OpenAI vs Raw Story 판례 분석, AI 시대 개발자가 알아야 할 저작권 안전 수칙
OpenAI vs Raw Story 사건 핵심 쟁점
2024년 11월 7일, 뉴욕 남부연방지방법원의 Colleen McMahon 판사는 Raw Story Media Inc.와 AlterNet Media Inc.가 OpenAI를 상대로 제기한 저작권 침해 소송을 기각했습니다. 하지만 이 판결을 단순히 'OpenAI의 승리'로 해석하면 안 됩니다. 실제로는 매우 기술적인 법적 요건 때문에 기각된 것이기 때문입니다.
원고인 두 언론사는 ChatGPT 훈련 과정에서 자신들의 기사가 저작권 관리정보(CMI) 없이 사용되었다고 주장했습니다. 이들이 제기한 핵심 쟁점은 OpenAI가 웹 스크래핑 과정에서 기사의 출처나 저작권 정보를 제거했다는 것이었습니다. 하지만 법원은 CMI 제거 자체만으로는 실질적 피해가 입증되지 않았다고 판단했습니다.
DMCA 1202조와 저작권 관리정보 제거 문제
DMCA 1202조는 저작권 관리정보(CMI)를 고의로 제거하거나 변경하는 행위를 금지합니다. 여기서 말하는 CMI는 작가명, 출판사, 저작권 표시 등을 포함합니다. 그런데 이번 판결에서 흥미로운 점은 AI 훈련 과정에서의 CMI 제거가 어떤 법적 의미를 갖는지에 대한 새로운 해석이 등장했다는 것입니다.
✅ 허용되는 행위
공정이용 범위 내 인용
교육·연구 목적 사용
명확한 라이선스 하 사용
⚠️ 주의사항
상업적 AI 훈련
대규모 스크래핑
CMI 의도적 제거
🚫 금지사항
무허가 상업적 복제
원본 대체 서비스
저작권 표시 삭제
전문가들은 AI 훈련에서 CMI 제거의 법적 책임이 향후 판례에 따라 달라질 수 있다고 보고 있습니다. Electronic Frontier Foundation은 DMCA 1202조가 새로운 창작물에까지 적용되어서는 안 된다고 주장하고 있습니다. 이는 AI가 생성한 콘텐츠가 원본과 '실질적으로 유사'하지 않다면 CMI 제거 문제가 적용되지 않을 수 있음을 시사합니다.
소송 자격 요건과 구체적 피해 입증
미국 헌법 제3조는 연방법원이 실제적인 '사건'과 '논란'만을 다룰 수 있도록 제한합니다. 이번 Raw Story 사건에서 가장 중요한 쟁점이 바로 이 '소송 자격(Article III standing)' 문제였습니다. 원고들이 실제로 어떤 구체적 피해를 입었는지 증명해야 했는데, 이 부분에서 실패했다는 것이 법원의 판단이었습니다.
피해 발생 확인
실제로 경제적 손실이나 권리 침해가 있었는지 구체적 증거 수집
인과관계 입증
피고의 행위와 원고의 피해 사이의 명확한 연관성 증명
법적 구제 가능성
법원이 피해를 실질적으로 구제할 수 있는 방법이 존재하는지 검토
실제로 McMahon 판사는 "CMI를 제거하여 생성형 AI 도구를 훈련시키는 것만으로는 - 해당 저작물의 배포 없이는 - 소송을 제기하는데 필요한 불리한 영향을 구성하지 않는다"고 명시했습니다. 이는 매우 중요한 판단입니다. AI 훈련 자체가 아니라 그 결과물이 원본을 대체하거나 시장에 실질적 손해를 가할 때만 법적 책임이 인정될 가능성을 시사하기 때문입니다.
AI 훈련에서 발생하는 저작권 위험도 분석
OpenAI가 이번 소송에서 승소했다고 해서 AI 훈련에 저작권 문제가 없다는 뜻은 절대 아닙니다. 현재 OpenAI는 뉴욕타임스 등과 10건이 넘는 소송을 진행 중입니다. 개발자와 창작자 입장에서는 더욱 신중한 접근이 필요한 상황입니다.
