인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 우리가 인터넷에서 접하는 글, 사진, 그림, 음악, 영상 등의 콘텐츠가 AI 학습에 활용되는 문제가 새로운 사회적 논쟁으로 떠오르고 있다. 오늘은 AI학습에 사용되는 기존 창작물의 저작권과 지적재산권의 갈등에 대한 문제가 발생했을때 해결책은 없는지에 대해 다뤄보고자 한다. 특히 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 학습해 사용자의 요청에 따라 새로운 글이나 이미지, 음악 등을 만들어낸다. 그런데 AI가 뛰어난 결과물을 만들어내기 위해서는 상당한 양의 기존 창작물이 학습 데이터로 사용될 수밖에 없다.
문제는 그 과정에서 해당 창작물을 만든 사람의 동의가 있었는지, 적절한 보상이 이루어졌는지, AI가 학습한 결과물이 원작자의 창작물을 지나치게 유사하게 재현하는 것은 아닌지에 대한 논란이 발생한다는 것이다.
AI 기업 입장에서는 다양한 데이터를 활용해야 기술의 성능을 높일 수 있다고 주장할 수 있지만, 창작자 입장에서는 자신의 작품이 허락 없이 새로운 기술의 재료로 사용되는 상황을 받아들이기 어려울 수 있다. 결국 AI 산업의 발전과 창작자의 권리 보호라는 두 가지 가치가 충돌하고 있는 것이다.
이 문제는 단순히 "AI가 기존 작품을 사용하면 불법인가?"라는 질문만으로 해결하기 어렵다. 국가별 저작권법과 구체적인 이용 방식에 따라 판단이 달라질 수 있으며, AI 학습과 생성 결과를 각각 구분해서 살펴볼 필요가 있다.
AI는 왜 기존 창작물을 학습해야 하는가
생성형 AI가 사람의 질문에 답하고 글이나 이미지를 만들어내기 위해서는 대량의 데이터가 필요하다. 사람도 책을 읽고, 음악을 듣고, 그림을 보면서 지식과 표현 방식을 배우듯이 AI 역시 방대한 데이터를 분석하는 과정을 거쳐 언어와 이미지 등의 패턴을 학습한다.
예를 들어 텍스트를 생성하는 AI라면 수많은 문장과 문서에서 단어가 어떤 상황에서 사용되는지, 문장 구조는 어떻게 구성되는지, 질문에 어떤 방식으로 답하는 것이 자연스러운지 등을 학습할 수 있다. 이미지 생성 AI 역시 다양한 이미지 데이터를 분석하면서 색상, 형태, 구도, 사물의 관계 등을 학습한다.
바로 이 지점에서 저작권 문제가 발생한다.
인터넷에 공개되어 있다는 이유만으로 해당 콘텐츠가 저작권이 없는 것은 아니다. 개인 블로그에 작성된 글이나 사진, 전문 작가가 제작한 그림, 음악가가 만든 음원, 출판사가 제공하는 책과 같은 콘텐츠에는 저작권이 존재할 수 있다.
따라서 AI 개발 과정에서 이러한 자료가 학습 데이터에 포함된다면 "인터넷에서 볼 수 있었으니 자유롭게 사용할 수 있는 것 아니냐"는 문제와 "공개되어 있을 뿐 저작권은 여전히 창작자에게 있다"는 문제가 충돌하게 된다.
미국 저작권청 역시 AI와 관련한 연구에서 저작권이 있는 작품을 AI 모델의 학습 데이터로 사용하는 문제를 별도의 중요한 쟁점으로 다루고 있다. 특히 어떤 경우에 저작권 침해가 발생하는지, 데이터에 포함된 저작물에 대해 허락이나 보상이 필요한지 등이 논의 대상이다.
여기서 중요한 것은 AI 학습과 사람이 기존 작품을 그대로 복제하는 행위가 반드시 동일한 방식으로 판단되는 것은 아니라는 점이다.
AI가 학습 과정에서 특정 작품을 분석하고 패턴을 추출하는 것과 특정 작품의 일부 또는 전체를 그대로 복사해 인터넷에 게시하는 것은 기술적인 과정과 법적인 쟁점이 다를 수 있다. 또한 국가마다 저작권 제한 규정이나 공정이용과 관련된 법체계가 다르기 때문에 하나의 기준으로 모든 국가에 적용하기도 어렵다.
한국에서도 이러한 문제에 대한 논의가 계속되고 있다. 한국저작권위원회는 2026년 2월 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서」를 공개했으며, 이는 AI 학습과 저작권 문제를 별도의 정책적 과제로 다루고 있다는 점을 보여준다.
