2026 제4호-[영국] 「Report on Copyright and Artificial Intelligence」 보고서 발표(남경태)

저작권 동향

2026년 제4호

영국

• 2026 제4호-[영국] 「Report on Copyright and Artificial Intelligence」 보고서 발표(남경태)

1. 개요

• 영국 정부가 Data(Use and Access) Act 2025 제136조에 따라 작성한 보고서로, 인공지능 시스템 개발에 있어 저작물의 이용을 검토함. 2024. 12. 17. ~ 2025. 2. 25. 진행된 저작권과 인공지능에 관한 영국 정부의 의견 수렴 과정과 최근의 논의 및 발전 상황을 반영하여 발간됨. 이에 주요 내용을 정리·검토함.

2. 주요내용

• 1) 섹션 A: 저작권과 인공지능에 대한 보고서
  영국 정부는 저작권과 인공지능에 관한 의견 수렴 절차를 통해 11,520건의 응답을 접수하였으며, 의견 수렴 과정에서 다음과 같은 4가지 대안을 제시함.
  ▴저작권 및 관련 법률을 현행대로 유지(옵션0), ▴모든 경우에 라이선스를 의무화하여 저작권을 강화하는 방안(옵션1), ▴광범위한 데이터 마이닝 예외 허용(옵션2), ▴옵트아웃 및 투명성 조치를 포함한 데이터 마이닝 예외 규정 도입(옵션3) 다만, 정부가 당초 선호했던 옵션 3은 의견 수렴에 참여한 대다수의 응답자로부터 지지를 받지 못함. 창작자 측은 해당 방안이 자신의 저작물 가치 훼손 및 실효성 없는 옵트아웃 구조를 초래할 수 있다는 점을 우려하였고, AI 개발사 측은 해당 방안이 타국 대비 과도하게 제한적이어서 국제 경쟁력을 저해할 수 있다는 점을 지적함. 저작권이 AI 개발 및 도입에 미치는 영향에 대해서는 충분한 증거가 축적되지 않은 상태이며, 이해관계자 간 합의도 형성되지 않은 상황에서 시장과 기술은 빠르게 변화하고 있음. 이에 따라 영국 정부는 현 시점에서 특정 정책 대안을 채택하거나 저작권법 개정을 추진하기보다는, 추가적인 증거 수집과 시장 상황을 고려한 신중한 접근이 필요하다는 입장을 제시함.
• 2) 섹션 B: 저작권과 AI 시스템
  현행 영국 저작권법이 AI 시스템의 데이터 수집, 전처리, 학습, 배포 및 활용 전 과정에 어떻게 적용되는지를 분석하고, 특히 대규모 데이터 활용 과정에서 저작물의 복제가 필수적으로 수반됨에 따라 복제권 침해 가능성이 구조적으로 발생할 수 있음을 지적함.
  또한 AI 학습 단계뿐만 아니라 생성된 결과물의 법적 지위와 책임 주체 문제 등 출력 단계에서의 저작권 쟁점도 함께 제기됨. 각국은 AI 학습을 위한 저작물 사용에 대해 서로 다른 접근 방식(미국 공정이용, EU TDM 예외 등)을 취하고 있으나, 영국은 이러한 광범위한 예외 조항이 존재하지 않아 권리자 보호는 상대적으로 강한 반면, AI 개발자 입장에서는 법적 불확실성과 활용 제약이 동시에 존재하는 구조에 놓여 있음을 지적함.
• 3) 섹션 C: 저작권과 AI 시스템 – 정책 옵션
  저작권과 AI 개발 간 균형을 달성하기 위해 다음과 같은 세 가지 정책 목표를 제시함
  ① 통제(Control): 권리자가 자신의 콘텐츠 사용을 통제하고, 보상받을 수 있어야 함
  ② 접근(Access): AI 개발사는 충분한 데이터를 확보할 수 있어야 함
  ③ 투명성(Transparency): 어떤 데이터가 사용되었는지 명확해야 함
  영국 정부는 저작권법 개정을 위한 세 가지 잠재적 방안과 현상 유지 방안을 제시하였고, 아래와 같이 검토하고 평가하였음.
  <옵션 3: 광범위한 TDM 예외 + 옵트아웃>
  합법적 접근(불법 복제물, 접근 권한 없는 데이터 불가)을 전제로 AI 학습을 허용하면서, 권리자가 거부(opt-out) 가능하도록 구성함. 그러나 권리자 측은 실효성 부족과 부담 증가를 이유로 강하게 반대하였고, AI 개발사 측 역시 국제 경쟁력 측면에서 제한적이라는 이유로 충분한 지지를 보이지 않아, 이해관계자 간 합의 도출에 실패함. 또한, 실무 적용의 어려움과 권리자 부담 증가, 국제 환경과의 불일치 등의 한계가 지적되었으며, 이에 따라 정부는 해당 옵션을 더 이상 우선적인 정책 대안으로 보지 않고 추가 검토가 필요하다는 입장을 취함.