대규모 언어 모델 훈련
위험도: 높음
상업적 목적으로 대량의 저작물을 무단 사용할 경우 집단 소송 위험
이미지 생성 AI 개발
위험도: 높음
특정 작가나 스타일을 모방한 결과물 생성 시 저작권 침해 가능성
코드 생성 도구
위험도: 중간
오픈소스 코드 학습 시 라이선스 조건 준수 필수
개인 프로젝트 AI 활용
위험도: 낮음
상업적 배포 없는 개인 학습·연구 목적은 상대적으로 안전
공정이용(Fair Use) 원칙이 AI 훈련에 어디까지 적용될지는 아직 명확하지 않습니다. 미국 저작권법 제107조의 공정이용 4대 요소는 (1) 사용 목적, (2) 저작물의 특성, (3) 사용된 부분의 비중, (4) 시장 영향입니다. 특히 상업적 AI 서비스의 경우 네 번째 요소인 '시장 영향'에서 문제가 될 가능성이 높습니다.
개발자를 위한 AI 활용 안전 가이드
이번 판례를 통해 얻은 교훈을 바탕으로 개발자들이 실무에서 적용할 수 있는 구체적인 안전 수칙을 정리해보겠습니다. 예방이 최선의 대책이라는 점을 명심하세요.
🛠️ 추천 도구 및 리소스
- Creative Commons Search - 합법적으로 사용 가능한 이미지와 텍스트 검색
- GitHub License Checker - 오픈소스 프로젝트의 라이선스 자동 분석
- Copyright Clearance Center - 저작권 허가 및 라이선스 관리
- FOSSA - 오픈소스 컴플라이언스 자동화 도구
- Hugging Face Hub - 명확한 라이선스 정보가 포함된 AI 모델 저장소
개발 프로세스에서 가장 중요한 것은 사용하는 모든 데이터와 모델의 출처를 추적 가능하게 관리하는 것입니다. 특히 상업적 프로젝트라면 다음 체크리스트를 반드시 점검하세요:
✅ 훈련 데이터 검증
• 공개 데이터셋의 라이선스 확인
• 상업적 이용 허가 여부 검토
• 출처 불명 데이터 배제
• 개인정보 포함 여부 점검
✅ 모델 사용 관리
• 사전 훈련 모델의 이용약관 숙지
• API 사용량 및 제한사항 확인
• 결과물의 저작권 귀속 파악
• 파인튜닝 시 추가 제약 검토
✅ 배포 전 점검
• 생성물의 원본 유사성 검사
• 저작권 표시 의무 이행
• 라이선스 조건 준수 확인
• 법적 면책조항 포함
판례가 AI 산업에 미칠 장기적 영향
이번 Raw Story vs OpenAI 판결은 AI 저작권 분야의 중요한 선례가 될 가능성이 높습니다. 하지만 다른 법원에서는 유사한 사건에 대해 상반된 판결을 내리고 있어 법적 불확실성은 여전히 존재합니다.
장기적으로는 AI 훈련에 특화된 새로운 법적 프레임워크가 필요할 것으로 보입니다. 한국에서도 문화체육관광부와 한국저작권위원회가 'AI-저작권법 제도 개선 워킹그룹'을 통해 관련 가이드라인을 준비하고 있습니다. 개발자들은 이런 정책 변화를 지속적으로 모니터링해야 합니다.
앞으로 AI 기술이 발전할수록 저작권 분쟁은 더욱 복잡해질 것입니다. 개발자와 창작자는 기술 발전과 법적 안전성 사이의 균형점을 찾아야 하는 과제를 안고 있습니다. 가장 중요한 것은 투명하고 윤리적인 개발 문화를 만들어가는 것입니다.
판례의 법리적 의미와 실무 영향 심화 분석
Raw Story vs OpenAI 판결은 단순한 소송 기각을 넘어서 AI 시대 저작권법 해석의 새로운 패러다임을 제시했습니다.
