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

저작권 동향

저작권 동향 제4호

영국

• 2026 제4호-[영국] 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.

• 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.

• 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.

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.

5) 섹션 E: 산출물 투명성

• AI 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.

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. 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.

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.

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.

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.

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