글로벌 AI 저작권 환경
내 AI 이미지는 저작권이 인정될까?
인공지능이 이미지 제작의 패러다임을 송두리채 바꾸어가고 있는 요즘. 내 AI 이미지는 저작권이 인정될까? 라는것은 영상, 디자인 업계의 중요한 화두가 아닐수 없습니다. 이 글은 글로벌 AI 저작권 환경을 분석하고, 또 AI로 생성된 콘텐츠 비즈니스 사례 연구와 저작권 전략을 살펴보고자 합니다.
(25년 미국 AI 저작권 보고서 입니다. 중요한 내용인것 같아서 쭉 한번 읽어 보았습니다. 본 보고서 말미에 ai 생성물 관련 하여 추가적인 법안은 필요없다라고 하고 있기에 당분간은 분쟁이 발생했을때 이 보고서에서 설명하고 있는 내용이 기준점이 될 가능성이 높다 생각합니다.)
인공지능(AI)은 인간의 노동력을 최소화하면서 이미지, 비디오, 음악, 텍스트를 생성할 수 있게 함으로써 창조 산업을 변화시키고 있습니다. AI로 생성된 콘텐츠의 붐은 저작권에 대한 전 세계적인 논쟁을 촉발시켰습니다. 아직 과도기에 있는 생성형 AI 이미지 제작에서 AI로 생성된 작품의 권리를 누가(혹은 누가) 소유하는가? 법률은 이를 따라잡기 위해 고군분투하고 있으며, 관할 지역마다 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 또한 AI로 생성된 이미지/동영상을 활용하는 기업의 사례 연구와 저작권 전략을 살펴봅니다. 또한 저작권 체계가 AI로 생성된 저작물과 전통적인 수작업으로 제작된 저작물을 어떻게 다루는지를 비교하여 법적 차이점과 과제를 파악합니다. 마지막으로, 우리는 향후 3년 안에 창작자들이 저작권 걱정 없이 AI가 생성한 콘텐츠를 사용할 수 있도록 비즈니스 및 법적 솔루션을 제안합니다. 여기에는 라이선스 모델, 저작자 표시 메커니즘, 정책 권고 사항이 포함됩니다. 또한 AI가 생성한 저작물의 저작권을 보호하고 관리하는 데 도움이 되는 도구와 플랫폼도 살펴보겠습니다.
1. 글로벌 AI 저작권 환경
AI가 생성한 콘텐츠는 저작권 소유자의 경계를 모호하게 만들고, 국가들은 다양한 방식으로 대응하고 있습니다. 대체로 대부분의 저작권 제도는 인간 창작자만 인정하지만, 조금씩 결이 달라 보입니다.
1) 미국: 인간 저작권 소유자 필요
미국은 저작권 보호 대상이 되는 저작물이 반드시 인간에 의해 만들어져야 한다는 엄격한 요건을 유지하고 있습니다. 미국 저작권청(USCO)과 법원은 인간의 창의성이 결여된 저작물은 보호받을 수 없다고 일관되게 주장해 왔습니다(인공지능과 저작권법: 눈에 보이는 것보다 적다 - Rimon Law) (인공지능과 저작권법: 눈에 보이는 것보다 적다 - Rimon Law). 2023년 3월, USCO는 저작물의 전통적인 저자적 요소가 기계에 의해 생성된 경우, “저작자로서의 인간적 요소가 결여되어 있으며, 저작권 사무국에서는 이를 등록하지 않을 것”이라는 정책 지침을 발표했습니다(인공지능과 저작권법: 눈에 보이는 것보다 적음 - Rimon Law). 최근의 사례들은 이러한 입장을 강조합니다.
주목할 만한 사례 중 하나는, 예술가 크리스티나 카슈타노바(Kristina Kashtanova)의 AI 지원 만화책 새벽의 자야(Zarya of the Dawn)가 처음에는 저작권 등록을 받았지만, 나중에 USCO가 AI가 생성한 이미지에 대한 보호를 철회하면서, 해당 이미지에 필요한 인간 저자의 요건이 부족하다고 결론지었습니다(그녀가 만든 텍스트와 배열만 보호 대상에 남음) (AI 저작물에 대한 저작권 보호: 영국 vs 미국 | 글로벌 IP & 기술법 블로그). 마찬가지로, 2023년 연방 법원은 저작권청이 박사의 이미지를 등록하지 않기로 한 결정을 지지했습니다. 스티븐 탈러의 AI 시스템이 창작된 이후, 탈러가 AI를 “저자”로 기재한 이후, 법원은 “저자”가 미국 저작권법에 따라 인간 창작의 동의어임을 인정했습니다. 따라서 인간 창작자가 없는 저작물은 저작권을 가질 수 없습니다(누가 AI로 생성된 저작물을 소유하는가? | Potter Clarkson) (누가 AI로 생성된 저작물을 소유하는가? | Potter Clarkson). 요컨대, 미국 법은 순수하게 AI가 생성한 작품의 저작권을 인정하지 않습니다; 인간이 해당 요소들을 상당히 변형시켰다면, 기껏해야 AI 보조 작품의 요소들을 보호할 수 있을 뿐입니다. (예를 들어, 인간의 선택이나 AI 산출물의 배열은 보호될 수 있지만, 원시 산출물 자체는 보호되지 않을 수 있습니다(인공지능과 저작권법: 눈에 보이는 것보다 적다 - Rimon Law) (인공지능과 저작권법: 눈에 보이는 것보다 작다 - 리몬 법칙(Rimon Law)). 이로 인해 인간의 창의적 기여가 입증되지 않는 한, 인공지능 창작물은 법적 회색 지대에 놓이게 됩니다. 종종 효과적으로 퍼블릭 도메인에 속하게 됩니다. 저작권 문제를 넘어, 미국은 저작권이 있는 자료를 사용하여 인공지능 모델을 훈련하는 것이 합법적인지 여부도 고민하고 있습니다. 여기에는 공정 사용에 관한 논쟁과 계류 중인 소송이 포함됩니다. 이 보고서의 주요 초점은 아니지만, 훈련 과정이 소송을 촉발시켰다는 점에 주목할 필요가 있습니다(예: 예술가들이 AI 개발자들을 상대로 자신의 이미지를 허가 없이 훈련시킨 것에 대해 소송을 제기함). 그 결과는 AI 도구를 개발하고 합법적으로 사용하는 방법에 영향을 미칠 것입니다(Valve, 저작권 침해 AI 아트 사용 금지 게임 발표 | Tom's Hardware). 현재 미국은 AI에 대한 저작권 정책을 다음과 같이 유지하고 있습니다: 인간이 아니면 저작권도 없다 - 창작자가 AI 도구를 사용할 때 반드시 고려해야 하는 원칙입니다.
2) 유럽 연합: 독창성과 인간의 창조성
유럽 연합도 마찬가지로 저작권에 대한 인간의 창의성을 강조하고 있지만, 아직 AI로 생성된 저작물에 대한 명시적인 법령은 없습니다. EU 법에 따르면, 저작물이 저자의 “지적 창작물”인 경우 보호를 받으며, 이는 암묵적으로 인간의 저자를 필요로 합니다. 최근 체코 공화국에서 일어난 사건(인공지능이 만든 예술 작품에 대한 유럽 최초의 법원 판결)이 이러한 접근 방식을 확인해 주었습니다. 원고는 인공지능이 자신의 지시에 따라 만든 이미지에 대한 권리를 주장했지만, 프라하 법원은 그 이미지가 “자연인의 창작 활동의 독특한 결과물”이 아니기 때문에 저작권법에 따른 “저작물”이 아니라고 판결했습니다. 법원은 다음과 같이 명백하게 밝혔습니다: “문제의 이미지가 신청자가 직접 만든 것이 아니라 인공지능에 의해 만들어진 것이라면, 정의에 따라 저작권 보호 대상이 될 수 없습니다.” (인공지능과 저작권 | Novagraaf ) (인공지능과 저작권 | Novagraaf ). 인공지능이 아닌 사람이 콘텐츠를 생성했기 때문에, 해당 이미지는 인간 창작자가 없기 때문에 저작권 보호 대상이 되지 않습니다. (특히, 법원은 인간의 지시가 충분히 창의적이라는 증거가 제시될 경우 결과가 달라질 수 있음을 암시했지만, 이 사건에서는 그 사실이 입증되지 않았습니다(AI와 저작권 | Novagraaf ).