McMahon 판사가 "저작권 관리정보 제거가 배포 없이는 구체적 피해를 구성하지 않는다"고 판시한 것은 전통적인 저작권 침해 개념에 중대한 변화를 암시합니다.
법리적 관점에서 살펴보면, 이 판결은 DMCA 1202조의 적용 범위에 대한 제한적 해석을 채택했습니다.
전통적으로 1202조는 기존 저작물의 CMI를 제거하는 행위를 금지했으나, AI가 생성한 새로운 콘텐츠에까지 이 조항이 확장 적용되어야 하는지에 대해서는 법원마다 다른 견해를 보이고 있습니다.
이는 소위 "동일성 규칙(identicality rule)" 논쟁과 직결됩니다.
실무적으로는 이 판결이 AI 개발사들에게 일종의 '면허증'을 준 것으로 해석될 위험이 있습니다. 하지만 동시에 진행되는 다른 소송들에서는 여전히 저작권 침해 쟁점이 활발히 다뤄지고 있어 성급한 일반화는 금물입니다.
특히 공정이용 항변과 시장 대체 효과에 대한 판단은 사안별로 달라질 수 있습니다.
국제적 관점에서는 유럽연합의 DSM 저작권 지침이 텍스트 및 데이터 마이닝에 대해 opt-out 방식을 채택한 것과 대조됩니다.
우리나라 역시 문화체육관광부의 AI 저작권 가이드라인을 통해 독자적인 해석 기준을 제시할 예정이어서, 글로벌 AI 개발사들은 각국의 상이한 법적 기준을 모두 준수해야 하는 복잡한 상황에 직면하게 됩니다.
결론적으로, 이번 판결은 AI 저작권 분야의 출발점일 뿐 종착점이 아닙니다. 개발자들은 현행 판례에 안주하지 말고, 계속 진화하는 법적 환경에 능동적으로 대응해야 할 것입니다.
마치며
OpenAI vs Raw Story 판례는 AI 시대 저작권의 복잡성을 여실히 보여줍니다. 법원의 기각 결정이 AI 훈련에 대한 전면적 허용을 의미하지는 않으며, 오히려 개발자와 창작자들에게 더욱 신중한 접근을 요구하고 있습니다. 기술의 진보와 법적 안전성 사이의 균형점을 찾는 것이 우리 모두의 과제입니다.
중요한 것은 단순히 법적 허점을 찾는 것이 아니라, 창작자의 권리를 존중하면서도 혁신을 이어갈 수 있는 윤리적 개발 문화를 만들어가는 것입니다. 오늘 배운 실무 가이드들을 적극 활용하여 안전하고 지속가능한 AI 개발 환경을 구축해 나가시기 바랍니다.
참고문헌
² JURIST Legal News. (2024). US judge dismisses media outlets' copyright suit against OpenAI. Retrieved from https://www.jurist.org/news/2024/11/us-judge-dismisses-media-outlets-copyright-suit-against-openai/
³ Lexology. (2024). OpenAI 관련 소송을 통해 알아보는 AI 시대의 법적 쟁점들. Retrieved from https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=7c679b36-022a-4c17-90bb-56fa60677554
⁴ Electronic Frontier Foundation. (2025). EFF to Court: The DMCA Didn't Create a New Right of Attribution. Retrieved from https://www.eff.org/deeplinks/2025/07/eff-court-dmca-didnt-create-new-right-attribution-you-shouldnt-either-0
⁵ 뉴스후플러스. (2024). 작가들, OpenAI 저작권 침해 주장…주요 쟁점은? Retrieved from https://www.newswhoplus.com/news/articleView.html?idxno=15563
⁶ 전자신문. (2023). 생성형AI, 저작물 활용 어디까지…26일 가이드라인 초안 공개. Retrieved from https://www.etnews.com/20231025000100
⁷ 국회도서관 국가전략정보포털. (2024). 생성형 AI 저작권 안내서. Retrieved from https://nsp.nanet.go.kr/plan/subject/detail.do?nationalPlanControlNo=PLAN0000043860
지금까지 살펴본 OpenAI vs Raw Story 판례 분석을 실무에 적용할 때 가장 많이 받는 질문들이 있습니다.
