생성형 AI 서비스별 이용약관 특징과 이용자 보호: : ChatGPT, Gemini, Copilot, ClovaX의 텍스트마이닝 분석 = Characteristics of Terms of Service and User Protection by Generative AI Service: Text Mining Analysis of ChatGPT, Gemini, Copilot, and ClovaX

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 생성형 AI 서비스인 ChatGPT, Gemini, Copilot, ClovaX의 이용약관 과 관련 정책 문서를 텍스트마이닝 기법으로 비교·분석하여, 이용자 보호 측면 에서 드러나는 특징과 차이를 파악하고자 하였다. 이를 위해 해당 서비스의 이 용약관과 관련 정책 문서를 수집하고, 단어빈도분석, TF-IDF 분석, 동시출현 빈도분석, LDA 토픽모델링의 네 가지 텍스트마이닝 기법을 적용하였다. 분석 결과는 크게 세 가지로 요약된다. 첫째, 이용자 데이터 활용 측면에서 ClovaX 는 사전 동의를 구하는 '옵트인' 방식을 채택하여 정보 주체의 선택권을 선제 적으로 보장한 반면, 글로벌 서비스들은 이용자가 설정을 통해 사후적으로 활 용 여부를 조정하는 '옵트아웃' 방식을 채택하고 있었다. 둘째, 분쟁 해결 방식 에서 ChatGPT와 Copilot(미국)은 집단소송 금지 및 개별 중재를 원칙으로 하 고 있었던 반면, Gemini와 ClovaX는 이용자 거주국의 준거법 및 법원을 통한 분쟁 해결 방식을 두고 있는 것으로 확인되었다. 셋째, AI 생성물 책임 측면에 서는 4개 서비스 모두 생성물의 부정확성 및 오류 가능성을 고지하며, 결과물 의 최종적인 검증과 활용에 대한 책임을 이용자에게 부여하고 있었다. 이러한 연구 결과는 생성형 AI 서비스에 따라 이용자의 개인정보자기결정권의 보장 수준과 분쟁 해결 절차의 접근성에 차이가 발생함을 시사한다. 본 연구는 주요 생성형 AI 약관을 실증적으로 비교·분석함으로써, 이용자 보호를 위한 약관 개 선 및 관련 제도 마련의 필요성을 입증하였다는 점에서 의의가 있다. 나아가 본 연구 결과는 향후 관련 법·제도 정비와 기업의 이용자 보호 정책 수립을 위 한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to identify characteristics and differences in terms of user protection by comparing and analyzing the terms of service and related policy documents of generative AI services—ChatGPT, Gemini, Copilot, and ClovaX—using text mining techniques. To achieve this, terms of service and policy documents were collected, and four text mining techniques were applied: word frequency analysis, TF-IDF analysis, co-occurrence frequency analysis, and LDA topic modeling. The results are summarized into three main points. First, regarding user data utilization, ClovaX adopted an ‘opt-in’ approach requiring prior consent, proactively guaranteeing the data subject's choice, whereas global services employed an ‘opt-out’ approach where users adjust usage permissions post-facto via settings. Second, regarding dispute resolution, ChatGPT and Copilot (US) prohibit class actions and mandate individual arbitration in principle. In contrast, Gemini and ClovaX stipulate dispute resolution through the governing law and courts of the user's country of residence. Third, concerning liability for AI-generated content, all four services disclose potential inaccuracies and errors, assigning responsibility for final verification and usage to the user.
These findings suggest that the level of protection for users' rights to informational self-determination and the accessibility of dispute resolution procedures vary depending on the service. This study is significant as it empirically analyzes major generative AI terms of service, demonstrating the necessity for improving terms and establishing related systems for user protection. Furthermore, these results are expected to serve as foundational data for future legal revisions and corporate policy formulation.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• Ⅱ. 기존 문헌 검토 5
• 1. 생성형 AI의 확산과 쟁점 5
• 2. 생성형 AI 관련 규제 동향 8
• 1) 유럽 연합 8
• 2) 미국 10
• 3) 한국 12
• 4) 소결 13
• 3. 이용약관과 이용자 보호 14
• Ⅲ. 연구 방법 18
• 1. 표본 선정 18
• 1) ChatGPT 19
• 2) Gemini 18
• 3) Copilot 20
• 4) ClovaX 20
• 2. 자료 수집 21
• 3. 분석 방법 24
• 1) 텍스트 마이닝 24
• 2) 단어빈도분석, TF-IDF 분석 26
• 3) 동시출현빈도분석 26
• 4) LDA토픽모델링 27
• 5) 데이터 전처리 28
• Ⅳ. 연구 결과 30
• 1. 단어빈도분석 및 TF-IDF 분석 결과 29
• 1) ChatGPT 단어빈도분석 및 TF-IDF 분석 결과 32
• 2) Gemini 단어빈도분석 및 TF-IDF 분석 결과 35
• 3) Copilot 단어빈도분석 및 TF-IDF 분석 결과 37
• 4) ClovaX 단어빈도분석 및 TF-IDF 분석 결과 41
• 2. 동시출현빈도분석 결과 44
• 1) ChatGPT 동시출현빈도분석 결과 45
• 2) Gemini 동시출현빈도분석 결과 47
• 3) Copilot 동시출현빈도분석 결과 50
• 4) ClovaX 동시출현빈도분석 결과 52
• 3. LDA 토픽모델링 결과 54
• 1) ChatGPT 토픽모델링 결과 54
• 2) Gemini 토픽모델링 결과 58
• 3) Copilot 토픽모델링 결과 63
• 4) ClovaX 토픽모델링 결과 67
• Ⅴ. 결론 및 시사점 71
• Ⅵ. 의의 및 한계 79