결국 핵심은 AI가 기존 창작물을 학습하는 것 자체를 단순히 허용하거나 금지하는 것이 아니라 어떤 데이터를 어떤 목적으로 어떻게 사용했는지, 창작자의 권리에 어떤 영향을 미쳤는지 등을 종합적으로 살펴보는 것이라고 할 수 있다.
창작자는 왜 AI 학습에 반발하는가
AI 기술을 둘러싼 저작권 논쟁에서 중요한 당사자는 기존 창작물을 만들어 온 사람들이다.
작가, 화가, 사진작가, 음악가, 영상 제작자 등은 자신의 창작물을 만들기 위해 오랜 시간과 비용을 투자한다. 그런데 자신이 만든 작품이 자신의 동의 없이 AI 학습 데이터로 사용되고, 그 AI가 다시 유사한 콘텐츠를 만들어낸다면 창작자는 자신의 노력과 권리가 제대로 인정받지 못한다고 느낄 수 있다.
특히 생성형 AI가 기존 창작물과 유사한 결과물을 만들어내는 경우에는 문제가 더욱 복잡해진다.
가령 특정 화가의 작품을 대량으로 학습한 AI가 해당 화가의 특징을 매우 강하게 연상시키는 이미지를 생성한다고 가정해 보자. 이때 단순히 "그림을 생성했다"는 사실만으로 법적 문제가 해결되는 것은 아니다.
생성된 이미지가 기존 작품과 실질적으로 유사한지, 특정 작품의 표현을 사실상 복제한 것인지, 단순히 화풍이나 일반적인 아이디어를 참고한 것인지 등 다양한 요소를 살펴봐야 한다.
한국저작권위원회가 공개한 생성형 AI 관련 분쟁 예방 안내서 역시 AI 결과물에 저작권 침해 문제가 발생할 수 있는 상황과 판단 요소를 별도로 설명하고 있다.
여기서 아이디어와 표현을 구분하는 문제도 중요하다.
예를 들어 '푸른 바다를 배경으로 한 일몰'이라는 아이디어 자체는 매우 일반적인 소재일 수 있다. 하지만 특정 작가가 독특한 구도와 인물 배치, 색채, 세부적인 표현을 통해 만든 작품을 그대로 모방한다면 이야기가 달라질 수 있다.
글도 마찬가지다. '인공지능의 미래'라는 주제 자체는 누구나 다룰 수 있지만 특정 작가가 작성한 독창적인 문장과 구성, 표현을 그대로 복제하는 것은 별도의 저작권 문제가 될 수 있다.
AI 시대에는 이러한 경계가 더욱 복잡해진다. AI가 수많은 작품을 학습한 뒤 새로운 결과물을 만들어내기 때문이다.
또 다른 중요한 문제는 경제적 보상이다.
AI 서비스가 상업적으로 큰 성공을 거두는 동안 학습에 사용된 창작물의 제작자에게 어떠한 보상도 돌아가지 않는다면 창작자 입장에서는 불공정하다고 생각할 수 있다. 반대로 모든 학습 데이터마다 개별적인 허락과 보상을 요구한다면 AI 개발 과정이 지나치게 복잡해지고 기술 발전에 상당한 제약이 생길 수 있다.
미국 저작권청 역시 AI와 저작권의 경제적 관계를 별도로 연구하고 있으며, AI가 창작자의 보상 구조와 창작 생태계에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 중요한 연구 대상으로 보고 있다.
따라서 앞으로의 논쟁은 단순히 "AI를 허용할 것인가" 또는 "AI를 금지할 것인가"의 문제가 아니라 AI 산업의 발전과 창작자에 대한 정당한 권리 보호를 어떻게 조화시킬 것인가라는 방향으로 발전할 가능성이 크다.
AI와 창작자가 공존하기 위해 필요한 새로운 기준
AI 기술을 완전히 막는 것은 현실적인 해결책이 되기 어렵다. 그렇다고 기존 창작자의 권리를 아무런 제한 없이 희생시키는 것도 바람직한 방향이라고 단정하기 어렵다.
결국 필요한 것은 명확하고 예측 가능한 규칙이다.
첫 번째로 생각할 수 있는 방법은 학습 데이터의 투명성 강화다.
AI 개발 기업이 어떤 종류의 데이터를 학습에 활용했는지, 저작권이 있는 콘텐츠가 포함되었는지, 해당 데이터를 어떤 방식으로 확보했는지 등에 관한 정보를 보다 투명하게 공개할 필요가 있다.
