타임스 기사를 거의 그대로 재생산함

OpenAI의 방어는 공정이용에 집중한다: 학습은 변형적이고(언어 모델 생성이지 경쟁 기사가 아님), 산출물은 새로운 창작물이지 복사본이 아니라고. 또한 robots.txt를 존중하고 거부 메커니즘을 제공한다고 주장한다.

타임스는 ChatGPT가 자신들의 비즈니스 모델을 직접 훼손한다고 반박한다—AI가 독점 리포팅을 무료로 요약해주는데 왜 구독하냐?

걸린 돈: OpenAI가 지면, 잠재적으로 수백만 건의 침해된 기사에 대한 법정 손해배상을 내야 한다(고의 침해당 최대 15만 달러). 더 나쁜 건, AI 학습에 불리한 판결이 나면 라이선스 데이터로만 모델을 완전히 재학습해야 할 수도 있다.

최신 반전 (2025): OpenAI는 타임스가 ChatGPT가 기사를 토해내도록 프롬프트를 "해킹"했다고 주장—악의를 암시. 타임스는 프롬프트 방법론을 공개하며 최소한의 조작만 보여줬다. 증거개시 절차가 법정 난타극이 됐다.

아티스트 집단소송 vs Midjourney, Stability AI, DeviantArt

2023년 1월, 세 명의 아티스트(사라 앤더슨, 켈리 맥커넌, 칼라 오르티즈)가 동의 없이 작품이 AI 모델 학습에 사용된 수천 명의 시각 예술가를 대표해 집단소송을 제기했다.

핵심 주장:

• 스타일 도용: Midjourney가 "[아티스트 이름] 스타일로" 프롬프트를 허용—사실상 그들의 독특한 미학을 복사
• 동의/거부 불가: 아티스트들은 동의하지 않았고, 작품은 알림 없이 스크래핑됨
• 시장 피해: AI가 이제 의뢰 스타일 작품을 몇 초 만에 생성하며, 인간 아티스트 시장을 잠식

케이스는 2023년 부분 기각됐지만(판사가 일부 주장이 너무 투기적이라고 판단), 재제기된 주장은 살아남았다:

• 직접 저작권 침해
• DMCA 위반(학습 데이터 보호 우회)
• 초상권 주장

문화적 영향: 이 소송은 #NoAIArt 운동에 불을 붙였고, 아티스트들은 AI 학습 데이터를 "오염"시키는 Glaze와 Nightshade 도구를 추가하기 시작했다.

지리적 파편화: 글로벌 저작권 패치워크

유럽연합: AI법의 저작권 가드레일

**EU AI법 (2024)**은 특정 저작권 조항을 포함한다:

• 투명성 의무: AI 제공자는 공개 접근 가능한 요약에서 저작권 있는 학습 데이터를 공개해야 함
• 거부 권리: 권리 보유자는 자신의 작품을 AI 학습에서 명시적으로 제외할 수 있음
• 레드팀 요건: 고위험 AI는 저작권 준수 감사를 받아야 함

EU의 접근법은 본질적으로 이렇게 말한다: 저작권 있는 작품으로 학습할 수 있지만, 권리 보유자는 거부권을 갖고 반드시 알려야 한다. 이 중간 경로는 혁신과 창작자 권리의 균형을 맞추려 하지만, 글로벌 AI 회사들에게 준수 악몽을 만든다.

시행 시작 2026: 위반 시 최대 3,500만 유로 또는 글로벌 수익의 7% 벌금.

일본: 학습 천국

일본 저작권법(제30조의4)은 기계학습을 위한 광범위한 예외를 허용하며, 상업적 사용도 포함한다. 단, 학습이 권리 보유자의 이익을 "부당하게 해치지" 않아야 한다.

이 관대한 입장은 일본을 AI 연구의 피난처로 만들었다:

• Midjourney가 일본 사업을 확장
• Stability AI가 일본 기업들과 파트너십 체결
• Rinna 같은 로컬 모델이 저작권 있는 일본 콘텐츠로 자유롭게 학습

트레이드오프: 일본 창작자들은 AI 학습 사용에 대한 보호나 보상을 거의 받지 못한다.