일반적으로 EU 관행에 따르면, AI로 제작된 자료 자체는 보호받을 수 없지만, 인간이 최종 표현에 창의적인 선택을 하는 한 AI 보조 작품은 보호받을 수 있습니다. 유럽 의회와 회원국들은 AI와 저작권에 대해 활발하게 논의하고 있습니다. EU는 텍스트 및 데이터 마이닝 예외(특정 조건 하에서 저작권이 있는 데이터에 대한 AI 훈련을 허용)를 만든 DSM 지침(2019)과 같은 개혁을 도입했지만, AI 시스템에 대한 저작권 소유권을 부여하지 않았습니다(AI 생성 저작물의 저작권 보호: 진화하는 접근 방식 ...) (AI 생성 저작물의 저작권 보호: 진화하는 접근 방식 ...). 다가오는 EU AI 법안(주로 AI 규제, 저작권법이 아님)에는 투명성 의무(예: 잘못된 정보를 방지하기 위해 AI 생성 콘텐츠의 공개를 요구)가 포함되어 있습니다(한국, 연말까지 AI 저작권 제도 구축 예정 - The Korea Times). 이는 AI 창작물을 식별함으로써 저작권 정책을 보완합니다. 현재 유럽의 입장은 전통적인 견해와 일치합니다: 저작권은 인간이 만든 작품에만 존재하며, AI는 도구로 간주됩니다. 유럽연합의 창작자가 생성적 AI를 사용하려면 개인적인 창작적 입력을 주입해야 합니다. 그렇지 않으면 결과물이 보호되지 않을 가능성이 높습니다.
3) 영국: 컴퓨터 생성 작품에 대한 특별한 사례
영국은 컴퓨터 생성 작품에 관한 특정 법적 조항을 두고 있다는 점에서 두드러집니다. 1988년 영국 저작권법, 디자인 및 특허법에 따르면, 문학, 예술, 음악 또는 연극 작품이 “컴퓨터로 생성된” 경우(“인간 저자가 없다”는 의미로 컴퓨터에 의해 만들어진 것으로 정의됨), 법은 작품의 생성에 필요한 준비를 한 사람을 저자로 간주합니다(인공지능으로 생성된 저작물의 소유자는 누구인가? | Potter Clarkson) (인공지능으로 생성된 저작물의 소유자는 누구인가? | Potter Clarkson). 즉, 영국에서 인간의 직접적인 창의성이 최소한으로 개입된 AI가 작품을 제작한 경우, 그 과정을 지시한 개인(예를 들어, 프롬프트를 작성하고 결과물을 큐레이팅한 사람)이 저작권 목적상 저자로 간주될 수 있습니다. 영국은 이 점에서 미래 지향적이었습니다. 이 조항은 30년 이상 존재해 왔습니다(AI로 생성된 저작물의 소유자는 누구인가? | Potter Clarkson). 그러나 복잡한 AI 시나리오에서는 “필요한 준비”를 한 사람을 식별하는 것이 까다로울 수 있습니다(예: 최종 사용자가 AI를 요청했는지, AI 개발자가 요청했는지, 아니면 AI를 배포하는 회사가 요청했는지). 영국 법은 현대의 생성적 AI에 대해 법원에서 충분히 테스트되지 않았기 때문에, 이 저작권이 얼마나 광범위하게 적용될지에 대한 불확실성이 남아 있습니다(AI 생성 작품의 소유자는 누구인가? | Potter Clarkson).
영국의 체계에서 분명한 차이점 중 하나는 컴퓨터로 생성된 저작물에 대한 보호 기간입니다. 저작물의 보호 기간은 저작자의 일생과 70년을 더한 일반적인 기간이 아니라, 저작물이 만들어진 해로부터 50년입니다(인공지능 저작물의 저작권 보호: 영국 vs 미국 | 글로벌 지적재산권 및 기술법 블로그). 이처럼 보호 기간이 더 짧다는 것은 인간의 저작자 수명을 고려할 필요가 없다는 사실을 반영합니다. 중요한 것은, 영국의 접근 방식은 AI가 생성한 작품이 전통적인 인간 저자의 존재가 없더라도, AI가 작품을 생성하도록 조율한 사람에게 저작권(및 초기 소유권)을 부여함으로써 영국에서 저작권을 누릴 수 있다는 것을 보여줍니다(인공지능 저작물에 대한 저작권 보호: 영국 vs 미국 | 글로벌 IP & 기술법 블로그). 실제로, AI를 사용하는 영국 창작자가 창작 과정을 설정했음을 증명할 수 있다면, 그 결과물에서 자동으로 저작권을 소유할 수 있습니다. 영국 정부는 최근 이 제도를 재검토한 후, 혁신과 보호의 균형을 목표로 이 제도를 유지하기로 결정했습니다(인공지능 저작물의 저작권 보호: 영국 vs 미국 | 글로벌 IP & 기술법 블로그). 이로써 영국은 IP 관점에서 인공지능을 이용한 창작에 비교적 우호적인 국가가 되었습니다. 그러나 창작에 관여한 인간이 자신의 역할을 문서화하는 것은 여전히 중요합니다.
4) 중국
중국은 정책과 법원 판결을 통해 AI와 저작권에 적극적으로 대처해 왔습니다. 중국 저작권법은 “저작자”가 자연인(또는 고용을 위한 저작물과 같은 경우에는 법인)이어야 한다고 명시하고 있습니다(베이징 인터넷 법원, AI가 생성한 이미지에 처음으로 저작권 부여 - Kluwer 저작권 블로그). 이것은 AI를 배제하는 것처럼 보입니다. 그러나 최근의 법원 판결에 따르면 중국은 인간의 지적 입력이 충분히 개입된 경우 AI가 생성한 저작물에 저작권을 부여할 의사가 있는 것으로 보입니다. 2023년 11월 베이징 인터넷 법원은 획기적인 판결을 통해 Stable Diffusion AI 모델을 사용하여 생성된 이미지가 보호 가능한 저작물이라고 판결했으며, 프롬프트와 매개 변수를 만든 사람이 저작자로 인정되었습니다(베이징 인터넷 법원, AI로 생성된 이미지에 처음으로 저작권 부여 - Kluwer 저작권 블로그) (베이징 인터넷 법원, AI로 생성된 이미지에 처음으로 저작권 부여 - Kluwer 저작권 블로그). 법원은 네 가지 기준(예술 분야에 속하는 것, 독창성을 지니고 있는 것, 유형적 형태를 지니고 있는 것, 그리고 “지적 성취”의 결과물인 것)을 적용했고, 마지막 두 요소인 지적 성취와 독창성에 초점을 맞췄습니다(베이징 인터넷 법원, AI가 생성한 이미지에 처음으로 저작권 부여 - Kluwer 저작권 블로그). 그들은 프롬터의 광범위한 입력(150개가 넘는 프롬프트, 신중한 조정, 원하는 결과를 얻기 위한 반복)이 창의적인 선택과 인간에 의한 “지적 활동”을 보여준다는 것을 발견했습니다(베이징 인터넷 법원, AI가 생성한 이미지에 처음으로 저작권 부여 - Kluwer 저작권 블로그). 요컨대, 법원은 해당 이미지가 단순한 기계 출력물이 아니라 원고의 지적 창작물임을 인정했습니다(베이징 인터넷 법원, AI가 생성한 이미지에 처음으로 저작권 부여 - Kluwer Copyright Blog). 결과적으로, AI가 생성한 이미지는 중국 법에 따라 “저작물”로 간주되었고, 인간 조력자는 저작자로서의 권리를 부여받았습니다(베이징 인터넷 법원, AI가 생성한 이미지에 처음으로 저작권 부여 - Kluwer Copyright Blog).
