AI 물결 속에서 기업은 어떻게 적법하게 전략을 수립해야 할까?
글: May Pang, TechFlow
저자 소개: Oort 법무 책임자로, 법률·리스크·컴플라이언스 전문가. 스탠더드앤드푸어스(S&P) 및 미국은행(Bank of America) 등 주요 금융기관과 핀테크(Fintech), Web3 분야 스타트업에서 광범위한 업무 경험을 보유.
인공지능(AI)의 적용은 다양한 산업 분야로 빠르게 확대되고 있으며, 특히 2023년에는 생성형 AI 기술이 주요 미디어의 헤드라인을 장악했다. 이에 따라 규제 당국과 업계 종사자들은 현재 AI 기술 활용이 야기하는 지식재산권(IP) 및 개인정보 보호 문제에 점점 더 큰 관심을 기울이고 있다.
필자는 최근 뉴욕에서 열린 한 법조 세미나에 참석해 업계 관계자들과 AI 기술의 법적·컴플라이언스 이슈에 대해 활발한 논의를 나누었다. 참석자들은 일반적으로 AI 기술이 계속 발전하고 있는 현 시점에서 기업이 자체 AI 전략을 수립할 때 다음과 같은 요소들을 특히 고려해야 한다고 입을 모았다.
1. AI 생성 콘텐츠의 특허 및 저작권 문제
올해 초 컴퓨터 과학자이자 기업가인 스티븐 테일러(Stephen Thaler)의 AI 저작권 소송 사건이 주요 언론 매체의 머리기사를 장식했다. 스티븐 테일러는 AI 기술을 이용해 DABUS 시스템을 개발하고 전 세계적으로 해당 시스템에 대한 특허 출원을 시작했으나, 지금까지 남아프리카 공화국을 제외하고 미국, 유럽연합(EU), 영국, 호주, 뉴질랜드의 특허청은 모두 이를 거부했다. 그 이유는 바로 AI 생성 콘텐츠의 저작권 인정 문제인데, 많은 지식재산권 규제 기관들이 공감하고 있는 사항은 오직 인간이 참여해 만들어낸 창작물만이 저작권 보호를 받을 수 있다는 점이며, 저작권 보호를 받는 발명자는 반드시 원본 콘텐츠의 최초 설계자여야 한다는 것이다. 즉, AI가 생성한 콘텐츠는 저작권 보호 조건을 충족하지 못한다.
2023년 3월 미국 저작권청(U.S. Copyright Office)은 AI 생성 콘텐츠에 대한 저작권 심사 가이드라인을 발표했으며, 2023년 8월에는 향후 AI 생성 콘텐츠 분야에 대해 별도의 입법이 필요한지 여부에 대해 사회 전체 의견 수렴을 실시했다. AI 업계 종사자들에게 주의를 줄 만한 사항은, 저작권 보호를 받기를 원한다면 그들의 AI 작품에는 AI가 생성한 내용 외에도 충분한 수준의 인간 창작 요소가 포함되어야 하며, 전적으로 AI가 생성한 콘텐츠만으로는 안 된다는 점이다. 또한 미국 저작권청에 저작권 등록을 신청할 때 창작자는 자신의 작품 중 어느 정도 비율이 AI에 의해 생성되었는지를 명확히 밝혀야 한다. 따라서 AI 생성 콘텐츠를 다루는 기업은 직원들이 AI 기술을 활용해 제품을 제작할 때 내부적으로 보다 상세한 프로세스를 마련하고, 콘텐츠 생성 과정에 대한 정확한 기록을 유지하여 추후 저작권 등록에 대비해야 한다.
