인공지능 관련 저작권 침해에 관한 시론 = A study on copyright infringement related to artificial intelligence

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Copyright infringement related to artificial intelligence needs to be addressed in terms of AI learning stage and use stage of AI output. Considering the current degree of development of AI technology, it is thought that the issue of copyright infringement occurring in AI learning stage should be solved more urgently than the issue of copyright infringement occurring in use stage of AI output. Artificial intelligence learning step requires large-scale data input and the use of almost all works as data, making it difficult to solve with conventional fair use law. Accordingly legislative cases in each country, including South Korea, are trying to solve the issue of copyright infringement that may occur in the AI ​​learning stage by placing a new fair use clause or a clause allowing text data mining (TDM). On the other hand, I am of the view that copyright infringement that may occur in the stage of using AI output can be largely resolved by the existing laws of infringement and tort liability. However, even in this area, "depending on the development of technology," there could be marginal cases that are difficult for existing legal principles to solve.
Whether an artificial intelligence output has creativity or copyright- ability is a matter that is directly related to whether an artificial intelligence output can infringe on other's copyright. On one side of the view that the copyrightability of artificial intelligence output should be denied, it seems that the current artificial intelligence output can only be used in limited areas such as stock articles, weather articles, and sampling music. Looking at the level of AI(GAN) artwork, chatbot and language translation using NLP, it is necessary to examine in detail whether the AI ​​technology grasps the context from a semantic point of view, and whether creative individuality is expressed accordingly. It is my view that whether pattern recognition, numerical vectorization of characteristics, and probabilistic models adopted by artificial intelligence technology have reached the point where AI can understand human expressions from the viewpoint of semantics not syntactics should be judged legally in the concrete case. An abundance of these discussions will lead to appropriate conclusions on whether to provide legal protection for artificial intelligence output or who to hold legally liable for situations in which artificial intelligence output is believed to infringe on other people's copyrights.
This study also discusses the legal nature of open-source license associated with the Edmond de Belamy portrait case. In the AI development process, open source is widely used in the form of open source-based development platforms such as TensorFlow, development tools, and machine learning libraries such as PyTorch. Since AI development requires extensive human and material resources, it is taking an open source community-based development method in which various developers can participate. Regarding the legal treatment of artificial intelligence's achievements and output, it is also necessary to note the legal nature of open-source license applied in the development and distribution process of AI output.

국문 초록 (Abstract)

