본 연구는 생성형 인공지능으로 인한 저작권 침해를 개별 출력 물과 기존 저작물 간의 사후적 유사성 판단 문제가 아니라, 생성 시스템의 내부 기술 구조에 내재된 구조적 위험으로 재개념...

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음성 : 극동대학교 대학원, 2026
학위논문(박사) -- 극동대학교 대학원 , 인공지능보안학과 인공지능보안 전공 , 2026. 2
2026
한국어
충청북도
; 26 cm
지도교수: 이용준
I804:43017-200001005098
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본 연구는 생성형 인공지능으로 인한 저작권 침해를 개별 출력 물과 기존 저작물 간의 사후적 유사성 판단 문제가 아니라, 생성 시스템의 내부 기술 구조에 내재된 구조적 위험으로 재개념화한 다. 출력 중심 분석을 넘어, 침해를 생성 파이프라인 전반에서 발생하는 과정 기반 현상으로 파악한다.
본 연구는 생성형 인공지능의 작동을 학습, 표상 형성, 잠재 변환, 확률적 샘플링, 출력 및 유통으로 이어지는 연속적 단계로 분해한다. 저작권 침해 위험은 관찰 가능한 출력 이전에, 훈련 데이 터의 표현적 특성이 고차원 잠재공간에 압축·추상화·잔존하는 표상 단계에서 이미 구조적으로 형성될 수 있음을 논증한다.
본 연구는 내부 표상의 기술적 비가시성이 법적 귀속 실패의 주요 원인임을 규명한다. 표상은 외부에서 직접 관찰하거나 검증할 수 없기 때문에, 침해 위험은 특정 인간 행위자에게 추적되지 않은 채 실현될 수 있으며, 이는 기존 저작권법과 불법행위법이 전제해 온 행위자 식별 구조로는 충분히 대응할 수 없는 ‘행위자 부재(actio sine autore)’ 상태를 초래한다.
이에 본 연구는 기술 단계별 통제 가능성, 위험 예측 가능성, 기능적 기여를 기준으로 책임을 재배치하는 통제 기반 책임론을 제시한다. 또한 개발자, 플랫폼 운영자, 이용자의 책임이 중첩적으로 작동하는 다중 책임 구조를 제안하고, 생성형 인공지능을 단일 산출물이나 중개 행위가 아닌 통합된 서비스로 파악하는 ‘AI 서비스 결함책임’ 개념을 도입한다. 이 연구는 생성형 인공지능에 내재된 구조적 위험에 대응하기 위한 향후 입법·정책·사법 판단의 새로운 이론적 토대를 제공한다.
목차 (Table of Contents)