이론은 이해했지만 '실제로는 어떻게?'라는 궁금증들이죠.
AI 저작권 분야에서 개발자들이 자주 마주치는 상황들을 Q&A로 정리해보겠습니다.
❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1: ❓ 이번 OpenAI 승소로 AI 훈련에 저작권 문제가 해결된 건가요?
A1: ✅ 전혀 그렇지 않습니다. 이번 판결은 원고가 구체적 피해를 입증하지 못해서 기각된 것이지, OpenAI의 행위가 합법적이라고 인정받은 것이 아닙니다. 다른 법원에서는 유사한 사건에 대해 다른 판단을 내리고 있어 여전히 법적 불확실성이 존재합니다.
Q2: ❓ DMCA 1202조 위반이 뭐길래 이렇게 중요한가요?
A2: ✅ 저작권 관리정보(CMI)를 고의로 제거하면 실제 저작권 침해가 없어도 별도로 처벌받을 수 있습니다. 벌금은 저작물당 2,500달러에서 25,000달러까지 가능하며, 대량 처리 시에는 천문학적 금액이 될 수 있습니다. AI 훈련 과정에서 이런 정보가 자동으로 제거되는 경우가 많아 주의가 필요합니다.
Q3: ❓ 개인 프로젝트에서 ChatGPT로 생성한 코드를 상업적으로 사용해도 되나요?
A3: ✅ OpenAI 이용약관상 생성된 결과물의 소유권은 사용자에게 있습니다. 하지만 생성된 코드가 기존 저작권이 있는 코드와 실질적으로 유사할 경우 침해 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 특정 오픈소스 라이선스를 따라야 하는 코드가 포함될 위험도 있으니 검토 후 사용하세요.
Q4: ❓ 오픈소스 데이터셋으로 AI 모델을 훈련시켜 판매해도 안전한가요?
A4: ✅ "오픈소스"와 "상업적 이용 허가"는 별개 문제입니다. MIT, Apache 같은 관대한 라이선스도 있지만, GPL처럼 파생 작업물에 동일 라이선스 적용을 요구하는 경우도 있습니다. 반드시 각 데이터셋의 구체적인 라이선스 조건을 확인하고, 불확실하면 변호사와 상담하세요.
Q5: ❓ AI가 특정 작가 스타일을 학습해서 비슷한 작품을 만드는 것도 문제가 될까요?
A5: ✅ 매우 위험한 영역입니다. 스타일 자체는 저작권 보호 대상이 아니지만, 특정 작품과 실질적으로 유사한 결과물을 상업적으로 활용하면 침해 소송 위험이 높습니다. 특히 유명 작가나 캐릭터의 경우 추가적으로 상표권, 퍼블리시티권 문제도 발생할 수 있습니다.
Q6: ❓ 한국에서도 미국과 같은 기준이 적용되나요?
A6: ✅ 아닙니다. 한국은 독자적인 저작권법 체계를 가지고 있으며, 공정이용 조항도 미국보다 제한적입니다. 문화체육관광부에서 AI 저작권 가이드라인을 준비 중이므로, 국내 서비스라면 한국 법령을 우선 검토해야 합니다. 글로벌 서비스는 각국 법령을 모두 준수해야 합니다.
Q7: ❓ 앞으로 AI 저작권 분쟁은 어떻게 발전할 것 같나요?
A7: ✅ 단기적으로는 더 많은 소송과 상반된 판결들이 나올 것으로 예상됩니다. 장기적으로는 AI 시대에 맞는 새로운 법적 프레임워크가 필요할 것입니다. 개발자들은 변화하는 법적 환경을 지속적으로 모니터링하면서, 안전한 개발 관행을 확립하는 것이 중요합니다.
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