인공지능 관련 저작권 침해는 주요하게 인공지능의 학습단계와 이용단계에서 문제된다. 현재 인공지능 기술의 개발 정도를 고려할 때, 인공지능 학습단계에서 발생할 수 있는 저작권 침해의 문제는 인공지능 이용단계에서 발생할 수 있는 저작권 침해 문제보다 더 시급히 해결되어야 할 것으로 생각된다. 인공지능 학습단계는 대규모의 데이터 입력을 요구하고 데이터로 사용된 저작물을 거의 전부 이용하여야 하기 때문에 종래의 공정이용 법리로 해결하기 어려운 점이 있다. 그에 따라 우리나라를 비롯하여 각국의 입법례는 새로운 공정이용 조항 내지 TDM(Text Data Mining) 허용 조항을 두어 인공지능 학습단계에서 발생할 수 있는 저작권 침해 문제를 해결하려고 하고 있다. 반면, 인공지능 이용단계에서 발생할 수 있는 저작권 침해는 기존의 침해 법리, 불법행위 법리에 의해 상당 부분 해결될 수 있다고 본다. 다만 이 영역에 있어서도 ‘기술의 발전에 따라’ 기존의 법리가 해결하기 어려운 한계적 사안이 발생할 수 있을 것이다.
인공지능 생성물이 창작성 내지 저작물성을 갖추고 있는지 여부는 인공지능 생성물이 타인의 저작권을 침해할 수 있는지 여부와 직접적으로 연결되는 문제이다. 인공지능 생성물의 저작물성을 부정해야 한다고 보는 견해의 일면에는 현행 인공지능 생성물의 수준이 주식 기사, 날씨 기사, 샘플링 음악 등 제한된 영역에서 활용될 수 있는 정도에 불과하다는 점이 고려되었다고 보이는데, 현재 GAN을 이용한 AI 미술품의 수준, NLP를 이용한 챗봇, 언어번역의 수준을 보면 해당 인공지능 기술이 의미론적(semantic) 관점에서 문맥, 맥락을 파악하는지, 그에 따라 창작적 개성이 발현되었는지를 구체적으로 검토해야 할 단계에 진입하였다고 생각된다. 인공지능 기술이 채택하고 있는 패턴인식, 특성의 수치벡터화, 확률적 모형 등이 인간의 표현을 구문론적(syntactic) 차원을 넘어서 의미론적(semantic)차원으로 이해하는지에 관하여 개별 기술 단위로 법률적으로 판단해야 할 시점에 이르렀다고 본다. 이러한 논의를 풍부하게 진행하여야 인공지능 생성물에 대해 법적인 보호를 할 것인지, 인공지능 생성물이 타인의 저작권 등을 침해하는 것으로 여겨지는 상황에 대해 누구에게 법적 책임을 부담시킬 것인지 등에 관한 적절한 결론을 도출할 수 있을 것이다.
본고는 Edmond de Belamy 초상화 사례와 관련되어 있는 오픈소스 라이선스의 법적 성격에 대해서도 기본적인 사항을 논하였다. 인공지능 개발 과정에서 오픈소스는 TensorFlow와 같은 오픈소스 기반 개발플랫폼, 개발도구, PyTorch와 같은 기계학습 라이브러리 등의 형태로 널리 사용되고 있다. 인공지능 개발은 광범위한 인적, 물적 자원이 필요한 영역이므로 이를 위해 다양한 사람이 참여할 수 있는 오픈소스 커뮤니티 기반의 개발 방식을 취하고 있는 것이다. 인공지능의 성과물, 생성물에 대한 법적 취급과 관련하여, 개발 및 배포 과정에서 적용되는 오픈소스 라이선스의 법적 성격에도 유념할 필요가 있다.

참고문헌 (Reference)

1 이규호, "인공지능 학습용 데이터세트에 대한 저작권법과 부정경쟁방지법상 보호와 그 한계" 대한변호사협회 (494) : 90-112, 2020

2 박현경, "인공지능 학습과정에서 저작물의 이용에 관한 소고" 한국스포츠엔터테인먼트법학회 23 (23): 129-152, 2020

3 김병필, "이루다 사건을 통해 본 자연어 처리 인공지능의 법적 쟁점" 2021

4 Jonathan Hill, "The Termination of Bare Licences" 60 (60): 2001

5 김병일, "TDM 면책과 혁신에 대한 EU의 접근법의 시사점"

6 Matthew Sag, "Orphan Works as Grist for the Data Mill" 27 : 2012

7 Lawrence Rosen, "Open Source Licensing: Software Freedom and Intellectual Property Law" Prentice Hall PTR 2004

8 McDonagh, Luke, "Free and Open Source Software" Oxford University Press 2013

9 Carlini, "Extracting Training Data from Large Language Models"

10 James Grimmelmann, "Copyright for literature Robots" 101 : 2016

11 Eleonora Rosati, "Copyright as an obstacle or an enabler? A European perspective on text and data mining and its role in the development of AI creativity" 27 (27): 2019

12 이은주, "CNN과 RNN의 기초 및 응용연구" 22 (22): 2017

13 Benjamin Sobel, "Artificial Intelligence’s Fair Use Crisis" 2017

14 Christopher M. Newman, "A License Is Not a “Contract Not To Sue”: Disentangling Property and Contract in the Law of Copyright Licenses" 98 (98): 2013