이 중국식 접근 방식은 AI 도구를 보조 도구와 유사하게 취급하고, 이를 사용하는 사람이 창의적인 결과에 기여한다면 그 사람이 저자가 될 수 있도록 합니다. 이는 미국의 입장과 최근 체코/EU의 사례와 대조적이며, 인간의 지도가 분명할 때 더 관대한 입장을 취하고 있습니다. 반대로 중국 법원도 AI의 불법 사용에 대해 문제를 제기하고 있습니다. 별도의 사례(광저우 인터넷 법원, 2024년 초)에서 AI 회사가 저작권이 있는 만화 캐릭터를 모방한 이미지 생성 서비스 콘텐츠를 제공한 것이 저작권 침해로 인정되었습니다(중국, AI 회사에 저작권 침해 책임 물음 - 포브스). 이는 중국이 보호받는 저작물에서 너무 유사하게 파생된 AI 결과물에 대해 전통적인 저작권을 집행할 의사가 있음을 나타냅니다. 요약하자면, 중국의 진화하는 프레임워크는 다음과 같이 제안합니다: AI 산출물이 독창성 기준을 충족하고 인간의 지적 노력에서 비롯된 것이라면 보호받을 수 있지만, 인간의 창의적 기여 없이 기계가 만든 콘텐츠는 보호 대상에서 제외될 가능성이 높습니다. 중국 당국과 입법자들은 이러한 상황을 면밀히 주시하고 있으며, 정책이나 법률에 대한 추가적인 설명이 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 중국에서 창작 활동을 하는 사람들은 저작권 주장을 강화하기 위해 AI가 작품을 만들도록 유도한 방법을 문서화하는 것이 현명합니다. 반대로, AI 서비스를 배포하는 사람들은 기존 저작물을 침해할 수 있는 콘텐츠를 생성하지 않도록 주의해야 합니다. 그렇지 않으면 법적 처벌을 받을 수 있습니다(AI 생성 저작물에 대한 저작권 보호 - 최근의 발전).
5) 한국: 초점과 새로운 정책
한국은 현재 저작권이 인간의 창의성을 보호한다는 국제적 견해에 동의하고 있지만, AI를 다루기 위한 개혁을 적극적으로 계획하고 있습니다. 현행 한국 저작권법에 따르면, 인간의 창의적 개입 없이 순수하게 AI로 생성된 자료는 저작권 보호 또는 등록 대상이 아닙니다(보도 자료: Korea.net: 대한민국 공식 웹사이트). 2022년, 대한민국 문화체육관광부(MCST)는 인간의 생각이나 감정을 표현하는 작품만 저작권의 대상이 되며, 인간의 입력 없이 생성된 인공지능(AI) 산출물은 등록할 수 없다고 명시했습니다(인간이 창의적인 기여를 한 경우는 예외로 함) (보도 자료: Korea.net: 대한민국 공식 웹사이트). 생성적 인공지능과 저작권 가이드(2023)로 출판된 이 지침은 미국/유럽연합에서 볼 수 있는 인간 저자 요구 사항을 반영합니다. AI 개발자들에게는 학습 데이터에 대한 라이선스를 취득하고, 저작권 침해 방지를 위해 기존 저작물과 너무 유사한 콘텐츠를 생성하지 않도록 권고하고 있습니다(보도 자료: Korea.net: 대한민국 공식 웹사이트). 또한, 사용자에게는 프롬프트와 출력이 다른 사람의 보호된 자료를 실수로 복사하지 않도록 주의할 것을 권고하고 있습니다(보도 자료: Korea.net: 대한민국 공식 웹사이트). 요컨대, 현재 한국에서는 기계로 만든 작품에는 저작권이 없지만, AI를 이용한 작품은 인간의 개성이 작품에 반영된 경우 저작권이 있을 수 있습니다.
그러나 한국은 권리를 존중하면서 AI 혁신을 촉진하기 위해 법률과 정책을 업데이트하는 데 특히 중점을 두고 있습니다. 2024년 5월, 정부는 “올해 말까지 생성적 AI가 만든 콘텐츠에 대한 저작권 시스템을 개혁할 계획”을 발표했습니다(한국, 연말까지 AI 저작권 시스템 구축 - 코리아타임스) (한국, 연말까지 AI 저작권 시스템 구축 - 코리아타임스). 이는 더 광범위한 디지털 권리 장전 이니셔티브의 일부입니다. 세부 사항은 아직 논의 중이지만, 이번 개혁은 AI로 생성된 콘텐츠의 소유권을 명확히 하고 AI 기반 창작물에 법적 확실성을 부여하여 AI 기반 창작 산업이 성장할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다(한국, 연말까지 AI 저작권 제도 구축 예정 - The Korea Times). 제안된 조치 중 하나는 AI로 생성된 콘텐츠에 워터마크 또는 라벨을 의무화하는 것입니다(한국, 연말까지 AI 저작권 제도 구축 예정 - The Korea Times), 특히 딥페이크 가짜 뉴스와 같은 오용을 방지하기 위한 것입니다. 이는 한국이 AI 산출물이 명확하게 식별될 수 있도록 투명성 요건을 고려하고 있음을 의미합니다(EU의 접근 방식과 유사). 또한, 새로운 프로토콜의 필요성에 대한 인식이 있습니다. 정부는 국제기구(WIPO, OECD 등)와 협의하여 글로벌 표준에 부합하는 정책을 수립하는 데 도움을 받고 있습니다(한국, 연말까지 AI 저작권 제도 구축 - 코리아타임스) (보도 자료: Korea.net: 대한민국 공식 웹사이트).
실제로 한국의 창작자와 기업들은 신중하게 접근해 왔습니다. 예를 들어, 주요 웹툰(디지털 만화) 플랫폼은 AI가 만든 예술 작품이 사용될 때 반발에 직면했습니다. 예술가들은 AI가 그린 웹툰을 보이콧하면서, 이러한 이미지는 기존 작품 데이터에서 합성되었을 수 있기 때문에 표절에 취약하다고 주장했습니다(창작자들이 네이버에서 AI가 만든 웹툰을 보이콧하다). 이에 대응하여, 네이버 웹툰(선도적인 플랫폼)은 공정성과 독창성 문제를 해결하기 위해 웹툰 콘테스트에서 AI가 만든 작품을 금지하기도 했습니다(크리에이터들이 네이버에서 AI가 만든 웹툰을 보이콧하다). 이러한 상황은 법적 명확성이 왜 필요한지를 잘 보여줍니다. 앞으로 몇 년 동안 한국은 AI와 저작권에 대한 보다 명확한 프레임워크를 도입할 것으로 예상됩니다. 이 프레임워크는 AI 지원 저작물(인간이 출력을 유도하는)의 등록을 허용하고, 워터마크와 훈련 데이터에 대한 옵트아웃과 같은 보호 장치를 구현할 수 있습니다. 그때까지는 AI를 사용하는 한국 창작자들은 순수한 AI 산출물이 보호되지 않는다고 가정하고, 인간의 창작 단계를 일부 포함시키거나 계약을 통해 권리를 확보해야 합니다. 한국이 이 문제에 중점을 두고 있다는 것은 가까운 미래에 균형 잡힌 AI 저작권 체제를 확립하는 데 앞장서고자 한다는 것을 의미합니다.
2. 사례 연구: AI 생성 콘텐츠를 활용하는 기업
실제 비즈니스는 법이 정착되기를 기다리지 않고 이미 이미지 및 비디오에 생성적 AI를 사용하고 있습니다. 그러나 법적 위험과 소유권을 관리하기 위해 다양한 저작권 전략을 채택하고 있습니다. 다음은 기업이 AI와 저작권의 교차점을 어떻게 탐색하고 있는지를 보여주는 몇 가지 사례 연구입니다.
1) 게티 이미지 – 침해 방지, 라이선스 AI 구축
배경: 주요 스톡 사진 에이전시인 게티 이미지는 자사의 라이브러리를 무단으로 사용하는 AI에 대해 강력한 입장을 취했습니다. 2023년, 게티는 AI(생성 이미지 모델인 Stable Diffusion의 제작자)를 훈련시키기 위해 1,200만 개의 게티 사진을 무단으로 스크랩한 혐의로 Stability AI를 상대로 고소장을 제출했습니다(AI 회사와 라이선스 계약을 체결한 모든 사진 회사 | PetaPixel). 게티는 일부 AI 출력물에 워터마크가 남아 있어 무단 사용을 강조한다고 지적했습니다. 이 방어적인 조치는 게티의 콘텐츠 제작자를 보호하고, 동의 없이 저작권이 있는 이미지에 AI를 훈련시키는 것은 침해라는 것을 주장하기 위한 것입니다.
