2025 제10호-[미국] 저작권 연맹, '인공지능과 범죄적 악용, 위험의 새로운 시대', 청문회 관련 성명 발표(김창화)

저작권 동향

2025년 제10호

미국

• 2025 제10호-[미국] 저작권 연맹, '인공지능과 범죄적 악용, 위험의 새로운 시대', 청문회 관련 성명 발표(김창화)

1. 개요

• 2025년 7월 16일, 저작권 연맹(Copyright Alliance)은 미국 하원에서 열린 “인공지능과 범죄적 악용: 위험의 새로운 시대” 청문회 관련 성명을 발표하였다. 저작권 연맹은 혁신으로써의 인공지능이 미국에 중요함을 인식하지만, 그 발전과 이용은 합법적(legally)이고 책임감 있게(responsibly) 사용되어야 함을 강조하였다. 그런 후, 오늘날 저작권 연맹 회원, 더 넓게는 저작권 커뮤니티에 가장 관심거리가 되는 두 가지 저작권 쟁점을 온라인 불법 복제 행위와 생성형 인공지능으로 언급하였고, 이를 통해 생성형 인공지능에 의한 저작권 침해를 부각하였다.

2. 주요내용

• 1) 불법 복제는 미국의 강력한 창조 경제에 해를 끼친다
  미국의 혁신과 창조 경제는 세계 최고 수준이며, 이러한 미국 지배력의 원천은 저작권법이다. 강력하고 효과적인 저작권 보호는 미국 경제, 문화, 무역, 고용에 매우 중요하다. 저작권의 경제적 영향에 대한 국제지식재산연맹(IIPA) 보고서에 따르면, 2023년 핵심 저작권 산업들은 미국 국내총생산(GDP)에 2조 달러 이상(미국 경제의 7.66%) 기여하였고, 1,160만 명(전체 노동자의 5.43%)의 근로자를 고용하도록 했다. 보고서는 또한, 핵심 저작권 산업의 특징을 다음과 같이 열거하였다: (1) 국내총생산에 대해 기여가 점점 커지고 있다; (2) 더 많은 일자리와 더 높은 임금을 제공하는 일자리를 창출한다; (3) 다른 부분보다 더 빠르게 성장한다; (4) 해외 판매 및 수출에 기여한다; (5) 디지털 경제에 크게 기여하고 있다. 인터넷은 저작물 이용 방식에 혁명을 일으켰지만, 창작자와 저작권자에게 큰 피해를 주는 저작권 침해 또한 촉진하였다. 저작물의 글로벌 온라인 불법 복제는 매년 수십억 달러의 경제적 손실, 수십만 명의 일자리 손실을 초래하였고, 악성 소프트웨어의 확산, 피싱 사기, 신원 도용 등을 통해 소비자에게도 헤아릴 수 없는 해를 끼치고 있다. 글로벌 IP 센터의 연구에 따르면, 디지털 비디오 불법 복제는 미국 경제에서 매년 최소 292억 달러의 수익 감소를 가져왔다고 밝혔다. 또한, 불법 복제는 투자하지 않고 위험을 감수하지 않는 악의적 행위자를 부당하게 부유하게 하여 창작 작품 투자에 대한 위협이 되고 있다. 마이클 스미스 교수는 온라인 불법 복제의 영향에 관한 글에서, 디지털 불법 복제가 창작자의 경제적 인센티브를 감소시키고, 이는 결국 사회 모두에게 중대한 문제를 초래할 수 있음을 지적하였다.
• 2) 인공지능 회사들이 학습을 위해 불법 복제물을 이용하는 것은 미국 창조 경제에 대단히 해를 끼친다
  인공지능 회사들은 독점적 자료나 공유재산인 자료 등을 이용해 합법적으로 인공지능을 학습시키는데, 이 중 가장 흔한 방법은 저작권자와의 라이선스 체결이다. 강력하고 지속적으로 확장되는 학습 라이선싱 시장은 창의적 작품과 생성형 인공지능 모델의 전체 스펙트럼을 아우르고 있다. 그리고 현재의 라이선싱 환경은 자유 시장 라이선싱 시스템이 효과적으로 작동하고 있음을 명확히 보여주고 있으며, 이 시스템은 육성되어야 할 것이지, 일부 악의적인 행위자들의 불법 활동으로 방해받아서는 안 된다. 인공지능 학습을 위한 라이선스는 때때로 인공지능 개발자와 저작권자 사이의 직접적이고 자발적인 계약에 의해 이루어지며, 최근 인공지능 회사에 자발적인 라이선스를 허용하는 수집 단체들의 수도 증가하고 있다. 이러한 권리 수집 단체 모델은 새로운 것이 아니며, 수십 년 동안 존재해 왔고 다른 분야에서도 성공적인 것으로 입증되었다. 하지만 인공지능 회사들이 항상 학습 자료에 라이선스를 부여받은 것은 아니며, 빠르고 저렴한 불법적인 경로를 선택하여 비용을 절감하는 방식을 선택하기도 한다. 실제로 저작권자가 인공지능 회사를 상대로 제기한 많은 소송에서 저작물을 대량으로 무단 수집하여 생성형 인공지능을 훈련했으며, 인공지능 회사들은 불법 자료의 사용을 부인하지 않는다. 