[제26회 심층 칼럼] 지능의 소유권: 생성형 AI와 저작권의 충돌, 그리고 '데이터 공정 이용'의 재정의
인공지능이 인간의 창작물을 학습하여 새로운 결과물을 만들어내는 과정은 법적으로 '혁신적인 도구의 활용'인가, 아니면 '고도화된 복제'인가? 2026년 현재, 전 세계 사법부와 입법부는 생성형 AI의 등장으로 송두리째 흔들리고 있는 저작권법의 근간을 재설계하고 있습니다. 특히 데이터 학습 단계에서의 '공정 이용(Fair Use)' 범위와 AI 생성물의 '인간 창작성(Human Authorship)' 비중이 논쟁의 핵심입니다.
1. 학습 데이터와 '변형적 이용(Transformative Use)'의 논리
현재 AI 기업들이 저작권 침해 소송에 대응하는 핵심 논리는 '변형적 이용'입니다. 원본 저작물을 그대로 복제하는 것이 아니라, 통계적 패턴을 추출하여 완전히 새로운 가치를 창출했으므로 저작권자의 허락 없이도 데이터를 사용할 수 있다는 주장입니다.
2. AI 생성물의 저작권: '인간의 통제권'이 척도
미국 저작권청(USCO)을 포함한 주요 기관들의 입장은 확고합니다. "인간이 직접 창작하지 않은 부분은 저작권을 가질 수 없다"는 것입니다. 하지만 2026년의 판결들은 '지시(Prompting)의 정교함'과 '선택 및 배열(Selection and Arrangement)'을 새로운 창작의 척도로 보기 시작했습니다.
- 단순 프롬프트: "고양이 그려줘"와 같은 단순 명령에 의한 결과물은 저작권 보호 대상에서 제외됩니다.
- 반복적 정제(Iterative Refinement): 수백 번의 프롬프트 수정, 특정 레이어의 직접적인 편집, AI 결과물을 재구성하여 하나의 스토리를 만든 경우, 인간의 기여도가 지배적이라고 판단하여 저작권을 일부 인정하는 사례가 등장하고 있습니다.
3. '옵트아웃(Opt-out)'에서 '라이선싱 시장'으로의 전이
과거에는 작가가 자신의 작품을 AI 학습에서 제외해달라고 요청하는 '옵트아웃' 방식이 주류였으나, 2026년은 '데이터 라이선싱'이 표준이 되고 있습니다. 뉴욕타임스나 대형 이미지 스톡 업체들이 AI 기업과 직접 계약을 맺고 데이터를 유료로 제공하는 모델입니다. 이는 AI 학습 데이터의 품질(Quality)을 보장하는 동시에, 창작자에게 정당한 보상을 제공하는 선순환 구조의 시작으로 평가받습니다.
4. 기술적 해결책: 워터마킹과 핑거프린팅
법적 분쟁을 줄이기 위해 기술적 장치들도 도입되고 있습니다. Google의 DeepMind SynthID와 같은 보이지 않는 워터마킹 기술은 AI 생성물임을 증명하여 가짜 뉴스 확산을 막고, 원본 데이터의 출처를 추적하는 핑거프린팅 기술은 향후 저작권료 정산의 기술적 기반이 되고 있습니다.
결론: 창조의 정의를 다시 쓰다
생성형 AI와 저작권의 충돌은 단순한 법적 다툼이 아닙니다. 이는 인류가 수 세기 동안 유지해온 '창조'와 '소유'의 개념을 디지털 시대에 맞게 재정의하는 과정입니다. 지능은 공유하되 창작자의 영혼은 보호받는 균형점을 찾는 것, 그것이 2026년 AI 산업이 해결해야 할 가장 고차원적인 과제입니다.