전략: 동시에 게티는 자체적인 조건에 따라 생성적 AI를 포용하기로 결정했습니다. NVIDIA와의 파트너십을 통해 게티는 “게티 이미지의 생성적 AI”라는 사내 AI 이미지 생성기를 개발했습니다(iStock 플랫폼에서도 유사한 도구를 개발했습니다) (AI 회사와 라이선스 계약을 체결한 모든 사진 회사 | PetaPixel). 결정적으로, 게티는 자체 라이선스 라이브러리의 콘텐츠에 대해서만 이 모델들을 훈련시켰습니다. 무작위로 선택된 인터넷 이미지(인공지능 회사와 라이선스 계약을 체결한 모든 사진 회사 | PetaPixel)에 대해서는 훈련시키지 않았습니다. 게티는 모든 훈련 데이터에 대한 권리를 확보함으로써 타인의 저작물을 스크랩하는 데 따르는 법적, 윤리적 문제를 피할 수 있었습니다. 게티는 또한 기여자 보상 제도를 마련했습니다. AI가 생성한 이미지가 게티의 모델을 사용하여 생성되었고, 특정 사진작가의 작품이 훈련에 사용되었다고 판단될 경우, 해당 사진작가는 보상을 받게 됩니다(인공지능 회사와 라이선스 계약을 체결한 모든 사진 회사 | PetaPixel). 이 접근 방식은 저작권에 대한 “책임감”과 예술가들에 대한 공정성을 목표로 합니다(인공지능 회사와 라이선스 계약을 맺은 모든 사진 회사들 | PetaPixel). 본질적으로, 게티는 거대한 콘텐츠 아카이브를 경쟁 우위로 전환하고 있습니다 – 법적으로 깨끗한 훈련 데이터를 제공하고 수익을 창출하는 것입니다. 침해자를 고소하는 동시에 라이선스 대안을 제공함으로써, 게티는 선례를 만들려고 시도합니다: 생성적 인공지능은 기존의 라이선스 프레임워크의 범위 내에서 작동해야 합니다. 그 결과, 게티는 고객을 유지하고(이제 게티 사이트에서 법적 문제에 대한 두려움 없이 이미지를 생성할 수 있음) 기여자는 제외되지 않는 모델이 탄생했습니다. 이 사례 연구는 AI를 활용하면서 저작권 준수를 강화하는 비즈니스를 보여줍니다. 위협을 새로운 서비스 모델로 전환한 것입니다.
2) Shutterstock과 Adobe
– 라이선스 교육 데이터 및 사용자 보호
Shutterstock(또 다른 거대 미디어 기업)과 Adobe도 이와 유사한 사전 예방적 전략을 채택했습니다. Shutterstock은 처음에는 저작권과 품질 문제를 우려하여 플랫폼에서 AI로 생성된 이미지를 판매하는 것을 금지했습니다(Shutterstock의 AI 생성 콘텐츠: 기여자 FAQ). 그러나 AI를 완전히 배제하는 대신, Shutterstock은 OpenAI와 제휴하여 DALL·E 2 이미지 생성기를 웹사이트에 통합했습니다. 그들은 Shutterstock의 방대한 라이브러리를 OpenAI 모델의 훈련 데이터로 라이선스하는 계약을 체결했습니다. 2023년에 OpenAI, Meta, Google 등의 AI 개발자에게 콘텐츠를 라이선싱하여 1억 4백만 달러를 벌어들일 것으로 예상됩니다(Shutterstock, 지난해 AI 개발자에게 자산 라이선싱으로 1억 4백만 달러 벌어들여 | PetaPixel). 그 대가로 Shutterstock은 인터페이스를 통해 생성된 이미지가 합법적으로 수집된 데이터를 기반으로 한다는 것을 사용자에게 보장할 수 있습니다. 심지어 교육에 포함된 작품의 아티스트에게 보상(인공지능의 성공에 기여한 공로로)을 지급하는 펀드를 발표하기도 했습니다(인공지능 회사와 라이선스 계약을 체결한 모든 사진 회사 | PetaPixel). 이렇게 함으로써, 셔터스톡은 인공지능을 잠재적인 파괴자에서 수익원으로 전환합니다: 인공지능 회사에 데이터를 판매하고 고객에게 생성 서비스를 제공함으로써, “윤리적으로 훈련된” 인공지능 콘텐츠 제공자로서의 입지를 다집니다. 한 임원이 지적했듯이, AI 산출물은 훈련 데이터가 합법적으로 제공된 경우에만 상업적으로 실행 가능하다고 합니다(Shutterstock, 작년 AI 개발자에게 1억 4천만 달러의 라이선싱 자산 제공 | PetaPixel) – 기업이 소송으로부터 자유로워지는 대가로 비용을 지불할 것이라는 인식. 이 접근 방식은 셔터스톡의 고객들이 저작권 문제를 걱정하지 않아도 되도록 해줍니다: 셔터스톡의 AI 도구를 통해 만들어진 모든 이미지는 사용을 위해 사전 검열을 거쳤기 때문에, 훈련용 입력 자료가 라이선스를 받았기 때문입니다(셔터스톡, 지난해 AI 개발자들에게 1억 4백만 달러의 라이선스 자산 제공 | PetaPixel).
어도비는 AI 이미지 생성기인 어도비 파이어플라이를 통해 사용자 중심적인 접근 방식을 더욱 강화했습니다. 어도비는 파이어플라이가 권한을 가진 콘텐츠, 즉 어도비 스톡 이미지, 공개 라이선스(크리에이티브 커먼즈) 이미지, 퍼블릭 도메인 자료(AI 회사와 라이선스 계약을 체결한 모든 사진 회사 | PetaPixel)에 대해서만 훈련을 실시했습니다. 이 회사는 아티스트의 크리에이티브 클라우드 파일이나 다른 무단 웹 이미지를 사용하지 않았습니다. 이 결정은 “올바른 방법”으로 이루어졌다는 찬사를 받았습니다(AI 회사와 라이선스 계약을 체결한 모든 사진 회사 | PetaPixel). 그 결과, 어도비는 Firefly를 자신 있게 고객에게 제공하면서, 생성된 이미지를 상업적으로 사용할 수 있으며, IP 문제가 발생하지 않는다는 약속을 할 수 있었습니다. Adobe는 Firefly의 기업 사용자에게 배상을 제공하기까지 했습니다. 즉, 나중에 누군가 Firefly의 결과물이 자신의 저작권을 침해한다고 주장할 경우, Adobe가 법적 책임을 대신 부담하겠다는 것입니다. 이것은 훈련 데이터의 청결성에 대한 강력한 신뢰의 표명입니다. 또한, Adobe는 Firefly의 결과물에 콘텐츠 인증(메타데이터 태그)을 첨부하여 AI로 생성되었음을 표시하고 출처를 추적할 수 있도록 합니다(자세한 내용은 도구 섹션 참조). Shutterstock과 Adobe 모두 라이선스 모델 전략을 보여줍니다: 입력에 대한 권리를 확보하여 출력에 대한 권리를 확보하는 것입니다. 기업에게 이것은 경쟁력의 핵심 요소가 되었습니다. 생성적 AI가 주류가 됨에 따라, 고객들은 저작권에 대한 안도감을 보장하는 도구를 선호하게 될 것입니다. 이러한 사례 연구는 앞으로 나아갈 한 가지 길이 라이선스와 투명성을 통한 책임감 있는 AI 개발이라는 점을 강조합니다.
