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[기고] 챗GPT 시대, 창작자가 고려할 저작권 쟁점들

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이용해 YH&CO 대표변호사

최근 OpenAI가 공개한 대화형 인공지능 서비스인 '챗GPT'가 국내외에서 크게 화제가 되고 있다. 챗GPT는 사용자와 대화를 주고받는 형식으로 사용자의 질문에 답변하도록 설계된 인공지능 모델로, 방대한 양의 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 답변을 함으로써 수많은 질문들에 대하여 최적의 답변을 내놓고 있다. 물론 여전히 정확성 면에서는 다소 아쉬운 점이 있기는 하지만, 챗GPT는 대화 과정에서 사용자가 질문하는 맥락을 파악하여 후속 질문에 대하여 보다 정확한 답변을 구현해내는 등 이전의 인공지능 서비스들보다 훨씬 진일보한 모습을 보이고 있다.

챗GPT가 공개된 이후 다른 빅테크 기업들도 인공지능 개발을 점차 강화하고 있기 때문에, 향후에는 챗GPT와 같이 사용자들의 특정한 요구에 따라 결과를 생성해내는 이른바 '생성형 인공지능' 모델이 점차 일반화될 것으로 보인다. 다만, 생성형 인공지능이 방대한 데이터를 학습하는 과정에서는 수많은 창작자의 저작물을 활용하게 되므로 타인의 저작권 등 이해관계와 충돌할 가능성이 있는데, 이러한 인공지능 모델의 확산과 관련하여 구체적으로 발생될 어떠한 방식으로 권리가 충돌하게 되고, 그 과정에서 창작자들은 어떻게 자신의 저작권을 보호해야 할까.

◇인공지능 학습에 이용된 원데이터의 저작권 = 우선 챗GPT에는 수많은 문서, 기사, 대화 등 원데이터가 활용되었고, 그림 인공지능이나 작곡 인공지능 프로그램 등 다른 생성형 인공지능에도 수많은 저작물이 원데이터로 활용되었을 것이다. 그런데 이처럼 인공지능에 활용된 원데이터가 인간의 사상이나 감정을 표현한 것으로서 창작적 요소를 가지고 있어서 저작물에 해당한다면, 그 원데이터의 저작권은 원저작자에게 있다. 따라서 이러한 원데이터를 활용하여 생성형 인공지능을 개발한 회사들은 원저작자가 부여한 라이선스 조건을 모두 충족하였다는 등의 특별한 사정이 없는 한 원저작자의 저작권을 침해할 소지가 있다.

◇원데이터 이용은 '공정한 이용' 등에 해당할까 = 검색사이트가 썸네일 이미지나 기사 일부를 보여주는 경우와 같이, 사용자가 검색한 단어나 문장이 특정 원저작물(기사, 사진, 영상 등)과 관련이 있다는 것을 보여주는 정도에 불과하다면, 사용자는 그 썸네일 이미지나 검색 결과를 독립적인 저작물로 이용하는 것이 아니라 거기에 기재된 주소를 거쳐 원저작물에 찾아가게 되므로, 원저작물의 수요를 대체하지 않는 적법한 '공표된 저작물의 인용' 내지 '공정한 이용'으로 될 수 있다.

그에 반해 다른 저작물이 온전히 또는 대부분 인식이 가능할 정도로 그 창조적 개성이 그대로 옮겨져 있는 경우라면, 원저작물의 수요를 대체하여 결과적으로 저작권자의 이용허락에 따른 이용료 수입을 감소시킬 것이므로 적법한 '공표된 저작물의 인용' 내지 '공정한 이용'으로 인정되기 어려우며, 영리적인 목적을 위한 이용의 경우에는 더욱 그러하다.

개별 서비스마다 구현하는 방식에 따라 다를 수 있겠지만, 타인이 저작권을 가지는 원데이터를 활용, 학습하여 결과물을 도출하는 경우 그 생성형 인공지능이 보여주는 결과물이 원저작물을 대체하는 경우가 대부분일 것이므로, 결국 공정한 이용 등으로 인정되기 어렵고 원저작자의 저작재산권을 침해할 가능성이 크다.

이용해 변호사

◇원저작자의 저작권 주장이 가지는 한계 = 이처럼 원데이터 이용이 원저작자의 저작재산권을 침해할 가능성이 큼에도 불구하고, 생성형 인공지능이 방대한 데이터를 적절히 조합하여 결과물을 보여줌으로써 원저작물을 알아보기 어렵다면, 원저작자는 자신의 저작권 침해 사실을 입증하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 또한 생성형 인공지능이 자신의 저작권을 침해한 사실을 입증하였다고 하더라도 그로 인한 손해의 액수가 미미하여 법적 쟁송을 제기하는 것이 실질적인 권리 보호의 수단이 되기 어려울 수도 있다. 그밖에도 저작권법은 아이디어가 아니라 구체적인 '표현'을 보호하고 있으므로, 인공지능이 딥 러닝을 통해 능동적으로 학습하여 새롭게 도출해낸 결과물의 경우 미미한 원데이터와의 연관성만을 이유로 저작권 침해가 인정되는지 여부가 문제될 수도 있다.

