중국 지식재산권 관련 민법개정의 소개와 시사점

운박 ( Yun¸ Bo ),정연덕 ( Chung¸ Yeun-dek ) 건국대학교 법학연구소 2021 一鑑法學 Vol.- No.49

중국은 1954년, 1962년, 1979년, 2001년 4차례에 걸쳐 민법전 개정 작업을 하였다. 2019년 12월 16일에 최신 중국 민법전 초안을 공포하여 2020년 5월 28일 전국인대 3차회의에서 심의하여 통과되었으며 2021년 1월 1일부터 실행되었다. 다만 중국 개정 민법은 지식재산권과 관련한 내용은 여러 가지 문제가 있다. 중국은 한국처럼 지식재산기본법 같은 지식재산권에 대해 기본법이 없으며, 지식재산권 관련 법률은 모두 민법총칙에서 간략히 나열하고 저작권법, 특허법, 상표법, 부정경쟁방지법 등 개별법에서 다룬다. 민법개정 내용과 개별법에서 규정된 지식재산권 관련 내용은 충돌이 생길 수 있다. 법체계가 혼란하거나 조문이 중첩된 문제 그리고 지금까지 있었던 지식재산권 보호 범위 문제 또는 과학기술 발전에 따라 나타나는 새로운 지식재산권 보호 등에 문제가 있다. 이번에 처음으로 징벌적 손해배상제도를 명문으로 도입하고 온라인 불법행위에 대해 권리자, 이용자, 제공자의 해당 의무와 책임에 대해 신설하였다. 개정 민법 제123조는 지적재산권 객체의 범위를 넓혔지만 엄격한 법정주의 원칙은 새로운 지식재산을 적용한 제품을 새로 만들어지기 불리하도록 하였다. 엄격한 법정주의 원칙과 현행 단행법률이 충돌하고 있다. 둘째, 중국 지적재산의 입법, 사법, 특히 시장거래 활동의 발전은 10여년 전과 비교했을 때 엄청난 변화가 있었고, 지식재산계약에 대해 법률인식을 하고 있다. 이후에도 민법전 개정에서 지식재산권계약에 대한 통일된 규정을 마련할 필요가 있다. 셋째, 불법행위에 대해 네트워크제공자, 이용자, 권리자에 관련 규정이 있지만 정비되어야 할 규정도 존재한다. 이번 민법전 개정 내용 중에서 지식재산권에 관련 징벌적 손해배상제도 도입하고, 온라인 서비스제공자, 이용자, 권리자 해당 의무와 책임을 구체화하고 지식재산권에 대해 보호 강도 및 권리침해에 대해 대응 방법을 개선한 점도 있다. 현행 법률 중에 징벌적 손해배상에 대해 많은 혼란이 있지만 징벌적손해배상제도를 명문으로 중국 민법에서 규정한 것은 중국 내에 지식재산권 보호에 대해 매우 큰 의미가 있다. 중국의 지식재산침해를 우려하는 시선이 많아 이러한 법의 개정과 집행을 통하여 지식재산 침해 문제가 앞으로 개선될 수 있을 것이다. China made four revisions to the Civil Code in 1954, 1962, 1979, and 2001. The draft of the latest Chinese Civil Code Exhibition was implemented from January 1, 2021. However, China’s revised civil law has many problems related to intellectual property rights. China does not have a basic law on intellectual property rights, such as the Basic Act on Intellectual Property, and all laws related to intellectual property rights are briefly listed in the Civil Code and dealt with in individual laws such as copyright law, patent law, trademark law, and fraudulent competition prevention law. The amendment of the civil law and the intellectual property rights stipulated in the individual law can cause conflicts. There are problems such as confusion in the legal system or overlapping condolences, the scope of intellectual property rights protection so far, or the protection of new intellectual property rights that arise due to scientific and technological development. For the first, the punitive damages system was introduced in name and the responsibilities and responsibilities of the rights, users, and providers for online illegal activities were newly established. Article 123 of the revised Civil Code expanded the scope of intellectual property rights objects, but the strict legal principle made it difficult to create new products that applied new intellectual property. Strict legalism principles and current enforcement laws are at odds. Second, the development of Chinese intellectual property legislation, justice, and market trading activities has changed dramatically compared to more than a decade ago, and legal awareness of intellectual property contracts has been made. Afterwards, it is necessary to prepare unified regulations on intellectual property rights contracts in the revision of the Civil Code. Third, there are relevant regulations for illegal activities, but there are also regulations that need to be maintained, for network providers, users and rights holders. However, among the amendments to the Civil Code, the government introduced punitive damages on intellectual property rights, specified the obligations and responsibilities of online service providers, users, and rights holders, and improved measures to protect intellectual property rights and infringe rights. There is a lot of confusion about punitive damages among the current laws, but the provision of punitive damages in China’s civil law as a name means a lot to protect intellectual property rights in China. Many people are concerned about China’s infringement of intellectual property, so the issue of intellectual property infringement can be improved in the future through the revision and enforcement of such laws.

