미국에서 발생한 Authors Guild v. Google 사건은 오늘날 생성형 AI 학습 논쟁의 출발점으로 평가된다. 이 사건에서 구글은 전 세계 도서를 대규모로 스캔하여 데이터베이스를 구축하고, 검색 서비스를 제공하였다. 이에 대해 저작권자들은 무단 복제라며 소송을 제기하였으나, 미국 법원은 해당 행위를 공정이용(fair use)으로 인정하였다.

특히 법원은 이 서비스가 원저작물을 대체하기보다는 정보 접근성을 높이고, 검색이라는 '변형적 이용(transformative use)'에 해당한다고 판단하였다.

이 판결은 이후 인공지능 학습에도 중요한 시사점을 제공하였다. 즉, 대규모 데이터 수집과 분석이 일정한 조건 하에서는 적법하게 인정될 수 있다는 기준을 제시한 것이다. 실제로 많은 AI 기업들은 이 판례를 근거로, 인터넷에 공개된 텍스트 데이터를 학습에 활용하는 것이 가능하다고 해석해 왔다.

그러나 이러한 접근은 유럽연합에서는 그대로 적용되기 어렵다. EU는 EU AI Act과 함께 저작권 지침(DSM Directive)을 통해 텍스트·데이터 마이닝(TDM)에 대해 권리자의 통제권을 명시적으로 인정하고 있다. 특히 권리자가 이용을 거부(opt-out)한 경우, 해당 데이터를 AI 학습에 사용하는 것은 허용되지 않을 수 있다.

더 나아가 생성형 AI에 대해서는 학습 데이터의 투명성 확보와 출처 공개 의무까지 요구되는 방향으로 규제가 강화되고 있다. 문제는 우리나라 저작권법 제35조의5와 미국 저작권법 제107조가 동일하기 때문에 미국의 이런 판례를 믿고 우리나라 기업이 AI 모델을 개발하고, 국내에서는 비교적 문제없이 서비스를 운영하였다고 하더라도, 이제 이를 유럽 시장에 진출시키는 순간 중대한 법적 리스크에 직면하게 된다는 점이다.

예컨대 학습 데이터에 포함된 유럽 저작물이 적법하게 이용되지 않았다고 판단될 경우, 해당 모델 자체가 규제 대상이 되거나 서비스 제공이 제한될 수 있다.

이는 단순한 벌금 문제를 넘어, 모델 재학습이나 서비스 구조 전면 수정을 요구받는 상황으로 이어질 수도 있게 되는 것이다.

결국 이 사례는 다음과 같은 본질적인 문제를 드러낸다.

동일한 인공지능 기술과 데이터 활용 방식이 미국에서는 공정이용으로 인정되고, 한국에서는 일정 부분 허용될 수 있지만, 유럽에서는 위법으로 평가될 수 있다는 점이다.

즉, AI는 글로벌 기술이지만, 그 적법성은 지역별 법체계에 의해 분절적으로 판단되는 구조에 놓여 있다. 지금 이문제를 산업에 규제를 세게 할 것이냐 약하게 할 것이냐의 문제로만 간단하게 받아들이는 것은 정말 곤란하다.

글로벌 규제와 정렬하면서도 산업 경쟁력을 유지하는 구조를 처음부터 만들 것인가 아니면 기업이 또 나중에 가서 이 모든 부담을 혼자 견디게 할 것인가의 문제이다.

일단 최우선은 AI 학습용 데이터에 대한 명확한 법적 기준은 빠른 시일내에 마련해야 한다. 데이터 출처 기준, 저작권 이용 범위, opt-out(이용 거부) 체계 도입 여부, 학습 데이터 기록 의무와 같은 내용은 EU와의 충돌을 줄이기 위한 최소 조건이 아닐 수 없다.

박정인 교수(법학박사)는 대통령 국가지식재산위원회 본위원회 위원, 문체부 저작권보호심의위원회 심의위원, 문체부 여론집중도조사위원회 상임위원, 인터넷주소분과위원회, 웹콘텐츠 활성화위원회 자문위원, 강동구 공직자윤리위원회 심의위원, 경찰청 사이버범죄 강사 등 여러 국가 위원을 역임했다. 공공기관 대상 법령입안강의를 하며, 대학에서 특허법, 저작권법, 산업보안법, 과학기술법, 정보보안법, 디지털증거법, ICT트러스트공학, 일반 산업안전, 중대재해법 등을 강의한다. 한국인터넷진흥원, 한국콘텐츠진흥원, 인텔리콘 메타연구소, 해인예술법연구소, 숙명여대 초빙교수, 단국대 연구교수 등을 역임했다.