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美법원 판결에 음악 거물 '충격'... AI 앤트로픽, 저작권 없이 가사 학습 계속한다

댓글 0 · 저장 0 2025.04.09 17:13
美법원 판결에 음악 거물 '충격'... AI 앤트로픽, 저작권 없이 가사 학습 계속한다

기사 3줄 요약

  • 1 美 법원, 유니버설뮤직의 AI 학습 금지 가처분 신청 기각
  • 2 저작권자들의 '회복 불가능한 피해' 입증 실패
  • 3 최종 판결 아닌 중간 승리, '공정 이용' 논쟁 계속

AI와 음악 저작권의 첫 법정 대결, 앤트로픽 승기 잡아

캘리포니아 연방 지방법원의 이유미 판사가 유니버설 뮤직 그룹(UMG)이 아마존이 투자한 AI 기업 앤트로픽을 상대로 신청한 가처분 신청을 기각했습니다. 이로써 앤트로픽은 당분간 저작권이 있는 노래 가사를 AI 모델 학습에 계속 사용할 수 있게 되었습니다. 판사는 UMG의 요청이 너무 광범위하고, 가처분 명령에 필요한 '회복 불가능한 피해'를 증명하지 못했다고 판단했습니다. 그러나 이번 판결은 앤트로픽의 가사 사용이 저작권법상 '공정 이용'에 해당하는지에 대한 최종 결정은 아닙니다. UMG, 콩코드, ABKCO 등 음악 출판사들은 2023년 앤트로픽을 상대로 500곡 이상의 저작권 침해 소송을 제기했습니다. 이들은 앤트로픽이 AI 챗봇 '클로드'를 훈련시키기 위해 자사의 노래 가사를 무단으로 사용했다고 주장했습니다.

'공정 이용' 논쟁의 핵심

앤트로픽은 저작권이 있는 가사를 사용하는 것이 '공정 이용' 원칙에 해당한다고 주장하고 있습니다. 공정 이용 원칙은 특정 목적을 위해 저작권 소유자의 허가 없이 저작물을 사용할 수 있게 하는 법리입니다. 공정 이용은 네 가지 요소로 평가됩니다. 첫째, 사용의 목적과 성격입니다. AI 기업들은 저작물을 단순히 복제하는 것이 아니라 새로운 AI 모델을 만들기 위한 것이므로 '변형적 사용'이라고 주장합니다. 반면 저작권자들은 이것이 영리적이고 착취적인 행위라고 반박합니다. 둘째, 저작물의 성격입니다. 노래 가사는 창의적인 작품이므로 이 요소는 공정 이용에 불리하게 작용합니다. 셋째, 사용된 부분의 양과 중요성입니다. AI 모델이 전체 노래를 학습하는 경우가 많아 저작권자들에게 유리한 주장이 됩니다. 마지막으로, 원저작물 시장에 미치는 영향입니다. UMG는 AI 모델 학습이 라이선스 수익을 감소시킬 수 있다고 주장하는 반면, 앤트로픽은 학습이 원작과 직접 경쟁하지 않고 오히려 새로운 시장을 창출할 수 있다고 반박합니다.

판결의 의미와 영향

이유미 판사는 출판사들이 앤트로픽의 저작권 가사 사용이 '회복 불가능한 피해'를 초래했다는 점을 입증하지 못했다고 밝혔습니다. '회복 불가능한 피해'란 금전적 보상으로 충분히 해결할 수 없는 손해를 의미합니다. 판사는 또한 AI 학습을 위한 라이선스 시장이 아직 명확하게 정의되지 않아 손해를 평가하거나 가처분을 정당화하기 어렵다고 지적했습니다. AI 학습용 저작물의 가치가 불확실하고, 공정한 보상을 결정하기 위한 확립된 프레임워크가 없기 때문입니다. 한편 앤트로픽은 사용자 요청에 대해 저작권이 있는 가사를 직접 재현하지 않도록 하는 안전장치를 유지하기로 합의했습니다. 그러나 이러한 안전장치의 효과는 논쟁의 여지가 있습니다. AI 모델은 때때로 우회되거나 '탈옥'되어 금지된 콘텐츠를 생성할 수 있기 때문입니다. 이번 판결은 저작권 문제에 직면한 AI 기업들에게 초기 승리로 볼 수 있습니다. 법원이 저작권 우려에 근거한 AI 학습 중단 가처분을 쉽게 내리지 않을 수 있음을 시사합니다. 그러나 AI 학습이 공정 이용에 해당하는지에 대한 근본적인 질문은 여전히 미해결 상태로 남아있습니다. UMG는 AI 학습을 위한 저작권 자료의 무단 사용을 '도둑질'로 간주하며 창작물의 가치를 훼손한다고 강하게 우려를 표명했습니다. 반면 앤트로픽은 저작권 자료의 사용이 변형적이고 공정 이용 범위 내에 있으며, 사회에 이익이 되는 혁신적인 AI 기술 개발에 필수적이라고 주장하고 있습니다. 이번 사건은 메타, 마이크로소프트, 오픈AI 등이 관련된 다른 사례들과 함께 저작권자와 AI 기업 간의 지속적인 논쟁을 강조합니다. 앞으로 저작권자들은 개별 소송 추진, 입법 변화 촉구, 저작물 보호를 위한 기술적 조치 개발 등의 전략을 채택할 것으로 예상됩니다.
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