머신러닝에서 저작권 침해 검토

운박(Yun Bo),정연덕(Chung, Yeun-Dek) 한국저작권위원회 2021 계간 저작권 Vol.34 No.3

인공지능기술의 발전으로 현행 저작권법상 여러 가지 문제가 늘어나고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝(machine learning)이 타인의 저작물이나 데이터를 이용하는 행위가 과연 저작권이 면책되는지 문제가 된다. 즉, 머신러닝 기술을 통해서 허락 없이 저작물을 이용하여 인간보다 더욱 빠르게 새로운 저작물을 만들어내는 행위는 공정이용에 해당되는지 혹은 저작권 침해책임을 부담하여야 되는지 문제가 된다. 본 연구는 우선 현행 인공지능과 머신러닝에 대해 각 학설을 정리하고 인공지능 개념과 머신러닝 개념을 구별한다. 머신러닝의 3가지 종류도 검토하며, 머신러닝의 공정이용 4가지 요소를 적용 여부되는지에 검토한다. 머신러닝 과정에서 주로 표현적 내용여부를 기준으로 ‘비 표현적 머신러닝(non-expressive machine learning)’과 ‘표현적 머신러닝(expressive machine learning)’ 두 가지로 나누었다. 본문은 머신러닝의 저작물이 특정 작가에 기인하는지를 기준으로 ‘표현적 머신러닝’을 ‘일반 표현적 머신러닝(general-expressive machine learning)’과 ‘특정 표현적 머신러닝(specificexpressive machine learning)’으로 한 단계 더 구분한다. 그리고 머신러닝 유형에 따라 공정이용에 해당되는지와 저작권 침해 여부를 논의한다. 결론은 비 표현적 머신러닝은 저작권법상 저작물을 이용하는 것이 아니어서 침해책임이 없다. 일반 표현적 머신러닝은 저작권법상 저작물을 이용하여 공정이용으로 판단되기 때문에 저작권 침해책임이 없다. 특정 표현적인 머신러닝을 이용한 머신러닝은 저작권법상의 저작물을 이용하는 것에 해당하며, 공정이용으로 인정할 수 없어서 해당 저작권 침해책임을 져야 한다. 이 유형의 머신러닝은 해당 저작물 저작권자의 허락을 받거나 저작권료를 지급해야 한다. The development of artificial intelligence technology is increasing a number of problems under the current copyright law. It is doubtful whether machine learning, a field of artificial intelligence, is exempt from the use of other people’s works or dating. In other words, creating new works faster than humans using machine learning technology without the same work is a question of process requirement or copyright infringement responsibility. This study first organizes each theory about current artificial intelligence and machine learning, and distinguishes artificial intelligence concepts from machine learning concepts. It will also review three types of machine learning, and examine whether four elements of machine learning are applied or not applied. In the process of machine learning, expressive contents were divided into two categories: non-expressive machine learning and expressive machine learning based on whether or not to export them. The text further distinguishes “expressive machine learning” from “general-expressive machine learning” and “specific-expressive machine learning” based on whether the work of machine learning is attributable to a specific author. In addition, depending on the type of machine learning, it is discussed whether it corresponds to the use of the process or whether it violates copyright. The bottom line is that non-expression machine learning does not use works under copyright law, so it is not responsible for infringement. General expressive machine learning is not responsible for copyright infringement because it is judged to be used as a process using works under the Copyright Act. Machine learning using specific expressive machine learning corresponds to the use of works under the Copyright Act, and cannot be recognized as a fair use, so it is responsible for copyright infringement. This type of machine learning requires permission from the copyright holder or payment of copyright fees.