◇ 창작자는 생성형 인공지능에 어떻게 대비해야 할까 = 세계 최대 이미지 플랫폼인 '게티 이미지'는 얼마 전 그림 인공지능 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)을 개발한 '스테빌리티 AI'가 자사의 이미지를 무단으로 사용하여 학습하였다는 이유로 저작권 침해소송을 제기하는 등 저작권자들과 생성형 인공지능 개발자와 저작권자들 사이의 분쟁이 점차 본격화되고 있다.

창작자들이 이러한 저작권 침해소송에서 앞서 본 난점을 극복하기 위해서는, 자신의 저작물에 다른 제품이나 서비스 등과 구별되는 고유한 트레이드마크를 삽입하거나 핑거프린팅 등을 하는 등 저작권 침해 사실을 보다 용이하게 입증할 수 있는 방법을 강구할 필요가 있고, 사전에 저작권 등록을 함으로써 침해자의 과실 여부 등에 대한 입증책임을 전환시키는 것도 한 방법이 될 수 있다.

또한 자신의 저작물이 인공지능 등에 무단 이용되고 있는지를 적극적으로 모니터링함으로써 저작권이 침해되는 즉시 대응할 필요가 있고, 다른 한편으로 자신의 저작물에 대한 이용가능한 조건을 라이선스로 설정하거나 그 저작물에 대한 이용허락을 받을 수 있는 절차 등을 미리 고지함으로써 적법하게 이용할 수 있는 기회를 적극적으로 부여한다면, 무단이용에 따른 저작권 침해를 상당 부분 막을 수 있을 것이다.

◇창작자들에게 열린 새로운 수익창출의 기회 = 저작권법은 창작자의 권익만을 보호하는 법이 아니며, 저작자에게 일정한 독점권을 부여하는 방법으로 창작의욕을 고취시킴으로써 최종적으로 더 많은 창작물이 널리 공중에 향유될 수 있도록 하는 것에 근본적인 목적이 있다. 더구나 비약적으로 기술이 발전함에 따라 저작물을 이용하는 방법도 점차 다양해지고 있고 그 기술의 발전이 인류에 가져다 주는 긍정적인 측면을 고려해보면, 향후 생성형 인공지능의 활용도 거스를 수 없는 대세가 될 가능성이 크다. 실제로 정부도 최근 인공지능의 발전과 창작자의 권리를 균형 있게 보장할 수 있는 방안을 모색하고 있다.

이런 상황에서 창작자들도 자신의 저작물을 활용한 수익을 극대화할 수 있는 다양한 수익 모델을 염두에 두어야 할 것이다. 그 수익 모델은 모든 종류의 저작물에 동일하게 적용되어야 하는 것은 아니므로, 어문, 음악, 사진, 영상저작물 등 각 저작물의 창작자들은 저마다 자신에게 가장 유리한 수익 배분 방식을 찾을 필요가 있다. 그 모델은 저작권자로서 자신의 저작물이 인공지능에 이용되는 것에 개별적으로 승인하는 모델이 될 수도, 저작물의 이용을 자유롭게 허용하되 그 이용에 대한 사용료를 징수하는 것에 보다 집중하는 모델이 될 수도 있다.

구체적인 사용료의 징수 및 분배 방식도 한국음악저작권협회 등과 같은 신탁단체를 별도로 설립하는 방식, 기존의 신탁단체가 사용료를 징수하는 대상을 확대하는 방식, 유튜브와 같이 인공지능 업체가 데이터를 제공한 개별 저작권자에게 직접 사용료를 분배하는 방식 등 다양한 형태로 나타날 수 있다. 어느 방식에 의하더라도 창작자들에게는 더 많은 수익을 안겨줄 가능성이 크므로, 창작자들도 인공지능을 개발하는 업체 등과 함께 사용료의 징수 및 분배 방식 등을 적극적으로 고민할 필요가 있다.

장기적으로는 인공지능 개발자와 창작자들이 모두 동의할 수 있는 방식으로 안정된 수익 모델이 자리잡게 될 것이고, 이러한 수익 모델은 향후 심화될 인공지능 기술의 발전, 데이터 수집 과정의 투명화, 관련 법령의 정비 등에 따라 형성될 것으로 보이는바, 창작자들도 이에 대하여 더 많은 관심을 가질 필요가 있다.