이는 인공지능 회사들의 데이터셋이 불법 출처로부터 의도적으로 수집된 수백만 개의 저작물 사본을 포함하고 있음을 의미한다. 인공지능 회사들이 불법 복제 자료를 얻는 방법은 다음과 같은 것들이 대표적이다: (1) 섀도우 라이브러리(Shadow Libraries)에서의 불법 복제물의 사용; (2) 웹사이트에서 저작물의 스크래핑(Scraping); (3) P2P 토렌팅(Torrenting). 온라인 불법 복제의 저작권자에 대한 피해는 인공지능 회사가 복제하거나 재배포할 때 심화하고, 위 방법들의 중복적 이용은 그 피해를 더욱 악화시킨다. 또한, 온라인 불법 복제는 잘못된 정보나 이미 철회되었거나 업데이트된 과학 및 의료 관련 불법 자료의 배포에 기여할 수도 있다.
• 3) 인공지능 학습을 위한 불법복제물의 대량 이용은 공정이용에 불리하게 작용한다
  최근 미국 저작권청의 보고서는 인공지능 개발자가 저작물을 대량으로 수집하는 문제를 다뤘으며, 불법 복제되거나 불법적으로 접근한 작품들로 구성된 데이터셋의 사용은 공정이용에 불리하게 작용한다고 결론내렸다. 캘리포니아 북부 지방에서 발생한 두 건의 인공지능 침해 사건에서, 법원들은 저작권청과 유사하게 인공지능 회사들의 불법복제물 대량 이용에 대한 우려를 표명하였다. 첫 번째 Bartz v. Anthropic 사건의 법원은 불법 복제가 본질적으로 침해이며, 변형된 용도로 사용되고 폐기되더라도 이는 돌이킬 수 없는 침해라고 결론 내렸다. 두 번째 Kadrey v. Meta 사건 법원은 P2P 파일 공유는 저작권 침해에 해당할 것이라고 하였다. 위 두 사건과 다른 많은 계류 중인 사건들은 과거 인공지능 회사가 의존하던 공정이용 사례와 구별된다. 과거 사례들은 하나 또는 여러 개의 합법적인 사본을 사용하는 것과 관련되며, 해당 사본을 다른 방식으로 사용할 수 없어 공정이용이 되었다. 하지만 계류 중인 사건들은 다음과 같은 특징을 갖는다: (1) 인공지능 회사는 그 수집 규모가 엄청나다; (2) 인공지능 회사는 합법적으로 복제된 것이 아닌 불법적으로 복제된 것을 사용하고 있다; (3) 불법 복제된 것을 사용하여 생성된 결과물의 규모가 엄청나다. 인공지능 침해 사건에서는 수백만 개의 저작물이 불법 복제되어 수백만 개의 출력물을 생산하는 데 사용되고 있으며, 이는 원작과 경쟁하여 시장에 해를 끼칠 수 있다.
• 4) 저작권법의 강력한 집행은 국가안보에 필수적이다
  일부 인공지능 회사들은 인공지능 학습에 저작권이 있는 자료의 사용을 제한하는 것이 미국의 인공지능 혁신을 저해하여 중국과 같은 경쟁자에게 기술적 우위를 허용할 수 있어 국가안보에 위협이 될 수 있다고 주장한다. 하지만 미국 문화와 예술은 미국의 가치를 전 세계에 투영할 수 있는 원동력을 제공하며, 미국의 창의성을 무너뜨리는 것이 오히려 우리와 전 세계가 중국의 선전에 취약하게 만들고 잘못된 방향으로 나아가는 명백하고 위험한 발걸음이라 할 수 있다. 강력한 저작권법과 인간 창작자 보호에 대한 헌법적 보장을 장려하는 것이 미국의 인공지능 지배력을 유지하는 데 매우 중요하며, 이를 통해 국가안보 위협을 감소시킬 수 있다. 인공지능 회사들이 국가안보에 관해 이야기하고 싶다면, 그 대화는 저작권법의 인위적인 위협 대신, 실질적인 국가안보 위협에서 시작되어야 한다.

3. 결론 및 시사점

• 저작권 연맹은 생성형 인공지능이 데이터셋을 생성하거나 수집하는 때에도, 인공지능 개발자들이 인공지능의 훈련을 위해 저작권자와 라이선스 계약을 체결하는 대신 대량의 불법 복제 저작물을 선택한다면, 저작권자들이 저작물을 상업화하고, 투자를 회수하며, 새로운 작품을 창작하려는 동기를 유지하는 데 부정적인 영향을 미치기 때문에, 피해를 줄 수 있다고 하였다. 이는 앞의 성명문과 함께 저작권자들이 생성형 인공지능과 같은 혁신에 대해 얼마나 부정적인 태도를 보였는지를 여실히 보여주고 있다.

참고자료

• - Copyright Alliance, House Committee on The Judiciary Subcommittee on Crime and Federal Government Surveillance, 2025. 7. 16