인공지능 생성물의 저작자 판단

정연덕 ( Chung Yeun-dek ),운박 ( Yun Bo ) 건국대학교 법학연구소 2021 一鑑法學 Vol.0 No.48

앤 여왕법부터 시작된 현대 저작권법에 저작자는 저작물의 주체로서 매우 중요한 역할을 맡고 있다. 저작자 신분을 확인하는 것이 문제가 된다. 과학기술이 발전함에 따라 누구에게 저작자 신분을 부여하는 것은 1884년 Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony부터 계속 저작권법상 논의가 되었으며, 인공지능 기술의 발전은 인공지능 생성물의 저작자 신분을 확정과 관한 법적 문제에 다시 이슈가 된다. 인공지능 생성물에 대해 법으로 보호를 받아야 된다고 생각했지만, 문제는 현행 저작권법에 따라 인간의 사상이나 감정을 표현한 창작물만 보호받을 수 있다. 그리고 판례와 학설에도 인간에게만 저작자 신분을 인정해준다. 본 논문에서는 먼저, 최근에 이슈가 된 인공지능 생성물의 저작자 문제를 소개한다. 그리고 영미 및 대륙 법계 국가의 저작자 개념에 관한 내용을 통해 저작자의 개념을 검토한다. 인공지능 생성물에 대해 누구에게 저작자 신분을 부여하는 것은 각 의견(인공지능, 프로그래머, 사용자, 공동저자, 투자자, 그리고 공공영역)을 살펴보고 이와 관련한 입법론에 대해도 알아본다. 결론은 사용자에게 저작자 신분을 부여하는 것이 가장 타당하다. 인공지능 생성물의 될 수 있는 주체에 대한 학설은 모두 이유가 있지만, 현행 법체계에서 인공지능이 아무리 발전하더라도 저작자 신분을 부여하기 어렵다. 프로그래머, 공동저자에게 부여해준 의견은 각 장점이 있지만, 이와 같이 새로운 문제도 나타낸다. 투자자가 직접 창작 과정을 참여하지 않고 저작자 신분을 인정하기 거의 불가능하다. 공공영역에 진입시키면 저작권법의 최종 목적을 위반하며, 창작에 대해서도 불이익하다. 프로그래머와 투자자에게 인정해주면 과도한 보수가 이중 인센티브를 주고 인공지능에 대한 불평등 이용을 초래할 수도 있다. 그러나 추세는 인공지능의 미래 발전에 자원을 투입하려는 동기를 제한해서 프로그래머와 투자자에게 불리하게 작용하게 된다. 공동저자는 새로운 공동 혹은 결합 작품의 문제를 만들어 낼 수도 있어서, 공동저작자의 경우 일부 장점이 있지만 새로운 문제를 나타내기 때문에 공동저작자에 포함시키는 것은 오히려 문제를 피하는 것처럼 보인다. 공공영역에 포함시키면 저작권법의 기본 목적에 위반되고, 사회공중에게도 가치가 있는 작품은 그만큼 줄어든다. 게다가 사용자의 불편과 혼란을 일으키고 고아저작물의 문제도 다시 나타날 수도 있다. 따라서 인공지능 생성물의 사용자에게 저작자 신분을 부여하면 저작자를 격려하고 재창작을 촉진할 수 있다. 즉, 사용자에게 인공지능 생성물의 저작자로 간주하면 가장 타당하다. In modern copyright law, which began with Queen Anne’s Law, the author plays a very important role as the subject of the work. As such, identifying the author’s identity is a matter of priority. As science and technology advances, granting author status to anyone has been discussed under copyright law since Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony in 1884, and the development of artificial intelligence technology is again an issue of legal issues concerning the confirmation of author status of artificial intelligence products. Though it was thought that artificial intelligence products should be protected by law, the problem is that only creations expressing human thoughts or emotions can be protected under the current copyright law. In addition, only human beings can be recognized as authors in precedents and theories. This paper introduces the author problem of the distant, recent issue of artificial intelligence products. and review the author’s concept through content on the author’s concept of Anglo-American and continental law countries. It also looks at each opinion (artificial intelligence, programmer, user, co-author, investor, and public domain) to give author status to an artificial intelligence product and to learn about legislation in this regard. The conclusion is also most relevant if the user is given the author status. There is a reason for all the theories about the possible subject of artificial intelligence products, but no matter how advanced artificial intelligence is in the current legal system, it is difficult to give the author status. The opinions given to programmers and co-authors have their own advantages, but they also represent new problems. It is almost impossible for an investor to recognize his or her identity as a writer without participating in the creation process himself. Entering the public domain violates the ultimate purpose of copyright law and is also disadvantageous for creation. Acknowledging programmers and investors can give double incentives and lead to the use of inequality in artificial intelligence. But the trend limits the incentive to put resources into the future development of artificial intelligence, which works against programmers and investors. Co-authors may create problems with new collaborative or combined works, so it seems to avoid problems rather than include them in co-authors because they have some advantages, but they represent new problems. Included in the public domain violates the basic purpose of copyright law, and the number of works of value to the public is reduced. In addition, it can cause inconvenience and confusion for users and the problem of orphan crops can reappear. Therefore, granting a user of an artificial intelligence product the author status avoids inhumane problems, and then the user directly participates in the creation process. Finally, it can encourage authors and promote re-creation. In other words, it is most appropriate for a user to be regarded as the author of an artificial intelligence product.