3) VALVE
반면에, 일부 기업들은 저작권 문제가 불분명하다는 이유로 AI가 생성한 콘텐츠에 대해 주의 또는 전면 금지를 내렸습니다. 거대한 스팀 비디오 게임 시장을 운영하는 밸브는 2023년에 게임 개발자들이 게임에 AI가 생성한 아트를 포함시키려고 하는 상황에 직면했습니다. 밸브는 처음에는 소유권이 불분명하다는 이유로 AI가 만든 자산이 포함된 게임을 거부했습니다. 개발자들이 공개한 커뮤니케이션에서 밸브는 AI 아트가 “제3자가 소유한 저작권 보호 자료에 의존하는 것으로 보이기 때문에”“AI가 생성한 자산이 포함된 게임을 출시할 수 없다”고 밝혔습니다. 밸브는 개발자에게 그러한 AI 아트의 법적 소유권이 불확실하기 때문에, 자산을 만든 AI를 훈련하는 데 사용된 모든 IP에 대한 권리를 소유하고 있음을 증명해야 한다고 말했습니다(밸브, 저작권 침해 AI 아트 사용 금지 | Tom's Hardware). 실제로, 수백만 개의 인터넷 이미지를 훈련하는 대부분의 생성 모델에 있어서는 이 기준이 불가능합니다. 사실상, 밸브의 정책은 AI 콘텐츠가 포함된 게임을 금지하거나 지연시키는 것이었습니다. 단, 모든 원본(또는 공개 도메인) 자료에 대해 입증 가능한 방식으로 훈련된 경우는 예외로 했습니다(밸브, 저작권 침해 AI 아트 사용 금지 | Tom's Hardware) (밸브, 저작권 침해 AI 아트 사용 금지 | Tom's Hardware). 공개 토론 후, 밸브는 모든 AI 아트를 금지하는 것이 아니라 타인의 저작권이 있는 데이터를 포함할 수 있는 AI 아트만 금지한다고 밝혔습니다(밸브, 저작권 침해 AI 아트 사용 금지 | Tom's Hardware). 그러나 검증의 어려움 때문에 개발자들은 AI 그래픽을 포함하는 것을 매우 주저하게 되었습니다. Valve의 접근 방식은 콘텐츠 배포 분야의 기업들이 위험을 관리하는 방법을 잘 보여줍니다. AI로 생성된 콘텐츠의 지적 재산권 청결성에 대한 의문이 있는 경우, 2차적 책임이나 게시 중단으로 인한 골칫거리를 피하기 위해 신중을 기하는 편을 선호합니다. 이 사례 연구는 플랫폼에 대한 교훈을 제공합니다. 저작권법이 명확해질 때까지 일부 플랫폼은 창작자가 라이선스가 있는 AI 도구(예: Adobe의 도구)를 사용하거나 사람이 만든 예술 작품을 고수하도록 하는 보수적인 입장을 취할 수 있습니다.
다른 미디어 회사들은 AI를 실험해 보았지만, 반응은 엇갈렸습니다. 2023년, 미국의 한 주요 TV 스튜디오가 시리즈의 오프닝 크레딧 시퀀스를 AI로 생성한 것을 사용했는데, 이로 인해 기존 스타일을 모방했다는 비판을 받은 아티스트들의 비난을 받았습니다. 일부 출판사(예: 공상과학 잡지)는 AI로 작성되거나 AI로 삽화가 그려진 작품이 넘쳐나면서 표절과 품질 문제가 제기된 후, 일시적으로 투고를 중단했습니다. 이러한 사례는 실제로 AI 작품에 대한 명확한 저작권 소유권의 부재가 작품의 채택을 저해하거나 커뮤니티의 반발을 초래할 수 있음을 보여줍니다. 제작자와 기업은 투명성과 권한 부여가 중요하다는 것을 깨닫고 있습니다. 예를 들어, 일부 콘텐츠 플랫폼은 이제 사용자가 AI로 생성된 이미지에 라벨을 붙이고 모든 구성 요소에 대한 권한이 있음을 확인하도록 요구합니다.
4) AI로 생성된 비디오 및 아바타
생성적 AI는 정지 이미지에만 국한되지 않고, 점점 더 비디오 콘텐츠와 가상 아바타에 사용되고 있습니다. 그 예로 AI 비디오 발표자를 만드는 스타트업인 Synthesia를 들 수 있습니다. 사용자는 텍스트를 입력하고 그것을 말할 합성 인간 아바타를 선택하여 몇 분 안에 기업 교육 비디오나 프레젠테이션을 만들 수 있습니다. Synthesia의 모델은 회사에 자신의 모습과 목소리를 라이선스한 실제 인간 배우를 포함합니다. 그 배우들은 인공지능이 자신들의 새로운 영상을 생성할 수 있도록 하는 계약에 서명하고, 일반적으로 로열티를 받습니다. 여기에서 전통적인 공연권과 초상권의 개념이 인공지능과 교차합니다. 배우(인간)가 여전히 초상권의 원천이기 때문에, 공연에 대한 권리를 소유할 수 있는 명확한 사람이 존재합니다. Synthesia는 사업체로서 계약을 통해 이러한 권리를 확보한 다음, 고객이 파생 동영상을 만들 수 있는 도구를 제공합니다. 결과적으로 생성된 AI 동영상 콘텐츠는 일반적으로 서비스 약관에 따라 고객이 소유하게 되며, 제한 사항이 적용됩니다(예를 들어, 아바타가 비방하거나 불법적인 말을 하도록 만들 수 없음 등). 이 사례는 영상 자체가 AI로 생성되었지만, 인간 배우의 보호된 이미지/음성을 기반으로 하기 때문에 흥미롭습니다. 이 회사는 필요한 모든 인간 지적재산권을 사전에 라이선스함으로써 저작권과 퍼블리시티권을 관리하고, AI 산출물이 승인된 것인지 확인합니다. AI로 생성된 음성 더빙을 제공하는 회사들도 이와 유사한 접근 방식을 사용합니다(음성 더빙 배우가 합성 음성에 대한 음성을 라이선스하는 방식).
순전히 허구의 캐릭터 영역에서는 생성적 AI를 사용하여 애니메이션 단편이나 특수 효과를 만듭니다. 예를 들어, AI 도구는 배경을 생성하거나 배우의 나이를 젊게 만들 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하는 스튜디오들은 저작권을 고용 계약으로 처리하고, AI 산출물을 또 다른 컴퓨터 효과로 취급합니다. 즉, 스튜디오가 도구를 조작하는 사람을 통해 저작권을 주장하는 것입니다. 일부는 또한 오래된 영상(저작권이 소유되거나 만료된 영상)을 확대하거나 색상을 입히는 데 AI를 사용하기 시작했습니다. 여기서 자주 사용되는 전략은 인간이 개입하는 것입니다(예를 들어, AI가 생성한 프레임을 큐레이션하거나 수정하는 아티스트). 이렇게 하면 최종 결과물이 인간이 작성한 것으로 간주되어 저작권을 보호할 수 있습니다.
이러한 사례 연구는 완전한 라이선싱과 통제된 생태계(게티, 셔터스톡, 어도비)부터 위험을 피하기 위한 제한적인 정책(밸브), 인간 요소를 활용하는 하이브리드 모델(신세시아)에 이르기까지 다양한 전략을 보여줍니다. 어떤 접근 방식을 사용하든, 공통점은 “이 AI가 만든 콘텐츠의 소유권은 누구에게 있는가?”라는 질문을 해결하거나 선점하려는 시도입니다. 소유한 입력 정보를 기반으로 구축되도록 하거나, 계약에 따라 권리를 할당하거나, 불분명한 AI 사용을 피하는 것입니다. 향후 몇 년 동안 법률이 명확해짐에 따라 이러한 전략 중 일부는 바뀔 수 있지만, 이러한 초기 사례는 AI로 생성된 미디어의 저작권 관리에 대한 귀중한 교훈을 제공합니다.