미국: 공격받는 공정이용

미국 법은 공정이용 원칙(17 U.S.C. § 107)에 달려 있다. 네 가지 요소 테스트:

1. 목적: 변형적 vs 상업적?
2. 성격: 발행된 vs 미발행?
3. 분량: 얼마나 사용했나?
4. 시장 효과: 원본을 대체하나?

AI 회사들은 학습이 변형적이고(요소 1 유리), 개별 작품을 대체하지 않는다고(요소 4 유리) 주장한다. 원고들은 대규모 상업적 규모(요소 1 불리)와 직접적 시장 피해(요소 4 불리)를 주장한다.

역설: 공정이용은 인간 규모 복사를 위해 설계됐다(서평이 발췌문을 인용하는 것). AI 학습은 수백만 작품을 섭취한다. 대량 복사가 개별 공정이용과 질적으로 다른 게 될까?

**Google vs Oracle (2021)**이 힌트를 줄 수 있다—대법원은 구글이 안드로이드를 위해 자바 API를 복사하는 걸 변형적이라고 허용했다. 하지만 그건 기능적 코드였지, 창작물이 아니었다.

음악 전선: RIAA의 참전

**미국음반산업협회(RIAA)**는 2024년 AI 음악 생성기(Suno, Udio)를 상대로 소송을 제기했다. 주장:

• 라이선스 없이 저작권 있는 노래로 학습
• 저작권 있는 멜로디와 보컬을 모방하는 결과물 생성
• 280억 달러 규모의 음악 라이선싱 생태계 위협

음악이 중요한 이유: 텍스트와 달리(공정이용 주장이 더 강한), 음악은 수십 년간 확립된 라이선싱 인프라를 갖고 있다. AI 음악 생성기가 학습 데이터를 라이선스해야 한다면, 모든 AI 모달리티에 선례가 된다.

테스트 케이스: Suno가 프롬프트를 받고 "Hotel California"와 소름 끼칠 정도로 비슷한 노래를 생성했다—암기의 증거이지 변형이 아니다.

다음 10년을 정의할 열린 질문들

1. 학습 데이터 보상: 창작자가 돈을 받을까?

제안된 모델들:

• 옵트인 라이선싱 풀: 음악의 ASCAP와 유사—창작자가 작품을 라이선스하고, AI 회사는 사용당 지불
• 마이크로페이먼트: 블록체인으로 추적해 AI가 특정 데이터를 사용할 때 보상
• 법정 라이선스: 라디오 재생 로열티처럼 정부가 정한 요율

문제: 신경망에서 데이터의 영향을 추적하는 건 거의 불가능하다. 당신의 소설이 GPT-4 결과물에 "영향을 줬다"는 걸 어떻게 증명하나?

2. 거부 권리: 자신의 작품을 되찾을 수 있을까?

• AI용 robots.txt: 일부는 웹 크롤링 프로토콜을 AI 학습으로 확장하자고 제안
• 학습 금지 레지스트리: 제한된 콘텐츠의 중앙화된 데이터베이스
• 소급 제거: 모델이 당신의 데이터를 "잊도록" 강제할 수 있을까?

기술적 도전: 현대 AI 모델은 전체 재학습 없이 학습 데이터를 선택적으로 잊을 수 없다.

3. AI 저작권: 결과물에 저작권을 줄까?

현행법: 순수 AI 산출물은 저작권이 없다(Thaler 판례). 하지만:

• 인간이 100시간 프롬프트 엔지니어링을 하면?
• AI가 보조했지만 인간이 지시한 작품은?
• "계산적 창의성" 권리를 새로 만들어야 할까?

미끄러운 경사: AI 보조 작품에 저작권을 준다면, 얼마나 많은 인간 개입이 충분할까? 프롬프트 하나? 열 개? 수동 편집?

4. 공정이용 위기: 대량 복사가 다를까?

공정이용은 소규모, 인간 중심 복사를 가정했다. AI는 그 모델을 깬다:

• 학습은 전체 데이터셋을 사용한다(각 작품의 100%)
• 규모가 산업적이다(수백만 작품)
• 목적이 상업적이다(수조원 밸류에이션)

양적 규모가 질적 차이를 만드나? 연구용으로 책 한 권을 복사하면 공정이용이다. 상업적 데이터베이스를 만들려고 백만 권을 복사하면, 그게 여전히 공정이용일까?