2. Fair use(공정 사용) 면책
현재 대부분의 인공지능 제품은 방대한 양의 데이터에 접근해 AI 모델을 학습시키는 것을 기반으로 하고 있다. 예를 들어 OpenAI가 사용하는 데이터는 「공개적으로 접근 가능한 데이터」、「제3자로부터 라이선스를 획득한 데이터」, 「사용자가 생성한 데이터」 등의 특성을 갖는다. 그러나 공개적으로 접근 가능한 데이터라고 해서 반드시 저작권 보호 대상이 아닌 것은 아니다. 이럴 때 자주 등장하는 개념이 바로 「공정 사용(fair use)」 면책 원칙이다.
「공정 사용」 면책이란 특정 제한된 경우에 대해 저작권 보호를 받는 작품을 무상으로 사용할 수 있도록 허용하는 원칙으로, 비평이나 평론, 뉴스 보도, 학술 연구 등을 위해 원문을 인용하는 경우 등이 여기에 해당한다. 일반적으로 「공정 사용」 원칙은 데이터 사용자에게 면책 보호를 제공한다. 하지만 주의할 점은, 사용 과정에서 원래 작품이 변경되거나 새로운 형태로 변환되는 경우에는 「공정 사용」 원칙의 면책이 무효화될 수 있다는 것이다.
「공정 사용」 면책은 지역마다 다르므로, 업계 종사자들은 각 운영 지역의 관련 법규를 구체적으로 숙지해야 한다. 미국 사법부는 아직까지 AI 제품에 「공정 사용」 원칙이 일반적으로 적용되는지 여부에 대해 어떤 지침도 발표하지 않았다. 현재 각 기업들은 이 원칙에 대해 서로 다른 반응을 보이고 있다. OpenAI는 공개적으로 접근 가능한 정보의 사용은 전면적으로 「공정 사용」 원칙의 보호를 받아야 한다고 주장하고 있다. 반면 이미지를 생성하는 AI 기업 Stability AI는 웹 상에서 데이터를 수집하면서 원작 아티스트들의 저작권을 충분히 고려하지 않아 미국에서 소송(「Stability AI 사건」)을 당했다. 2023년 7월 청문회에서 담당 판사는 원고 아티스트가 창작한 이미지와 Stability AI의 AI 시스템이 생성한 이미지 사이에 「실질적인 유사성(substantial similarity)」이 없다고 판단했지만, 이는 여전히 공개 데이터를 수집하는 모든 AI 기업들에게 경종을 울리는 사례다. 기업이 공개 데이터를 사용해 자사 AI 제품을 훈련시킬 때는 생성된 결과물이 AI 학습용으로 입력된 기존 작품과 실질적인 유사성이 생기지 않도록 주의를 기울여야 하며, 그렇지 않을 경우 미래에 소송 리스크에 휘말릴 수 있다.
미국 연방거래위원회(FTC)가 최근 발표한 최선의 실천 가이드라인은, 지식재산권 침해 의혹을 피하기 위해 생성형 AI 제품을 제공하는 기업들이 자사 AI 훈련 데이터에 포함된 저작권 보호 자료를 적극적으로 공개함으로써 제품의 투명성을 높일 것을 권고했다. 2021년 유엔 역시 AI 윤리에 관한 권고안에서 기업들이 창작 과정의 투명성을 강화할 것을 촉구했으며, 이후로 많은 국가들이 AI 정책 수립 시 투명성 확보를 핵심 과제로 삼고 있다.
참고할 만한 점은, EU와 호주는 AI 데이터의 저작권 보호와 관련해 또 다른 접근 방식을 제시하고 있다는 것이다. 즉, 특허 또는 지식재산권을 보유한 기업에게 「옵트아웃(opt-out)」 선택권을 부여하는 방식이다. 이는 저작권 보유자가 자신의 특허나 지식재산권이 타인에 의해 인용되거나 사용되지 않기를 원한다는 점을 명시적으로 표시할 수 있도록 하는 것으로, AI 학습에 자신의 데이터가 사용되는 것을 원치 않는 기업에게 선택의 자유를 부여하는 것이다. 그러나 실제로 이 방식을 시행하는 데에는 도전 과제가 있다. 예컨대 이미지가 AI 데이터베이스에서 삭제되었다고 하더라도, AI가 이미 학습한 후 이러한 삭제된 이미지를 어떻게 '잊어버릴' 수 있을지는 여전히 불확실하기 때문이다.
