NYT vs OpenAI 소송 완벽 분석, AI 개발자가 알아야 할 저작권 대응법

NYT vs OpenAI 소송 완벽 분석, AI 개발자가 알아야 할 저작권 대응법

⚠️ 본 가이드는 일반적인 저작권 지식을 제공하며, 구체적인 법적 조언을 대체하지 않습니다. 복잡한 상황에서는 전문가와 상담하시기 바랍니다.

AI 모델을 개발하거나 활용하면서 "내가 사용하는 데이터가 저작권 침해는 아닐까?"라는 걸정을 해보신 적 있나요? 2023년 뉴욕타임스가 OpenAI를 상대로 제기한 역사적 소송은 단순한 기업 간 분쟁을 넘어 AI 시대의 저작권 경계선을 결정할 중대한 시험대가 되었습니다. 이 글에서는 소송의 핵심 쟁점부터 개발자가 취해야 할 실무적 대응책까지 구체적으로 분석해보겠습니다.

📋 목차

1. NYT vs OpenAI 소송의 핵심 쟁점과 현재 상황
2. AI 훈련 데이터와 저작권법의 충돌 분석
3. Fair Use vs 저작권 침해의 법적 경계선
4. AI 개발자와 기업이 직면한 실무적 위험
5. 저작권 침해 위험 최소화를 위한 대응 전략
6. AI 시대 저작권 컴플라이언스 실행 가이드

1. NYT vs OpenAI 소송의 핵심 쟁점과 현재 상황

2023년 12월 27일, 뉴욕타임스가 OpenAI와 Microsoft를 상대로 제기한 이 소송은 AI 시대의 저작권 법리를 결정할 역사적 사건입니다. NYT는 OpenAI가 ChatGPT와 GPT 모델 훈련을 위해 수백만 건의 기사를 무허가로 사용했다며 수십억 달러의 손해배상과 데이터셋 완전 파기를 요구하고 있습니다.

 

특히 주목할 점은 LLM이 때때로 훈련 데이터를 "기억"하여 NYT 기사를 거의 그대로 재생산하거나, NYT 페이월을 우회하는 요약 서비스를 제공한다는 주장입니다.

 

2024년 3월 연방판사 Sidney Stein은 OpenAI의 기각 신청을 대부분 거부하며 소송 진행을 허용했습니다. 더욱 심각한 것은 2024년 11월 발생한 "증거 삭제 논란"입니다.

 

NYT 측이 150시간 이상 투입해 검색한 데이터를 OpenAI 엔지니어들이 실수로 삭제했다고 주장하며, OpenAI는 이를 NYT 측의 설정 변경 요청으로 인한 기술적 문제라고 반박하고 있습니다. 이러한 상황은 AI 개발 과정에서의 투명성과 증거 보전의 중요성을 시사합니다.

매우 높음

무허가 훈련데이터 사용
수십억 달러 배상 위험

높음

모델 기억 및 재생산
페이월 우회 문제

중간

증거 보전 및 투명성
개발 과정 공개 요구

2. AI 훈련 데이터와 저작권법의 충돌 분석

이 소송의 핵심은 AI 훈련 과정에서의 저작물 복제가 저작권 침해에 해당하는가라는 근본적 질문입니다.

하버드 로스쿨의 Mason Kortz는 이를 "AI가 저작권법 영역에서 맞는 첫 번째 큰 시험"이라고 평가했습니다. NYT의 법적 주장은 크게 세 가지로 나뉩니다: ①훈련 데이터 수집 시 무허가 복제, ②AI 모델의 기억과 재생산, ③시장 대체 효과입니다.

 

특히 OpenAI가 영국 상원에서 "저작권이 있는 자료를 사용하지 않고는 오늘날의 주요 AI 모델을 훈련하는 것이 불가능하다"고 공식 인정한 것은 매우 중요한 증언입니다.

 

법적 분석에서 가장 복잡한 부분은 "변형적 사용(Transformative Use)"의 경계입니다. OpenAI는 사람이 저작권으로 보호받는 기존 작품을 연구하여 글쓰기 기술을 개발하는 것처럼, LLM에게도 동일한 기회가 주어져야 한다고 주장합니다.

 

반면 NYT는 이러한 주장이 LLM의 복잡한 메커니즘을 과도하게 단순화했다고 반박하며, 실제로는 "대규모 복사 기계"에 불과하다고 주장합니다. 실제로 한 개발자는 특정 프롬프트를 통해 NYT 기사 전문을 거의 그대로 출력하는 사례를 공개하기도 했습니다.