  <옵션 1: 저작권 강화(라이선스 의무 부과)>
  AI 학습을 위한 데이터 이용을 전면적으로 계약(라이선스) 기반으로 이루어지는 체계로 만드는 것이며, 모든 이용에 대해 사전 허락을 요구하는 구조임. 해외에서 개발된 모델이라 하더라도 영국에서 서비스되는 경우 해당 기준을 준수하도록 하는 것을 전제로 함. 창작자 보상 증가 및 라이선스 시장 확대 등의 긍정적 효과가 기대되나, AI 개발 비용 증가로 인해 AI 서비스 지연 또는 철수 가능성, AI 확산 저해 및 국제 경쟁력 약화 우려가 존재함. 또한, 대기업은 라이선스 확보 가능하지만 중소기업은 비용 부담으로 인해 시장 양극화 가능성이 있음.
  <옵션 2: 광범위한 TDM 예외 허용>
  합법적 접근을 전제로 AI 학습을 광범위하게 허용하되, 권리자의 옵트아웃은 인정하지 않는 방식임. 데이터 접근성이 크게 확대되어 AI 개발 속도 및 규모의 증가가 가능하나, 라이선스 시장 위축, 권리자의 통제 및 보상 기회 감소, 창작 인센티브 약화 등의 문제가 발생할 수 있음. 또한, 권리자의 대응으로 인터넷 환경에서 웹 크롤링 차단, 유료화 등 자유로운 인터넷 정보 접근성이 저하될 가능성도 있음.
• 4) 섹션 D: 입력 데이터의 투명성
  데이터의 투명성 자체에는 권리자, AI 개발사가 모두 동의하지만, 공개 범위와 방식, 영업비밀 보호 문제 등을 둘러싸고 의견 차이를 보임. 특히 데이터 이전 단계인 웹 크롤링 과정의 투명성을 확보하는 방안이 중요하게 논의되었으며, 크롤러 식별 정보 공개, 접근 로그 제공, robots.txt 활용 등 기술적 수단이 제시됨. 영국 정부는 투명성의 중요성은 인정하면서도, 기술적 한계와 국제적 불확실성을 고려하여 즉각적인 입법보다는 국제 동향을 모니터링하고, 산업과 협력하여 모범 사례를 구축하는 단계적 접근을 제시함.
• 5) 섹션 E: 산출물 투명성
  산출물과 인간 창작물의 구별이 점점 어려워지면서, 딥페이크, 허위정보, 사칭 등 다양한 사회적 문제가 발생하고 있으며, 이용자의 정보 신뢰성을 확보하기 위해 출력 단계에서도 투명성 확보가 필요함. AI 생성 콘텐츠에 대한 표시 제도는 국제적으로 확산되는 글로벌 트렌드이며, 의견 수렴 결과에서도 상대적으로 이해관계자 간 합의가 높은 영역임이 드러남. 다만, AI가 전적으로 생성한 콘텐츠에 대해서는 표시 필요성에 공감대가 형성되어 있으나, AI를 보조 도구로 활용한 경우까지 일률적으로 표시를 요구할 경우 과도한 규제가 될 수 있다는 우려가 있음. 또한, 기술적으로도 표시의 제거 가능성, 통일된 표준의 부재, 책임 주체 설정의 어려움 등 한계가 존재함. 영국 정부는 AI 산출물 표시의 필요성은 인정하면서도, 기술적 제약과 국제적 기준 미비 등을 고려하여 즉각적인 제도 도입에는 신중한 입장을 보임.
• 6) 섹션 F: 기술적 도구 및 표준
  AI 학습이 수십억 건의 데이터 규모에 기반하여 해외에서 자동화된 방식으로 수행되는 구조적 특성으로 인해, 법적 규율만으로는 저작권 통제를 완전히 달성하기 어려우며, 기술적 수단을 통한 보완이 필요함. 웹 크롤러 제어, 메타데이터 기반 권리 표시, 콘텐츠 식별 기술 등 다양한 기술적 수단을 통해 권리자가 자신의 콘텐츠 이용을 보다 효과적으로 통제할 수 있는 가능성이 제시됨. 다만, 이러한 기술은 현재 표준화 부족, 적용 범위의 제한, 실제 준수 여부 확보의 어려움 등 한계를 가지고 있으며, 이에 따라 이해관계자들은 기술적 도구의 필요성에는 공감하면서도 규제 방식 및 의무화 여부를 둘러싸고 의견 차이를 보임. 영국 정부는 이에 대해 산업 주도의 기술 발전과 표준 형성을 지원하는 한편, 향후 기술 성숙도와 시장 상황을 고려하여 필요 시 의무 도입 가능성을 검토하는 단계적 접근을 제시함.
• 7) 섹션 G: 라이선싱