3. 데이터 사용 라이선스
데이터 사용 라이선스 측면에서는 뉴스 업계가 선두를 달리고 있다. 뉴스그룹(News Group)은 AI 기업들과 협상을 진행하며 자사가 배포한 뉴스 콘텐츠를 AI 기업이 자사 모델 훈련용으로 사용하는 것에 대해 요금을 부과하는 방안을 논의 중이라고 알려져 있다. 또한 AP 통신(Associated Press)도 OpenAI와 협약을 맺고 양사의 콘텐츠 및 기술을 공유하며, 각자의 분야에서 AI의 잠재적 협력 가능성을 연구하고 있다. 이러한 움직임은 데이터 제공측이 AI 개발 기업과 협력하여 상호 이익을 추구하며 라이선스 문제를 해결할 수 있음을 보여준다. 그러나 뉴욕타임스(New York Times), CNN, 디즈니(Disney) 등 일부 미디어는 GPTBot(OpenAI의 데이터 크롤러)이 자사 콘텐츠에서 정보를 추출하는 것을 금지하며 비교적 강경한 태도를 취하고 있다. 아직 소송은 제기되지 않았지만, 뉴욕타임스는 OpenAI를 상대로 법적 조치를 검토 중인 것으로 알려졌다. 이러한 긴장 관계는 양측 간 대화의 시급성과 필요성을 다시 한번 부각시키고 있다.
4. 데이터 개인정보 보호
AI 모델 훈련에 사용되는 데이터는 개인정보를 포함할 수 있기 때문에, 데이터 개인정보 보호 강화는 현재 AI 업계 종사 기업들이 시급히 해결해야 할 문제다. 예를 들어 2023년 3월 화상 회의 서비스 기업 Zoom은 서비스 약관을 조용히 수정해 고객 데이터를 AI 훈련에 사용할 수 있는 권리를 자신에게 부여했다. 이 조치는 즉각 이용자들 사이에서 널리 우려를 낳았으며, Zoom은 며칠 후 서비스 약관 수정을 철회하고, 사용자 콘텐츠를 AI 훈련에 사용하지 않겠다고 공식적으로 밝혔다.
현재 AI 기업들이 데이터 개인정보 보호 문제를 처리하는 방법 중 하나는 데이터 익명화(data anonymization)다. 즉 개인 은행 정보나 의료 기록과 같은 「민감 정보」를 삭제하되, 기본적인 데이터는 유지하는 방식이다. 이러한 개인정보 보호 강화형 데이터는 현재 세계 여러 사법 관할 지역에서 널리 활용되고 있다. EU에서는 기업이 데이터를 처리하기 전에 개인정보 사용 가능성에 대해 사용자에게 개인정보 고지를 통해 사전에 알릴 것을 요구하고 있어, 스스로 투명성을 높이고 있다. 미국 델라웨어주(Delaware)도 자체 소비자 개인정보 보호 법률 제정을 시작했다.
마무리하며
요약하자면, AI 기술은 빠르게 발전하며 다양한 분야에 광범위한 영향을 미치고 있다. 규제 기관과 업계 종사자들은 규제 준수 틀 안에서 사업 성장을 실현하기 위한 적극적인 탐색을 진행 중이며, 창작자의 지식재산권 보호 강화, AI 기업의 운영 투명성 제고, 데이터 제공자와 제품 개발자 간의 협력적 대화 촉진 등 다양한 조치를 취하고 있다. 이 분야는 기회와 도전이 공존하며, 누구나 조기에 준비할수록 미래의 경쟁에서 우위를 점할 수 있다.
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