* 본 뉴스레터는 챗GPT와 대화한 내용을 일부 참조하여 작성되었습니다.

이용해 변호사는 서울대학교 영어영문학과를 졸업했다. 변호사로서 커리어를 시작하기 전에, 10년 간 SBS PD로서 다수의 프로그램을 연출했다. SBS 퇴사 후 10여 년간 초록뱀미디어 등에서 드라마 및 예능 프로그램을 제작했다. 이후 변호사로서 법무법인 화우에서 근무하면서 넷플릭스, 아이치이, 파라마운트, 스카이댄스, Banijay, JTBC스튜디오, 초록뱀미디어, 드라마하우스, IHQ, 스튜디오플로우 등 국내외 다수의 콘텐츠 기업의 프로덕션 리걸 및 자문변호사로서 역할을 수행해왔다. CJ ENM 등의 중대재해처벌법 시행에 대비한 컨설팅을 수행하기도 했다. 현재 국내외 콘텐츠업계 여러 기업들에 법률적 자문과 경영 컨설팅 서비스를 제공하는 YH&CO의 대표변호사로 있다.

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타이거 우즈 탄 차량 전복·체포 [서울=뉴스핌] 이웅희 기자·한지용 인턴기자 = '골프 황제' 타이거 우즈(50)가 또 '음주 또는 약물 운전'(DUI·Driving Under the Influence) 혐의에 연루돼 체포됐다.  미국 ABC 방송과 AP통신 등에 따르면 우즈는 28일(한국시간) 미국 플로리다주 마틴 카운티 주피터 아일랜드 인근 도로에서 차량을 운전하던 중 사고를 일으킨 뒤 경찰에 체포돼 구금됐다. [서울=뉴스핌] 박상욱 기자 = 타이거 우즈. [사진=로이터] 2026.03.19 psoq1337@newspim.com 사고는 이날 오후 2시를 넘긴 시점에 발생했다. 우즈가 몰던 차량은 왕복 2차선 도로에서 다른 차량과 충돌한 뒤 전복된 것으로 전해졌다. 우즈는 큰 부상을 입지 않은 것으로 확인됐다. 다만 현장에 출동한 경찰은 우즈의 상태를 확인하는 과정에서 음주 또는 약물 영향 아래 운전을 했다고 의심했고, 곧바로 체포했다. 현재까지 우즈가 술에 취한 상태였는지, 약물 복용에 따른 것인지는 명확히 밝혀지지 않았다. 우즈의 교통사고는 이번이 처음이 아니다. 그는 2021년 2월 미국 캘리포니아주 로스앤젤레스 인근에서 차량 전복 사고를 당해 다리 등에 중상을 입고 장기간 재활 치료를 받은 바 있다. 당시 경찰은 과속과 운전 부주의를 사고 원인으로 지목했으며, 음주나 약물 정황은 없다고 결론 내렸다. 타이거 우즈. [사진=로이터] 또한 우즈는 2017년에도 DUI 혐의로 체포된 전력이 있다. 당시 그는 도로변에 정차된 차량 운전석에서 잠든 채 발견됐으며, 진통제 복용 상태였다고 진술했다. 이후 법정에서 혐의를 인정하고 벌금과 보호관찰, 사회봉사 등의 처분을 받았다. 우즈는 지난해 9월 일곱 번째 허리 수술을 받은 후 선수 생활 연장을 준비해 왔다. 우즈는 다음달 9~12일 열리는 마스터스 출전 여부를 아직 고민 중인 것으로 알려졌다. 또 다음해 열리는 아일랜드 라이더 컵의 미국 단장직 승낙 여부도 이달말까지 결정해야 하는 상황이다. football1229@newspim.com 2026-03-28 08:59
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'삼전닉스' 흔든 구글 '터보퀀트' [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 구글이 공개한 새 기술 '터보퀀트(TurboQuant)가 인공지능(AI) 반도체 시장에 파장을 일으키고 있다. KV(key-value) 캐시를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄이면서 비용과 속도를 동시에 개선한 것이 핵심이다. 다만 비용 하락이 AI 확산을 자극하는 '제번스 역설'이 작동할 경우, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다는 전망이 나온다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆메모리 6분의 1로…속도까지 끌어올린 '터보퀸트'27일 반도체업계에 따르면 구글이 지난 24일(현지시간) 공개한 '터보퀀트'는 대규모언어모델(LLM)의 핵심 병목으로 꼽히는 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술로, 비용과 속도를 동시에 개선할 수 있는 해법으로 주목을 받는다. LLM은 문장을 생성할 때 이전 대화 내용을 'KV 캐시' 형태로 저장해 활용한다. KV 캐시는 모델이 이미 처리한 단어들의 정보를 임시로 저장해두는 일종의 '작업 메모리'로, 같은 계산을 반복하지 않고 다음 문장을 빠르게 생성하도록 돕는 역할을 한다. 대화가 길어질수록 이 캐시가 기하급수적으로 늘어나며 GPU 메모리를 빠르게 소모한다. 