3. 인공지능이 만든 작품과 전통적인 제작방식의
저작권 비교
1) 저작자와 소유권: 전통적인 창작물(그림, 사진, 영화)의 경우, 창작자는 그것을 만든 사람(또는 고용주를 통해 고용된 사람)입니다. 따라서 저작권의 명확한 최초 소유자가 존재합니다. 이와는 대조적으로, 인공지능이 생성한 콘텐츠는 저작자를 복잡하게 만듭니다. 만약 AI 이미지에 법적으로 인간 제작자가 없다면(미국/유럽연합의 관점), 그 이미지에 자동으로 저작권을 소유하는 사람이 없다는 의미입니다. 아마도 퍼블릭 도메인에 속하거나 보호되지 않을 수 있습니다(인공지능과 저작권 | Novagraaf). 일부 관할권(영국, 중국, 그리고 아마도 조만간 한국)에서는 AI가 충분히 유도되었다면 인간을 저작자로 인정하거나 저작권을 부여합니다(베이징 인터넷 법원, AI가 생성한 이미지에 처음으로 저작권 부여 - Kluwer 저작권 블로그). (인공지능이 만든 작품의 소유자는 누구인가? | 포터 클락슨). 그러나 그 인간을 식별하는 것은 논쟁의 여지가 있습니다: 프롬프트를 입력한 사람이 사용자 인지? 알고리즘을 개발한 사람인지? 아니면 서비스를 제공하는 회사인지? 전통 예술은 이러한 문제를 제기하지 않습니다. 붓을 든 화가가 바로 작가이기 때문입니다. AI를 사용하면 저작권 소유권이 유동적일 수 있으며, 잠재적으로 새로운 법적 정의(영국의 “조치를 취하는 사람”과 같은)가 필요할 수 있습니다. 이러한 문제는 저작권 소유권에 영향을 미치는데, 저작권(또는 그 양수인)만이 저작권을 소유할 수 있기 때문입니다. AI를 사용하는 기업은 계약상 결과물의 소유자로 간주될 사람을 신중하게 지정해야 합니다. 법이 일반 직원이 만든 작품의 소유권을 자동으로 지정하지 않을 수 있기 때문입니다.
2) 독창성과 창의적 통제: 저작권은 독창적인 표현을 보호합니다. 사람이 만든 작품에서, 아주 작은 창의성(사진작가가 선택한 각도와 조명 같은)도 독창성의 기준을 충족할 수 있습니다. AI의 경우, 주요 질문은 다음과 같습니다: 기계가 만든 것이 인간의 지성이 없다면 “독창적”이라고 할 수 있는가? 많은 법률 체계는 암묵적으로 “아니오”라고 말합니다 – 저작권의 독창성은 인간의 창의성과 관련이 있습니다. 예를 들어, 예술가의 전통적인 스케치는 그 예술가에게 독창적입니다. 그러나 AI가 생성한 스케치는 학습된 패턴의 모자이크일 수 있습니다. 특정 결과물에 인간이 창의적인 결정을 내리지 않았다면, 법원은 저작권에서 요구하는 “개인적인 터치”가 부족하다고 판단할 수 있습니다(AI와 저작권 | Novagraaf ). 반복 문제도 있습니다. AI 모델은 유사한 입력(특히 동일한 사전 훈련된 모델을 사용하는 경우)을 주면 실수로 동일하거나 매우 유사한 결과를 생성할 수 있습니다. 반면에 인간 예술가는 동일한 작품을 독립적으로 창작할 가능성이 훨씬 적습니다. 이 때문에 AI 산출물이 너무 파생적이거나 흔한 것이라면 독창성 테스트에 실패할 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 지금까지 미국 만화나 체코 사례와 같은 몇몇 사례에서는 창의적인 선택이 단순히 “X의 이미지를 만들어라”라고 지시한 사람이 아니라 알고리즘에 기인했기 때문에 AI 산출물을 독창성이 없는 것으로 취급했습니다(AI와 저작권 | Novagraaf ). 반론은 영리한 프롬프트를 디자인하거나 AI 모델을 조정하는 것 자체가 창의적인 과정이라는 것입니다. 일부 법원(중국 등)은 이에 동의하여 프롬프트 디자인을 예술적 과정을 연출하는 것과 유사하게 취급합니다(베이징 인터넷 법원, AI 생성 이미지에 대한 저작권 부여 - Kluwer 저작권 블로그). 그러나 법적으로 인간의 개입이 어느 정도까지 충분한지 정의하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 반면에 수작업으로 만든 창작물의 경우, 인간의 최소한의 창의적 개입만으로도 자격이 부여됩니다.
3) 고정성과 유형성: AI 작품과 전통적인 작품 모두 궁극적으로 고정된 형태(이미지 파일, 캔버스에 그려진 그림 등)로 만들어지기 때문에, 고정성(작품이 유형의 매체에 담겨야 한다는 요구 사항)은 일반적으로 AI 결과물에서도 충족됩니다. AI가 일시적인 것을 생성하는 경우를 제외하고는 큰 차이가 없습니다. 예를 들어, AI가 실시간으로 변화하는 시각적 효과를 만들어내는 경우(녹화되지 않은 절차적 예술과 같은), 녹화되지 않은 인간 공연과 마찬가지로 “고정된” 것이 아니기 때문에 저작권 보호 대상이 되지 않을 수 있습니다. 그러나 대부분의 AI 사용 사례(이미지, 비디오, 음악 파일)는 고정된 결과를 만들어냅니다.
4) 결과물의 법적 지위(보호 대상 vs 퍼블릭 도메인): 중요한 실질적인 차이점은 전통적인 작품은 기본적으로 보호 대상인 반면, 순수하게 AI로 생성된 작품은 기본적으로 보호 대상이 아닐 수 있다는 점입니다. AI로 생성된 이미지에 인간 저자가 없는 경우, 많은 관할권에서 기본적으로 생성 시 퍼블릭 도메인에 속하게 됩니다. 즉, 다른 사람이 자유롭게 복사하거나 사용할 수 있으며, 원저작자는 아무런 권리를 행사할 수 없습니다. 이것은 창작자들에게 역설적인 상황입니다: AI를 사용하면 새로운 콘텐츠를 만들어 확보하려는 바로 그 권리를 상실할 수 있기 때문입니다. 전통적인 예술의 경우, 창작자는 자동 저작권 보호에 의존하여 독점적 권리(복제, 각색, 배포 등)를 행사할 수 있습니다. AI 예술의 경우, 인간이 주장할 수 있는 요소가 없다면, 창작자는 독점적 권리를 갖지 못할 수도 있습니다. 이 때문에 비즈니스 위험이 발생합니다: AI가 생성한 그래픽이나 브랜드 음악에 자원을 투자했는데, 경쟁업체가 합법적으로 재사용할 수 있는 보호 장치가 없다는 것을 상상해 보십시오. 이는 창작자들에게 인간의 창의적 단계를 추가하거나, 창작물을 독점할 수 없다는 사실을 받아들이도록 하는 도전 과제입니다.
5) 침해 및 책임 문제: 창작 과정도 책임에 영향을 미치는 방식으로 다릅니다. 다른 사람의 작품을 너무 가깝게 모방하는 인간 예술가는 저작권 침해로 간주될 수 있습니다. 그러나 AI는 무의식적으로 학습 데이터의 일부를 재생산할 수 있습니다. 생성 모델이 학습된 이미지와 거의 동일한 복제 이미지를 출력하는 경우가 있었습니다(예: 특정 예술 작품이나 사진을 기억하는 모델). AI가 저작권이 있는 이미지 또는 매우 유사한 작품을 재생산하는 경우, 저작권 침해가 발생하지만, 누가 책임을 져야 할까요? 그것을 촉발한 사용자? 복제 시스템을 만들기 위한 AI 개발자? AI(법적 실체가 아닌)? 이러한 책임의 분산은 새로운 도전 과제입니다. 전통적인 창작에는 명확한 책임 당사자가 있습니다(인간 창작자 또는 그 출판사). AI의 경우, 법원이 책임을 구분해야 할 것이고, 이를 처리하기 위한 새로운 원칙이나 보험 모델이 등장할 수도 있습니다. 이미 Stability AI와 같은 회사들은 훈련 데이터 때문에 그들의 도구가 이미지를 침해한다는 소송을 당하고 있습니다(AI 회사와 라이선스 계약을 맺은 모든 사진 회사 | PetaPixel). 반대로, 인간 창작자가 누군가의 저작권이 있는 텍스트나 이미지를 AI에 입력하여 무언가를 만들면 저작권을 침해할 수 있습니다(예를 들어, 유명한 사진을 이미지 생성의 출발점으로 사용하는 경우). 중간 단계에서 입력 내용을 복사하는 것이 포함되는 경우에도 문제가 발생할 수 있습니다. 전통적인 창작 활동은 일반적으로 수백만 개의 다른 저작물을 일괄적으로 수집하는 것을 포함하지 않지만, AI 창작 활동은 종종 훈련 데이터를 통해 이루어지므로, 훈련이 공정 사용인지 아니면 라이선스가 필요한지에 대한 의문이 제기됩니다. 따라서 침해의 위험 요인은 AI 창작 활동에서 더 광범위합니다(훈련 단계와 출력 단계 모두에서).