🚫 위험한 행위

• 저작권 보호 콘텐츠 무허가 스크래핑
• 기사 전문을 재생산하는 프롬프트 설계
• 페이월 우회 서비스 개발
• 저작권 고지 없는 훈련 데이터 사용

⚠️ 법적 검토 필요

• 웹 크롤링을 통한 데이터 수집
• 뉴스 요약 서비스 개발
• 기존 콘텐츠와 유사한 결과물 생성
• 상업적 목적의 AI 모델 개발

✅ 상대적 안전

• 공개 도메인 데이터만 사용
• 명시적 라이선스가 있는 데이터 활용
• 변형도가 높은 창작물 생성
• 원작자 출처 명시 및 링크 제공

3. Fair Use vs 저작권 침해의 법적 경계선

Fair Use 원칙의 핵심은 "변형적(Transformative)" 사용인지 여부입니다. OpenAI는 이 소송을 "VCR, 복사기, 개인용 컴퓨터, 인터넷, 검색엔진과 마찬가지로 저작권법이 LLM의 장애물이 아니다"라는 관점에서 접근하고 있습니다. 이는 과거 새로운 기술이 등장할 때마다 반복되었던 저작권 논쟁의 연장선상에 있습니다.

 

하지만 AI 기술의 독특한 점은 단순히 기존 콘텐츠를 저장하거나 전달하는 것이 아니라, 학습을 통해 새로운 형태의 결과물을 생성한다는 것입니다. 하지만 "시장 대체 효과" 측면에서는 상황이 복잡합니다. NYT는 독자들이 ChatGPT를 통해 무료로 기사 요약이나 재생산물을 얻을 수 있다면 유료 구독의 필요성이 사라진다고 주장합니다.

 

실제로 OpenAI 측도 NYT가 "수만 번의 시도 끝에" 저작권 침해 증거를 만들어냈다고 인정하며, 이는 일반적인 사용 패턴이 아니라고 반박했습니다. 이러한 공방은 AI 도구의 정상적 사용과 악의적 조작 사이의 경계선을 명확히 하는 중요한 쟁점이 되고 있습니다. 개발자들은 이러한 "프롬프트 해킹" 위험성을 사전에 차단하는 기술적 조치를 고려해야 합니다.

⚠️ 실제 위험 사례: 한 연구자가 특정 프롬프트를 통해 NYT 기사 전문을 ChatGPT에서 추출하는 방법을 공개했으며, 이는 소송에서 핵심 증거로 활용되고 있습니다.

4. AI 개발자와 기업이 직면한 실무적 위험

이 소송이 AI 개발자들에게 미치는 영향은 즉각적이고 광범위합니다. 대부분의 AI 모델이 웹 스크래핑 데이터에 의존하고 있기 때문에, 만약 NYT가 승소한다면 AI 업계 전반의 개발 방식이 근본적으로 바뀔 수밖에 없습니다.

 

특히 연방 저작권법에 따르면 고의적 침해 시 침해 건당 최대 15만 달러의 벌금이 부과되는데, 수백만 건의 저작물을 사용했다면 기업에게 치명적인 타격이 될 수 있습니다. 실제로 한 전문가는 "수백만 건의 저작물을 복사한다면 회사에게 잠재적으로 치명적인 숫자가 될 수 있다"고 경고했습니다.

 

더욱 심각한 것은 증거 보전 및 투명성 요구입니다. OpenAI는 NYT 측의 요구에 따라 가상머신을 제공하여 훈련 데이터셋 검색을 허용했지만, 데이터 삭제 논란으로 인해 추가적인 법적 쟁점이 발생했습니다.

 

이는 AI 개발 과정에서 모든 데이터 처리 과정을 문서화하고 추적 가능하게 관리해야 한다는 것을 의미합니다. 또한 NYT는 OpenAI에게 기자 노트나 인터뷰 자료까지 제출하라고 요구하고 있어, 개발사가 훈련 데이터의 저작권 가능성을 입증해야 하는 부담이 크게 증가하고 있습니다.

위험 평가

현재 사용 중인 훈련 데이터의 저작권 상태와 라이선스 조건 전면 검토

법적 대응

저작권 전문 변호사와 상담을 통한 Fair Use 가능성 평가

기술적 조치

프롬프트 해킹 방지 및 민감한 출력 필터링 시스템 구축

사업 전략

콘텐츠 제공업체와의 라이선스 계약 또는 대안 데이터 확보

5. 저작권 침해 위험 최소화를 위한 대응 전략

AI 개발에서 저작권 리스크를 줄이는 가장 확실한 방법은 명시적 라이선스를 보유한 데이터만 사용하는 것입니다. OpenAI도 이미 AP, News Corp, Vox Media 등과 콘텐츠 라이선스 계약을 체결하여 합법적 데이터 확보에 나서고 있습니다.

 

또한 공개 도메인 데이터나 크리에이티브 커먼즈 라이선스 데이터를 적극 활용하고, 웹 스크래핑 시에는 robots.txt를 준수하며 저작권 고지를 유지하는 것이 중요합니다. 특히 개발 단계에서부터 모든 데이터 소스를 추적 가능하게 문서화해야 합니다.