  콘텐츠 기업(뉴스, 이미지, 출판)과 AI 기업간의 계약, 플랫폼 기반 데이터 제공 방식, 집단 관리 단체를 통한 라이선스, 오픈 라이선스 등 다양한 형태의 라이선스 시장이 이미 형성되어 성장하고 있음. 이러한 시장은 창작자에게 새로운 수익 기회를 제공할 수 있다는 점에서 긍정적으로 평가되나, 거래 비용, 정보 비대칭, 협상력 불균형 등의 문제로 인해 아직 충분히 성숙하지 않은 시장 상태임을 지적함. 또한, 2026년 1월 정부는 권리자와 AI 개발사를 연결하고 데이터 거래 효율화를 위해 신뢰할 수 있는 시장으로서 ‘크리에이티브 콘텐츠 익스체인지(CCE)’를 설립하는 시범 사업을 발표함. 이에 따라 영국 정부는 현 시점에서 직접적인 시장 개입보다는 시장 모니터링과 투명성 강화, 데이터 접근 지원 등을 통해 시장의 자율적 발전을 유도하고, 향후 상황에 따라 정책 개입 가능성을 검토하는 신중한 접근을 제시함.
• 8) 섹션 H: 집행
  AI 환경은 대규모 데이터 활용, 해외에서의 모델 학습, 책임 주체의 복잡성 등으로 인해 기존 집행 방식이 충분히 작동하기 어려운 한계를 가짐. 기존은 민사소송, 형사 제재, 플랫폼 책임 등 사후 대응 중심으로 이루어졌으나, ▴침해 입증의 어려움(데이터 투명성 부족), ▴책임 주체의 불명확성(모델 개발자, 서비스 제공자, 사용자 간 역할 분산), ▴국경을 넘는 AI 학습 구조로 인한 관할 문제 등으로 집행에 어려움이 발생함. 이에 따라 효과적인 집행이 이루어지기 위해서는 침해 여부를 확인할 수 있는 데이터 투명성이 확보가 선행되어야 함을 강조함. 또한, ▴영국 시장 내 서비스 제공 시 일정 기준 준수를 요구하는 시장 접근 기반 규제, ▴개인 권리자의 한계를 보완하기 위한 집단적 대응 체계, ▴기술적 장치와의 결합 필요성이 제기됨. 영국 정부는 효과성·접근성·비례성의 원칙을 기준으로 기존 집행 체계를 유지하되, 집행 장벽을 분석하고 필요 시 추가적인 규제 및 감독 방안을 검토하는 점진적 접근을 제시함.
• 9) 섹션 I: 컴퓨터 생성 저작물(Computer-generated works)
  영국 저작권법상 존재하는 컴퓨터 생성 저작물(CGWs) 보호 제도의 타당성을 재검토하며, 인간 저작자가 없는 AI 결과물에 대한 저작권 보호가 저작권 제도의 기본 취지와 부합하는지에 대한 문제를 제기함. 해당 제도는 과거 컴퓨터 생성 콘텐츠 산업에 투자 유인을 제공하기 위해 도입된 것으로, 당시에는 콘텐츠 생산 비용이 높고 기술적 제약이 존재하였으나, 현재는 AI 기술 발전으로 인해 그 필요성이 상당 부분 약화된 것으로 평가됨. 또한, CGWs 보호 제도가 없더라도 AI 활용 저작물(AI-assisted works)이나, 음반·영화·방송 등 투자 및 제작을 보호하는 저작물(entrepreneurial works) 체계를 통해 보호 가능함. 대부분의 국가가 유사한 보호를 두고 있지 않다는 점과 폐지를 지지하는 다수 의견을 고려하여, 완전히 AI에 의해 생성된 결과물에 대한 보호는 폐지하는 방향을 검토할 필요가 있으며, 인간의 창작성이 개입된 AI 활용 저작물에 대해서는 기존 저작권 보호를 유지하는 것이 바람직하다는 입장을 제시함.
• 10) 섹션 J: 디지털 모사(Digital replicas)
  AI 기술을 통해 개인의 얼굴이나 음성을 정교하게 복제하는 ‘디지털 모사’ 현상이 확산됨에 따라, 기존 저작권 및 관련 법제만으로는 개인의 권리를 충분히 보호하기 어렵다는 문제를 제기함. 이러한 기술은 창작 및 산업적 활용 가능성이 있는 반면, 무단 상업적 이용, 명예훼손, 사기, 인격권 침해 등 다양한 위험을 수반함. 현재의 법체계는 저작권, 저작인접권, 개인정보보호, 명예훼손, 사기죄 등 다양한 수단을 통해 해당 문제를 규율하고 있으나, 개별 제도가 부분적으로만 적용될 뿐 통합적인 보호 체계를 제공하지 못하고 있음을 지적함. 이에 따라 추가적인 보호 필요성이 제기되었으며, 다만 구체적인 제도 설계와 관련하여 저작권 확장, 퍼플리시티권 도입, 별도 권리 신설 등 다양한 의견이 존재함이 확인됨. 영국 정부는 디지털 모사에 대응하기 위한 새로운 권리 도입 가능성(퍼블리시티권, 디지털 모사권 등)을 포함한 다양한 정책 옵션을 검토할 필요가 있음을 제시함.

참고자료

• -Report on Copyright and Artificial Intelligence, 2026.3.18.
• - https://www.gov.uk/government/publications/report-and-impact-assessment-on-copyright-and-artificial-intelligence