물론 기업의 영업비밀이나 기술적인 보안 문제까지 모두 공개해야 한다는 의미는 아니다. 다만 창작자가 자신의 작품이 AI 학습에 이용되었는지 확인할 수 있는 최소한의 정보와 절차가 마련된다면 분쟁을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.
두 번째는 라이선스와 보상 체계의 발전이다.
음악이나 이미지, 글 등 특정 분야에서는 창작물을 AI 학습에 사용할 수 있도록 별도의 라이선스를 제공하고 그에 따른 비용을 지급하는 방식도 생각해 볼 수 있다.
이러한 시스템이 정착된다면 AI 기업은 합법적으로 양질의 데이터를 확보할 수 있고 창작자는 자신의 작품이 새로운 산업에서 활용되는 것에 대한 대가를 받을 수 있다.
세 번째는 창작자의 선택권을 확대하는 것이다.
모든 창작자가 자신의 작품을 AI 학습에 제공하고 싶어 하는 것은 아니다. 반대로 자신의 작품이 AI 발전에 활용되는 것을 긍정적으로 생각하고 적절한 보상을 받기를 원하는 창작자도 있을 수 있다.
따라서 창작자가 자신의 작품에 대해 AI 학습 이용 여부를 선택할 수 있는 기술적·제도적 장치가 필요하다는 논의가 가능하다.
네 번째로 중요한 것은 AI 결과물에 대한 책임 기준을 명확하게 만드는 것이다.
AI가 만들어낸 결과물이 기존 창작물과 지나치게 유사하거나 특정 작품을 사실상 복제한 것으로 판단되는 경우 누가 책임을 져야 하는지 역시 중요한 문제다. AI 서비스를 제공하는 기업, AI를 사용하는 이용자, 데이터를 제공한 주체 등 여러 당사자가 관련될 수 있기 때문이다.
한국저작권위원회는 생성형 AI 활용 저작물의 저작권 등록과 AI 결과물에 따른 저작권 분쟁 예방에 관한 안내서도 별도로 제공하고 있다. 이는 AI를 단순한 기술 문제가 아니라 창작과 권리 보호가 함께 고려되어야 하는 영역으로 보고 있음을 보여준다.
AI 시대의 저작권 문제에는 아직 모든 국가와 산업에 동일하게 적용되는 완성된 답이 존재한다고 보기 어렵다. 미국 저작권청 역시 AI 학습 문제를 별도로 연구하고 있으며, 2025년에는 생성형 AI 학습과 관련한 보고서 제3부의 사전 공개본을 발표했다.
결국 앞으로의 저작권 제도는 기술의 발전 속도에 맞춰 계속 변화할 가능성이 높다.
중요한 것은 AI의 발전과 인간 창작자의 권리를 서로 대립하는 가치로만 바라보지 않는 것이다. AI가 발전하려면 양질의 데이터가 필요하고, 창작 생태계가 지속되기 위해서는 창작자의 권리와 경제적 보상 역시 중요하다.
따라서 앞으로는 투명한 데이터 활용, 합리적인 라이선스, 창작자의 선택권, 적절한 보상, 명확한 책임 기준을 중심으로 새로운 사회적 합의를 만들어가는 과정이 필요하다.
AI는 기존 창작물을 학습하면서 발전하지만, 그 과정에서 만들어지는 새로운 산업의 가치 역시 결국 인간의 창작 활동과 연결되어 있다. AI와 창작자가 지속적으로 공존하기 위해서는 어느 한쪽의 권리를 일방적으로 확대하거나 축소하기보다 기술 발전과 창작자의 권리를 함께 고려할 수 있는 제도적 기준을 만들어가는 것이 중요하다.
앞으로 AI가 우리 생활에 더욱 깊숙이 들어올수록 저작권 문제는 특정 기술 기업이나 창작자만의 문제가 아니라 일반 이용자에게도 영향을 미치는 일상적인 문제가 될 것이다. AI로 글을 작성하거나 이미지를 만들고 음악을 생성하는 사람이라면 누구나 기존 저작물과의 관계를 생각해야 하기 때문이다.
AI 시대의 저작권 논쟁은 기술을 막느냐 허용하느냐의 단순한 문제가 아니다. 인간이 만들어 온 창작물을 존중하면서도 새로운 기술이 발전할 수 있는 균형점을 어떻게 찾아갈 것인가에 대한 사회적 과제라고 볼 수 있다.