6) 저작인격권과 저작자표시: 많은 관할 구역에서 저작자에게 저작인격권(저작자 표시권, 자신의 저작물에 대한 경시적 취급에 반대할 권리 등)을 부여합니다. 이는 인간 저작자에게 적용됩니다. 인공지능의 산출물에 인간 저자가 없다면, 저작인격권은 전혀 적용되지 않습니다. 인간이 작품을 편집하거나 자극했다고 간주되더라도, 예술가가 그림에 대해 갖는 것과 같은 방식으로 저작인격권을 누릴 수 있는지에 대해서는 논란의 여지가 있습니다. 이것은 윤리적 기대와도 관련이 있습니다. 예술가와 관객은 작품이 인공지능에 의해 만들어졌는지 투명성을 원합니다. 수작업으로 만든 작품의 경우, 창작자의 개인적 정체성이 작품의 스토리에 포함됩니다. AI를 사용할 때, 저작자 표시를 하는 것에 대해 거부감이나 혼란을 느끼는 경우가 있습니다. 인간 사용자, 알고리즘, 아니면 AI 모델의 제작자에게 저작자 표시를 해야 할까요? 현재의 기준은 투명성을 유지하는 것입니다. 예를 들어, “Midjourney AI로 생성된 이미지, [이름]의 프롬프트”라고 표시하는 것입니다. 그러나 법적으로, 대부분의 경우 저작자 표시는 (아직) 공식적인 요구 사항이 아닙니다. 오히려, 이는 새롭게 떠오르는 모범 사례이거나 플랫폼 정책에 따라 요구되는 경우도 있습니다.
7) 권리의 지속 기간: 인간이 만든 작품의 경우, 저작권은 오랜 기간(저자의 수명 + 수십 년) 지속됩니다. AI가 생성한 작품의 경우, 보호되지 않거나 익명/불확실한 저작권자로 취급될 경우, 보호 기간이 없거나 더 짧을 수 있습니다. 앞서 언급했듯이, 영국에서는 컴퓨터로 생성된 작품에 대해 50년이라는 고정된 기간이 적용됩니다(인공지능 저작물에 대한 저작권 보호: 영국 vs 미국 | 글로벌 IP & 기술법 블로그). 일반 저작물의 경우 70년이라는 기간이 적용됩니다. 다른 나라에서도 인공지능 저작물에 대한 고유한 권리를 도입한다면, 더 짧은 기간을 선택할 수도 있습니다(인간 창작자의 생애를 보호하는 정책적 근거가 적용되지 않기 때문입니다). 이는 AI 산출물이 보호를 받는 경우에도 인간 작품보다 더 빨리 퍼블릭 도메인에 들어갈 수 있다는 것을 의미할 수 있습니다. 창작자들은 작품을 장기적으로 활용할 계획을 세울 때 이 점을 염두에 두어야 합니다.
요약하자면, 전통적인 수공예 작품은 성숙하고 잘 이해된 저작권 체계 덕분에 인간 창작자에게 자동적이고 장기적인 보호를 제공하지만, AI로 생성된 창작물은 보호 가능 여부, 창작자가 누구인지, 권리가 얼마나 오래 지속되는지, 침해에 대한 책임이 누구에게 있는지 등 모든 단계에서 불확실성에 직면합니다. 이러한 차이로 인해 문제가 발생합니다. AI를 사용하는 창작자는 인간의 창의성을 더 많이 포함하도록 작업 흐름을 변경하거나, 계약 및 기술적 조치를 사용하여 이러한 차이를 메워야 할 수 있습니다. 반면에, 입법자들은 저작권의 인간 중심적 토대를 훼손하지 않으면서도 AI를 이용한 창의성의 현실을 수용하기 위해 새로운 범주의 보호를 정의하고 만들어야 하는 과제에 직면해 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 변화하는 환경에서 해결책을 제시합니다.
4. AI 생성 콘텐츠 사용을 위한 방법론적 고찰
당장 가까운 미래(향후 3년 정도)에는 창작자와 기업들이 법이 따라잡는 불완전한 환경에서 활동할 가능성이 높습니다. 저작권 문제를 피하는 한 가지 핵심 방법은 스마트 라이선스를 이용하는 것입니다. 모든 입력 자료가 합법적이고 출력 자료에 명확한 사용 권한이 있는지 확인하는 것입니다. 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.
1) 라이선스 교육 데이터 및 모델
앞서 살펴본 바와 같이, Adobe와 Shutterstock 같은 회사들은 콘텐츠 침해 문제를 피하기 위해 훈련 세트를 선별해 놓았습니다(인공지능 회사와 라이선스 계약을 맺은 모든 사진 회사들 | PetaPixel) (Shutterstock은 지난해 AI 개발자들에게 1억 4백만 달러의 라이선스 자산을 제공했습니다 | PetaPixel). 제작자는 데이터 출처가 불확실한 임의의 무료 모델보다는 이러한 “깨끗한” 모델을 활용하는 것이 좋습니다(비용이 들거나 사용료가 부과되더라도). 예를 들어, Adobe Firefly 또는 Shutterstock의 생성기를 사용하면 라이선스가 부여된 입력에 기반한 결과물이 제공되므로 사용하기에 더 안전합니다. 자신만의 모델을 만들 경우(예를 들어, 특정 틈새 시장에서 음악이나 예술 작품을 생성하는 경우), 데이터 세트에 대한 라이선스를 사전에 취득하거나 자신이 소유한 콘텐츠를 사용하십시오. 여기에는 스톡 라이브러리에 비용을 지불하거나 재사용을 허용하는 크리에이티브 커먼즈 라이선스에 따라 콘텐츠를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다. 교육 데이터 라이선싱 은 전통적인 미디어 제작을 위한 이미지 또는 샘플 라이선싱과 마찬가지로 법적 위험을 비즈니스 수행에 필요한 비용으로 전환합니다.
2) AI 출력 사용 라이선스
AI가 생성한 콘텐츠를 스톡 콘텐츠와 유사하게 취급합니다. AI가 생성한 이미지를 명확한 조건으로 구매/라이선스할 수 있는 플랫폼이 등장하고 있습니다. AI 이미지가 엄격하게 저작권이 적용되지 않더라도, 플랫폼은 “귀하는 이 이미지를 X, Y, Z에 사용할 권리가 있습니다”라는 계약을 제공할 수 있습니다. 이것은 구매자에게 마음의 평화를 제공하고 판매자(또는 AI 서비스)에게 수익을 창출할 수 있는 방법을 제공합니다. Shutterstock의 접근 방식은 본질적으로 이 작업을 수행합니다. 사이트를 통해 이미지를 생성하면 스톡 사진처럼 라이선스를 받게 됩니다. AI를 사용하는 독립 제작자는 자신의 결과물에 크리에이티브 커먼즈 라이선스를 적용할 수 있습니다. 예를 들어, AI 아트웍을 100개 생성하고 이를 공유하고 싶지만 일부 권한을 유지하려면 CC-BY(저작자 표시) 또는 CC-BY-ND 라이선스를 적용할 수 있습니다. 엄밀히 말하면, 저작권이 적용되지 않는 작업의 경우, CC 라이선스는 법적 계약이라기보다는 도덕적 계약에 가깝습니다. 그러나 라이선스는 기대치를 설정하고 오용을 방지할 수 있습니다. 반대로, 일부 창작자는 의도적으로 인공지능 작품을 퍼블릭 도메인(CC0)에제공하여 의심의 여지를 없애고 광범위한 사용을 장려할 수 있습니다. 인공지능 콘텐츠에 명확한 라이선스 또는 제공을 첨부하면 허용된 사용을 명시적으로 명시함으로써 향후 복제에 대한 분쟁을 방지할 수 있습니다.
