AI의 학습 데이터로 저작권 데이터 사용 시 법적 쟁점과 대응 방안 연구 : 학습 효율 검증과 라이선스 정책 제안 = A Study on Legal Issues and Strategies for Using Copyrighted Data in AI Training -Efficiency Validation and Licensing Policy Proposal-

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 AI 생성 모델 학습에 저작권이 보호되는 데이터가 사용되면서 발생하는 법적 쟁점을 분석하고, 저작권 데이터 사용의 학습 효율성을 실증적으로 검증하며, 이를 바탕으로 합리적인 라이선스 정책 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 최근 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI의 확산으로 학습 데이터의 저작권 침해 논란이 증폭되고 있으나, 학습 과정에서 데이터가 변형되는 특성으로 인해 법적 판단이 쉽지 않은 상황이다.
이에 본 연구는 먼저 국내외 저작권 침해 소송 판례(미국 출판사협회와 미국 작가협회 대 구글, 바츠 대 메타, 톰슨 로이터스 대 로스 사건, 네이버 대 KBS, MBC, SBS 사건 등)를 검토하여, ‘변형적 이용’의 인정 여부와 원저작자의 시장 이익 침해 유무가 공정 이용 판단의 핵심 쟁점임을 확인했다. 또한, 학습 방지 기술이 지속적으로 무력화되는 현상을 지적하며 근본적인 해결책으로서 라이선스 정책 수립의 필요성을 강조했다.
이를 위한 실증적 검증을 위해 저작권이 보호되는 이미지 데이터세트(Shutterstock)와 저작권으로부터 자유로운 데이터세트(Wikimedia)를 각각 100장씩 사용하여 LoRA 학습으로 가중치를 조정하고, Stable Diffusion으로 이미지를 생성하여 성능을 비교하였다. 그 결과, FID 점수에서는 큰 차이가 없었으나, CLIP 점수와 Aesthetic 점수 분석 결과로 저작권이 보호되는 데이터세트로 학습한 모델이 프롬프트와의 의미적 일치도가 더 높고 표준편차가 낮아 특정 프롬프트에 더 적합한 이미지를 생성하는 등 학습 효율성 측면에서 우위를 보였다. 이는 데이터의 품질과 메타데이터의 정제도가 학습에 긍정적인 영향을 미침을 시사한다.
이러한 실증 결과를 바탕으로 본 연구는 창작자 보호와 기술혁신을 동시에 추구하는 라이선스 정책을 제안했다. 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」의 시행을 앞두고, AI 학습용 데이터를 국가가 통합적으로 관리할 때, 개발자와 창작자의 이익을 극대화할 수 있도록 개인/단체, 상업적/비상업적 사용, 개발 단계/상용화 단계, 그리고 파인튜닝 전용 데이터 라이선스 등 다각화된 차등 과금 모델과 자동 저작권자 추적과 정산 시스템 및 저작권료 공탁 제도를 마련할 것을 요구한다.

목차 (Table of Contents)

• 그림목차 iii
• 표목차 iv
• 국문초록 v
• 제 1 장 서론
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구의 목적 및 범위 3
• 1.3 연구 방법 4
• 제 2 장 AI 학습 데이터의 특성과 법적 쟁점
• 2.1 기존 학계의 논의 검토 5
• 2.2 저작권 침해 소송과 판례 분석 7
• 2.2.1 언론계와의 저작권 분쟁 7
• 2.2.2 출판계와의 저작권 분쟁 7
• 2.2.3 국립국어원 말뭉치 사태 8
• 2.2.4 공정 이용에 관한 판결 비교 9
• 2.3 AI 학습 방지 기술로 살펴본 라이선스 정책 수립의 필요성 12
• 2.3.1 AI 학습 방지 기술 12
• 2.3.2 AI 학습 방지 기술의 무력화 13
• 제 3 장 저작권 데이터 사용에 따른 학습 효율 검증
• 3.1 학습 데이터 유형별 AI 학습 효율 검증 방법론 15
• 3.1.1 실험 설계 15
• 3.1.2 실험에 사용되는 알고리즘과 평가 지표의 이론적 배경 17
• 3.2 실험 결과 분석 및 해석 19
• 3.2.1 실험 결과 분석 19
• 3.2.2 검증 결과에 따른 라이선스 정책의 필요성 27
• 제 4 장 AI 학습 데이터 사용에 대한 라이선스 정책 제안
• 4.1 국가별 AI 관련 입법 비교 29
• 4.1.1 미국. EU, 일본, 중국의 AI 관련 입법 현황 29
• 4.1.2 각국의 AI 관련 입법 비교 30
• 4.2 AI 학습 데이터 이용에 관한 입법 및 가이드 32
• 4.2.1 AI 기본법 제정 32
• 4.2.2 분쟁 예방 안내서 제공 34
• 4.3 AI 학습 데이터 라이선스 정책 모델 제안 36
• 4.3.1 공공 시스템으로 데이터 제공 시 유의점 36
• 4.3.2 다양한 라이선스 정책 모델 37
• 제 5 장 결론
• 5.1 연구 결과 요약 및 시사점 43
• 5.2 연구의 한계 및 향후 연구 과제 45
• 참고문헌 46
• Abstract 49