 

기술적 측면에서는 출력 필터링과 중복 검출 시스템 구축이 필수입니다. 훈련된 모델이 원본 저작물을 그대로 재생산하지 않도록 하는 기술적 장치를 마련하고, 정기적으로 모델의 출력 결과를 점검해야 합니다.

 

또한 사용자가 악의적으로 저작권이 있는 콘텐츠를 추출하려는 시도를 차단하는 프롬프트 보안 시스템을 도입하는 것도 중요합니다. 실제로 일부 AI 서비스들은 이미 특정 키워드나 패턴을 감지하여 민감한 출력을 차단하는 기능을 구현하고 있습니다.

라이선스 확보 전략

• 저작권자와 직접 계약 체결
• 라이선스 중개업체 활용
• 공개 도메인 데이터 우선 활용
• 크리에이티브 커먼즈 라이선스 준수

기술적 보호조치

• 출력 중복도 검사 시스템
• 프롬프트 해킹 차단 필터
• 민감 콘텐츠 자동 탐지
• 데이터 출처 추적 시스템

법적 대응 준비

• 저작권 전문 법무팀 구성
• Fair Use 근거 문서화
• 증거 보전 프로세스 구축
• 정기적 컴플라이언스 점검

6. AI 시대 저작권 컴플라이언스 실행 가이드

NYT vs OpenAI 소송의 결과와 관계없이, AI 개발에서는 선제적 컴플라이언스 체계가 필수가 되었습니다. 개발 초기 단계부터 저작권 전문가를 팀에 포함시키고, 모든 훈련 데이터의 출처와 라이선스를 체계적으로 관리해야 합니다.

 

특히 상업적 목적의 AI 서비스를 개발할 때는 사용하는 모든 데이터가 상업적 이용을 허용하는지 반드시 확인해야 합니다. 또한 데이터 수집부터 모델 배포까지 전 과정에서 저작권 침해 위험을 지속적으로 모니터링하는 시스템을 구축해야 합니다.

 

실무적으로는 정기적인 모델 감사와 출력 검증이 중요합니다. 훈련된 모델이 특정 프롬프트에 대해 저작권이 있는 콘텐츠를 그대로 출력하지 않는지 정기적으로 테스트하고, 문제가 발견되면 즉시 수정하는 프로세스를 마련해야 합니다.

 

또한 사용자 약관과 개인정보처리방침에 AI 모델의 훈련 방식과 데이터 사용에 대한 명확한 설명을 포함시켜 투명성을 확보하는 것도 필요합니다. 확실하지 않은 사항에 대해서는 반드시 저작권 전문 변호사와 상담하여 법적 위험을 최소화해야 합니다.

🛠️ 추천 도구 및 리소스

• 저작권 클리어런스 서비스 - 콘텐츠 라이선스 확보 및 검증
• 데이터 출처 추적 시스템 - 훈련 데이터의 라이선스 상태 관리
• 출력 중복도 검사 도구 - 원본 저작물 재생산 방지
• 법무 컨설팅 서비스 - 저작권 전문 변호사 상담
• 컴플라이언스 관리 플랫폼 - AI 개발 과정의 법적 위험 모니터링

🌟 오늘의 실천: 현재 개발 중인 AI 모델이 사용하는 훈련 데이터의 출처와 라이선스를 모두 정리해보세요. 저작권 상태가 불분명한 데이터가 있다면 즉시 법적 검토를 받거나 사용을 중단하시기 바랍니다.

💼 심화 법적 분석: AI 훈련과 저작권법의 새로운 해석

NYT vs OpenAI 소송의 핵심은 미국 저작권법 제107조 Fair Use 조항의 AI 영역 적용입니다.

 

"비평, 논평, 뉴스 보도, 교육, 장학 또는 연구 목적의 저작권 작품의 공정한 사용은 저작권 침해가 아니다"¹라고 명시된 이 조항은 ①사용의 목적과 성격, ②저작권 작품의 성질, ③사용된 부분의 양과 실질성, ④저작권 작품의 잠재적 시장에 미치는 영향을 종합적으로 고려하도록 규정하고 있습니다. OpenAI는 LLM 훈련이 변형적 사용(transformative use)에 해당한다고 주장하지만, NYT는 이것이 단순한 대규모 복제에 불과하다고 반박하고 있습니다.

 

특히 주목할 판례는 Campbell v. Acuff-Rose Music (1994) 사건입니다². 대법원은 이 사건에서 "변형적 작품은 원작에 새로운 표현, 의미, 메시지를 추가하여 원작을 다른 목적으로 활용하는 것"이라고 정의했습니다. 이는 AI 모델이 단순히 기존 콘텐츠를 재배열하는 것이 아니라 새로운 형태의 지적 결과물을 창조한다는 OpenAI의 주장과 일맥상통합니다.