3) 공동 창작과 공동 저작 전략
또 다른 모델은 인간이 항상 저작권을 주장할 수 있을 만큼 충분히 관여하도록 하는 것입니다. 이것은 워크플로로 공식화될 수 있습니다. 예를 들어, 회사의 AI 디자이너가 일련의 이미지를 생성하고, 아트 디렉터나 아티스트가 이를 크게 편집하거나 결합하여 최종 제품은 인간과 AI의 하이브리드가 됩니다. 그러면 인간은 최종 작품에 대한 저작권을 주장할 수 있습니다(그 작품에 창의적인 기여가 포함되어 있기 때문입니다). 계약서에서 회사는 AI 출력이 단지 “초안 자료”에 불과하며, 게시 가능한 콘텐츠를 최종적으로 확정하는 사람은 인간 직원이라고 명시할 수 있습니다. 이런 식으로 저작권은 인간이 편집한 결과에 귀속 됩니다. 사진작가가 자동 생성 도구를 사용하더라도 최종 이미지의 저자는 사진작가인 것과 비슷합니다. 법적으로 인간과 AI가 공동 저자라고 주장할 수도 있지만, AI가 인정되지 않기 때문에 실질적으로 인간이 기록의 저자입니다. 이 접근법은 소유자가 없는 고아 작업의 시나리오를 최소화합니다. 창작자는 자신의 기여를 문서화해야 합니다. 예를 들어, 반복 작업이나 프롬프트를 보관하고 결정 사항을 기록하여 나중에 작업이 “사람이 작성한 것”임을 보여줄 수 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 이런 종류의 하이브리드 창작은 위험을 피하기 위해 흔히 사용될 것입니다. 효율성을 위해 AI를 사용하되, 항상 인간 고유의 창의성을 더하는 것입니다.
4) 저작자 표시 및 투명성 메커니즘
AI로 생성된 콘텐츠를 책임감 있게 사용하는 것은 그 콘텐츠에 대한 투명성을 유지하는 것을 의미하기도 합니다. 저작자 표시와 라벨링은 다음과 같은 특정 법적, 윤리적 문제를 완화할 수 있습니다.
AI로 생성된 콘텐츠에 명확하게 라벨 붙이기: 가능할 때마다, 제작자는 이미지, 비디오, 글이 AI에 의해 생성되었거나(또는 AI의 도움을 많이 받았음을) 공개해야 합니다. 이 작업은 크레딧, 캡션, 메타데이터를 통해 이루어질 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트에 “DALL·E 3으로 만든 일러스트레이션”이라는 메모를 포함하거나, 영화의 크레딧에 “AI 소프트웨어를 사용하여 만든 배경”이라고 기재할 수 있습니다. 이러한 저작자 표기는 여러 가지 면에서 도움이 됩니다. 법적으로, 저작자 표기는 속임수나 사기라는 비난을 피할 수 있게 해줍니다(예를 들어, 소비자가 인간 예술을 기대하거나 광고 콘텐츠에 대한 FTC의 지침과 같은 규칙이 있는 경우 중요합니다). 또한 저작권 문제를 해결하기가 더 쉬워집니다. 누군가 라벨을 보면, 인간 예술가를 찾아야 한다고 가정하지 않고 AI 도구의 라이선스에 대해 물어볼 수 있습니다. 일부 관할 지역에서는 AI 콘텐츠 라벨링을 의무화하기도 합니다(EU AI 법안 초안과 한국의 워터마킹 관련 제안된 규칙이 그 방향의 신호입니다) (한국, 연말까지 AI 저작권 제도 구축 - 코리아타임스). 자체 라벨링을 통해 요구 사항을 미리 충족하는 것이 현명합니다. 이는 제조업체가 천연 다이아몬드와 합성 다이아몬드에 라벨을 붙이는 것과 유사합니다. 투명성이 신뢰를 구축합니다.
5) 출처 자료 또는 스타일에 대한 크레딧 제공
만약 AI가 의도적으로 특정 예술가의 스타일을 모방하거나 특정 작품의 정보를 기반으로 한다면, 그 사실을 인정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, “빈센트 반 고흐의 스타일로 생성된 초상화”와 같은 경우입니다. 스타일 자체는 저작권으로 보호되지 않지만, 영감을 인정하는 것은 윤리적인 관행이며 커뮤니티의 반발을 피할 수 있습니다. 일부 예술 포럼이나 주식 사이트와 같은 개방형 커뮤니티에서는 AI 생성 또는 출처를 공개하지 않는 것이 반발을 불러일으켰습니다. 창작자가 솔직하게 밝히면, AI 작업을 완전히 자신만의 새로운 창작물로 속이는 것으로 인식되는 것을 피할 수 있습니다. 이는 예술계에서 뜨거운 논쟁거리가 되고 있는 문제입니다. 이런 의미에서의 저작자 표기는 법적으로 요구되지 않을 수도 있지만, 표준이 될 수 있는 선의의 제스처로 작용합니다. 누가 알겠습니까? 우리는 사진작가나 일러스트레이터와 마찬가지로 신속한 엔지니어에게 저작자 표시를 하는 것이 표준이 될 수도 있습니다.
6) 메타데이터와 콘텐츠 인증 : 창작 과정을 기록하는 메타데이터를 포함시키기
예를 들어, Adobe의 콘텐츠 인증은 AI를 사용했는지, 어떤 도구를 사용했는지 등 콘텐츠가 어떻게 만들어졌는지에 대한 안전한 기록을 첨부합니다(AI 시대의 진실성: 소셜 미디어 플랫폼, AI 회사, 소비자 인식의 증가에 따른 콘텐츠 인증의 성장 모멘텀 | Adobe 블로그). 이 메타데이터는 디지털 “종이 흔적” 또는 파일에 포함된 저작자 기록과 같은 역할을 합니다. 여기에는 제작자의 이름, AI 도구, 날짜, 심지어 프롬프트(선택한 경우)까지 포함될 수 있습니다. Coalition for Content Provenance and Authenticity(C2PA) 표준과 같은 도구는 이러한 정보에 대한 개방형 형식을 제공함으로써 이 작업을 더 쉽게 만들어 줍니다(AI 시대의 진위성: 소셜 미디어 플랫폼, AI 회사, 소비자 인식 제고에 따른 콘텐츠 인증의 성장 모멘텀 | Adobe 블로그). 앞으로 몇 년 안에 이러한 표준을 채택하는 것은 투명성과 신뢰를 유지하는 해결책입니다. 분쟁이 발생하면(“이 AI 이미지는 내 작품과 비슷해 보인다”), 출처 데이터를 통해 이미지가 언제 어떻게 생성되었는지 보여줄 수 있으며, 이는 이미지가 독립적으로 생성되었는지 아니면 복사되었는지를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제작자는 콘텐츠 인증서를 지원하는 플랫폼을 찾거나 무료 도구를 사용하여 인증서를 첨부해야 합니다(Adobe는 Adobe 제품으로 만든 이미지뿐만 아니라 모든 이미지에 사용할 수 있는 웹 도구를 제공합니다). 이 메커니즘은 저작자 표시를 제거할 수 있는 단순한 텍스트 라인이 아닌 기술적 기능으로 전환합니다.
향후 몇 년 동안 점진적이지만 중요한 정책 변화가 일어날 것으로 보입니다. 창작자와 기업은 목표 시장의 법적 변화에 대한 정보를 지속적으로 파악해야 합니다. 투명성 확보, 라이선스 확보, 인적 기여에 대한 문서화 등 이러한 권장 사항을 반영하는 내부 정책을 채택함으로써, 법이 발전하더라도 안전의 완충 역할을 할 수 있습니다. 결론적으로, 다양한 도구를 활용하면 AI로 생성된 콘텐츠의 출처 추적, 권리 관리, 침해 감지를 지원할 수 있습니다. 창작자와 기업은 이를 운영에 통합해야 합니다. 새로운 작품에 콘텐츠 인증 사용, 라이선스 처리가 가능한 플랫폼 선택, 콘텐츠가 어디로 이동하는지 모니터링. 이러한 도구는 근본적인 법적 문제를 해결하지는 못하지만, 불확실성과 위험을 줄여주고 앞서 논의한 비즈니스 및 법적 전략을 보완합니다. 합리적인 관행과 이용 가능한 기술 솔루션을 결합함으로써 창작자들은 자신 있게 AI를 활용하여 창작 활동을 할 수 있으며, 저작권 문제에 부딪힐 가능성도 훨씬 낮아집니다. 향후 3년 동안 AI 기반 프로젝트를 계획하고 있는 창작자와 기업가들에게는 다각적인 접근이 바람직합니다. 창작 도구로서AI 패러다임이 자리잡는데 있어서 앞으로 몇 년은 매우 중요한 시기입니다.
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