다음에 일어날 일: 2026-2030 예측

단기 (2026-2027):

• 대법원 개입: 순회법원이 AI 공정이용에서 갈리면, 대법원이 개입할 가능성 높음
• 첫 대형 합의: 빅3 케이스(게티, 뉴욕타임스, 아티스트) 중 하나가 합의하며 업계 규범 설정
• EU 시행 시작: 첫 AI법 벌금이 준수 기대치를 명확히 함

중기 (2027-2029):

• 라이선싱 마켓플레이스 등장: 학습 데이터 라이선스 제3자 플랫폼
• 모델 투명성 표준: 업계가 데이터셋 공개 규범 채택(영양 성분표 같은)
• 보험 상품: "AI 저작권 침해 보험"이 스타트업 표준이 됨

장기 (2030+):

• 새 법정 프레임워크: 의회/국회가 AI 전용 저작권법 통과
• 국제 조약: WIPO가 중재한 국경 간 AI 학습 합의
• 문화적 이분화: "윤리 AI"(라이선스 학습) vs "오픈 AI"(공정이용 스크래핑) 생태계 출현

불편한 진실

이 위기를 그렇게 해결 불가능하게 만드는 게 뭐냐면: 양측 다 옳다.

창작자들이 옳다: 그들은 수년간 기술, 스타일, 콘텐츠를 개발하는 데 투자했다. AI가 허가나 지불 없이 그걸 몇 초 만에 복제하는 걸 보는 건 도둑맞은 느낌이다.

AI 회사들도 옳다: 저작권법은 저작권 있는 작품으로부터 학습하는 것을 금지한 적이 없다. 인간은 책을 읽고, 그림을 연구하고, 로열티 없이 스타일을 내면화한다. 왜 기계는 달라야 하나?

진짜 질문은 법적인 게 아니다—철학적이다: 기계가 학습 데이터를 재조합해 "독창적" 작품을 만들 수 있는 시대에 창의성이란 뭘 의미하나? 영감과 복사의 경계가 흐려질 때 소유권이란 뭘 의미하나?

개발자, 창작자, 시민을 위한 조언

AI를 만든다면:

• 결과물의 인간 개입을 문서화하라(저작권 주장 강화)
• robots.txt와 거부 요청을 존중하라(소송 위험 감소)
• 윤리적 학습 데이터셋 고려(라이선스, 퍼블릭 도메인, 합성 데이터)

콘텐츠를 창작한다면:

• Glaze/Nightshade로 당신의 스타일을 스크래핑으로부터 보호하라
• 저작권을 일찍 등록하라(소송에서 법정 손해배상 가능)
• 집단 라이선싱 노력에 참여하라(개인 아티스트는 협상력이 없다)

시민이라면:

• 혁신과 창작자 권리의 균형을 맞추는 저작권 개혁을 지지하라
• AI 학습의 투명성을 요구하라(당신의 데이터가 사용됐는지 알 권리가 있다)
• 논쟁에 참여하라—이 법정 케이스들이 세대를 위한 문화를 정의한다

실존적 판돈

이건 단지 법적 기술성에 관한 게 아니다. 이건:

• 경제적 정의: AI가 부를 거대 기술기업에 집중시킬까, 창작자들에게 분배할까?
• 문화 보존: 독특한 인간 스타일이 살아남을까, AI로 균질화될까?
• 혁신 속도: 지나치게 엄격한 법이 AI 진보를 죽일까, 지나치게 느슨한 법이 인간 창의성을 죽일까?

AI를 둘러싼 지적재산권 전쟁은 부수적인 게 아니다—이게 메인 이벤트다. 그 결과가 AI가 인간 창의성을 강화하는 도구가 될지, 착취하고 대체하는 도구가 될지를 결정한다.

수조원짜리 질문엔 쉬운 답이 없다. 하지만 우리가 그 질문을 던진다는 사실 자체가 오래된 규칙이 더 이상 적용되지 않는다는 의미다. 그리고 이 법정 싸움에서 나오는 게 뭐든, 그건 단지 법이 아니라 저작권, 소유권, 창의성 그 자체의 의미를 재편할 것이다.

2018년 크리스티 경매에서 AI 생성 예술작품이 43만 2,500달러에 팔렸다. 5년 뒤, 우린 여전히 누가 그 돈을 받아야 했는지 논쟁 중이다. 법원이 결정할 것이다. 언젠가는.