그동안 업계는 연산 성능을 높이는 데 집중해왔지만, 실제 서비스 환경에서는 메모리 한계가 속도 저하와 비용 상승의 주요 원인으로 지목돼 왔다. 터보퀀트는 이 지점을 겨냥한 기술이다. 핵심은 데이터를 저장하는 방식을 바꿔 같은 정보를 훨씬 적은 용량으로 담아내는 데 있다. 기존에는 복잡한 수치 데이터를 그대로 저장했다면, 터보퀀트는 이를 '크기(magnitude)와 방향(direction)'으로 단순화해 표현한다. 구조 자체를 바꿔 압축 효율을 끌어올린 셈이다. 여기에 압축 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소한의 정보로 보정하는 방식이 더해졌다. 극히 적은 추가 데이터로 오류를 보정해 정확도를 유지하는 구조다. 이 덕분에 기존 압축 기술의 한계였던 성능 저하 문제를 피할 수 있었다. 구글에 따르면 터보퀀트를 적용하면 KV 캐시 메모리를 최대 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 저장 용량도 기존 16~32비트에서 약 3비트 수준까지 낮아진다. 메모리 사용량이 줄어들면서 연산 속도도 함께 개선돼, 일부 환경에서는 최대 8배까지 처리 속도가 향상된 것으로 나타났다. 특히 별도의 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ◆메모리주 급락에도…"수요 감소는 과도한 우려"터보퀀트가 공개되자 글로벌 금융시장이 출렁였다. 메모리 사용 효율이 크게 개선될 경우 향후 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 반영되면서 메모리 관련 종목이 일제히 하락했다. 미국 증시에서는 마이크론을 비롯한 메모리 업체 주가가 급락했고, 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 약세를 보였다. 다만 반도체업계에서는 이를 구조적 수요 감소로 해석하기에는 이르다는 분석이 우세하다. 터보퀀트가 메모리 사용량을 줄이는 것은 사실이지만, 이는 개별 AI 모델 단위의 효율 개선일 뿐 전체 수요 감소로 직결되지는 않는다는 것이다. 오히려 비용 절감을 통해 AI 서비스 확산을 가속화할 경우 전체 메모리 수요는 증가할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리는 단순 저장 용량보다 데이터 처리 속도와 대역폭이 핵심 경쟁력인 만큼, 터보퀀트와 직접적인 대체 관계에 있지 않다는 분석도 제기된다. 메모리 효율화 흐름과는 별개로 고성능 메모리 수요는 성장세를 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 지난 18일 오전 경기 수원시 영통구 수원컨벤션센터에서 열린 '제57기 삼성전자 정기주주총회'에서 주주들이 HBM4, HBM4E 메모리를 보고 있다. [사진=뉴스핌DB] ◆효율 높일수록 수요 늘어…'제번스 역설' 재현할 수도효율이 높아질수록 오히려 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'이다. 기술 발전으로 비용이 낮아지면 활용 범위가 확대되고, 결과적으로 전체 수요가 증가하는 현상이다. 이 같은 흐름은 과거 산업 사례에서도 확인된다. 1990년대 인터넷 확산 초기에는 이메일과 디지털 문서 도입으로 종이 사용량이 줄어들 것이라는 전망이 우세했지만, 실제로는 PC와 프린터 보급, 웹 문서 출력 증가가 맞물리며 오히려 종이 사용량이 급증한 바 있다. 업계에서는 이를 효율 개선이 수요 감소로 이어지지 않고 오히려 전체 수요를 확대시키는 '리바운드 효과'의 대표 사례로 보고 있다. AI 역시 유사한 경로를 따를 가능성이 크다는 분석이다. 실제 최근 사례에서도 유사한 흐름이 나타났다. 저비용·고효율 AI 모델을 내세운 딥시크(DeepSeek) 공개 당시 반도체 업종 주가가 단기 급락했지만, 이후 AI 수요 확대 기대가 반영되며 빠르게 회복세를 보였다. 김일혁 KB증권 연구원은 "터보퀀트로 메모리 사용 효율이 개선되더라도 수요 감소로 직결되기보다는 AI 활용 확대를 통한 수요 증가 요인으로 작용할 가능성이 크다"고 분석했다. 이어 "컨텍스트 윈도우 확대와 AI 에이전트 확산, 온디바이스 AI 성장 등이 맞물리면서 메모리 수요는 구조적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다. syu@newspim.com 2026-03-27 16:54
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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