생성형 AI 저작권 소송은 시작일 뿐: 공정 이용 논란과 기업 리스크 확산

생성형 AI가 주류로 자리 잡으면서, 매일 새로운 소송이 법원에 접수되고 있습니다.

마이크로소프트, 깃허브, 오픈AI는 라이선스 표기 없이 오픈소스 코드를 그대로 출력했다는 이유로 코파일럿 집단소송에 직면했습니다. 미드저니와 스태빌리티 AI, 데비안아트 역시 수백만 점의 웹 이미지를 무단 수집해 학습시켰다는 이유로 창작자들에게 피소되었습니다. 여기에 대형 이미지 스톡 기업 게티이미지까지 스태빌리티 AI가 수백만 장의 자사 이미지를 무단 학습에 사용했다며 법적 절차에 착수했습니다.

피치북에 따르면 생성형 AI 분야는 2022년 11월까지 13억 달러의 벤처 투자를 유치하며 급성장 중이지만, 법적 분쟁은 사업 전반에 직접적인 영향을 미치기 시작했습니다.

화풍 표절 논란과 알고리즘 폐기라는 뇌관

소송의 핵심은 AI 모델이 학습 데이터에 포함된 저작물을 그대로 복제해 내놓는 현상입니다. 최근 학술 연구에 따르면 DALL-E 2와 스테이블 디퓨전은 학습 데이터의 특정 부분을 그대로 재현하는 것으로 확인되었으며, CNET이 기사 작성에 도입한 AI는 인간 기자의 글을 표절한 사실이 드러나기도 했습니다.

판타지 화풍으로 유명한 폴란드 작가 그렉 루트코프스키처럼 자신의 이름이 프롬프트에 무단 사용되면서 생계를 위협받는 창작자들이 집단 반발에 나서고 있습니다.

하지만 법정 공방이 창작자 측에 일방적으로 유리한 것만은 아닙니다. 지식재산권 전문 변호사 엘리아나 토레스는 생성물이 원본과 완전히 똑같지 않은 이상 침해를 입증하기 어렵고, 현행법상 특정 예술가의 스타일 자체는 저작권으로 보호받기 힘들다고 설명합니다. 또한 모델 학습에 쓰인 데이터셋을 만든 비영리단체 LAION에 1차적 책임이 있다는 분석도 나옵니다.

AI 기업들은 저작권법상의 공정 이용(Fair Use) 원칙을 방패로 삼고 있습니다. 하지만 AI 전문 로펌 BNH.ai의 설립자 앤드루 버트는 저작권 침해가 인정될 경우 처벌을 피하기 어려울 것으로 봅니다. 특히 미 연방거래위원회(FTC)가 불법 수집 데이터로 개발된 알고리즘을 강제 삭제하도록 한 알고리즘 폐기 명령 사례를 언급하며, 생성형 AI 모델 역시 최악의 경우 통째로 폐기 처분될 위험이 있다고 경고했습니다.

업계의 자구책: 옵트아웃과 라이선스 계약

법적 압박이 커지자 기업들은 서둘러 대응책을 내놓고 있습니다.

스태빌리티 AI는 창작자들이 HaveIBeenTrained 웹사이트를 통해 차세대 모델 학습에서 자신의 작품을 제외할 수 있는 옵트아웃 방식을 도입하기로 했습니다. 반면 오픈AI는 옵트아웃 대신 셔터스톡 같은 콘텐츠 기업과 정식 라이선스 계약을 체결하는 방식을 택했습니다.

깃허브 코파일럿은 제안 코드가 공개 코드 약 150자와 일치할 경우 추천을 차단하는 필터를 도입했으나, 필수 코드까지 누락되는 한계를 보이고 있습니다. 일부 플랫폼은 소송 위험을 피해 AI 생성 이미지 등록을 전면 금지했고, 기업 법무팀은 AI 결과물을 상업적으로 쓰기 전에 역이미지 검색을 거칠 것을 권고하고 있습니다.

왜 중요한가

기업과 개발자 입장에서 지금 생성형 AI를 실무에 도입하는 것은 법적 불확실성을 안고 달리는 일입니다. 상용 제품에 AI로 생성한 코드나 이미지를 무심코 포함했다가 지식재산권 침해 소송에 휘말릴 수 있습니다. 특히 유료 구독과 무료 이용 간의 권리 보장 범위가 다르고 면책 조항도 제각각이므로, 상업적 용도로 활용하려는 조직은 서비스 약관을 철저히 검토해야 합니다.

산업 전반으로 보면 웹상의 데이터를 비용 없이 긁어모아 모델을 만들던 무임승차 시대는 막을 내리고 있습니다. 법원이 공정 이용 주장을 기각하거나 규제 당국이 데이터 정리를 강제할 경우, 모델 학습 비용은 천문학적으로 치솟게 됩니다. 이는 결국 막대한 자본으로 라이선스를 확보할 수 있는 소수 빅테크 중심으로 시장이 재편되는 계기가 될 것으로 보입니다.

스태빌리티 AI의 사후 옵트아웃 방식은 피해 입증 책임을 창작자에게 떠넘긴다는 비판에서 자유롭지 못합니다. 이에 비해 오픈AI의 정식 라이선스 확보 전략이 장기적으로 훨씬 안정적인 비즈니스 모델이 될 가능성이 높습니다. 생성형 AI 기술 자체는 계속 발전하겠지만, 그 이면에 쌓여 있던 데이터 부채를 청산하는 과정은 이제 막 시작되었습니다.