 

하지만 Sony Corp. v. Universal City Studios (1984) 사건³에서 제시된 "시장 대체 효과" 기준을 보면, NYT가 주장하는 구독 수익 감소 우려도 상당한 법적 근거를 갖고 있습니다.

 

또 다른 복잡한 법적 쟁점은 저작권법 제106조에서 보장하는 저작권자의 배타적 권리입니다⁴. "저작권 소유자는 저작권 작품을 복제, 배포, 공연, 전시, 파생저작물 제작할 배타적 권리를 갖는다"고 명시된 이 조항에 따르면, OpenAI의 훈련 과정에서 발생하는 저작물 복제 자체가 이미 침해 행위일 수 있습니다.

 

더욱 복잡한 것은 Digital Millennium Copyright Act (DMCA) 관련 이슈입니다. NYT는 OpenAI가 저작권 관리 정보를 제거했다는 DMCA 위반 혐의도 제기했지만, 법원은 이 부분에 대해서는 부분적으로만 인정했습니다.

 

법무 전문가들은 이 사건이 기술 혁신과 지적재산권 보호 사이의 새로운 균형점을 설정할 것으로 예상합니다. 과거 VCR, 검색엔진, P2P 기술이 등장했을 때도 유사한 법적 논쟁이 있었지만, AI의 경우 그 복잡성과 사회적 영향이 훨씬 크기 때문입니다.

 

특히 OpenAI가 영국 상원에서 "저작권이 있는 자료 없이는 현재의 AI 모델 훈련이 불가능하다"고 공식 인정한 것은, Fair Use 적용 범위를 근본적으로 재검토해야 할 필요성을 시사합니다. 이는 단순히 기업 간 분쟁을 넘어 AI 시대의 지적재산권 법리 전반을 재정의하는 역사적 전환점이 될 것입니다.

📚 전문가 조언: "이 소송은 단순히 NYT와 OpenAI의 분쟁이 아니라, AI 시대의 저작권 경계선을 결정하는 시험대입니다. 그 결과는 전세계 AI 개발의 방향을 좌우할 것입니다" - 하버드 로스쿨 사이버법 클리닉

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마치며

NYT vs OpenAI 소송은 단순한 기업 간 분쟁을 넘어 AI 시대의 지적재산권 패러다임을 결정할 역사적 분수령입니다. 이 소송의 결과는 전세계 AI 개발자와 창작자들의 미래를 좌우할 것입니다.

 

OpenAI가 승소한다면 Fair Use 원칙이 AI 영역으로 확장되어 기술 혁신이 가속화될 것이고, NYT가 승소한다면 AI 업계 전반이 훈련 데이터 확보 방식을 근본적으로 재검토해야 할 것입니다. 어떤 결과가 나오든, 이미 AI 개발 생태계에서는 저작권 컴플라이언스가 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

 

개발자와 기업들은 이제 "무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "무엇을 해야 하는가"의 관점에서 접근해야 합니다. 단기적으로는 기존 모델의 법적 위험을 최소화하고, 장기적으로는 지속 가능한 데이터 확보 전략을 수립하는 것이 핵심입니다.

 

특히 한국의 AI 개발자들도 미국 법원의 판결이 국제적 선례가 될 가능성이 높으므로, 이 소송의 진행 과정을 면밀히 모니터링하고 선제적 대응 체계를 구축해야 합니다. 불확실한 시기일수록 법적 안전성을 확보한 개발자와 기업이 지속적인 경쟁 우위를 점할 수 있을 것입니다.

🌟 오늘의 실천: 현재 개발 중인 AI 프로젝트의 모든 훈련 데이터 출처를 문서화하고, 저작권 상태가 불분명한 데이터는 즉시 전문가 검토를 받으세요. 법적 불확실성이 클수록 선제적 대응이 더욱 중요합니다.

"법적 안전성을 확보한 AI 개발이 지속 가능한 혁신의 출발점이 될 것입니다."

참고문헌

1. 미국 저작권법 제107조 (Fair Use 조항)
2. Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc., 510 U.S. 569 (1994)
3. Sony Corp. of America v. Universal City Studios, Inc., 464 U.S. 417 (1984)
4. 미국 저작권법 제106조 (저작권자의 배타적 권리)
5. The New York Times Company v. Microsoft Corporation et al, S.D.N.Y. (2023)
6. Harvard Law Review, "NYT v. OpenAI: The Times's About-Face" (2024)
7. NPR, "Judge allows New York Times copyright case against OpenAI to go forward" (2025)
8. TechCrunch, "OpenAI accidentally deleted potential evidence in NY Times copyright lawsuit" (2024)