미리보기
미리듣기
생성형 AI는 거대한 데이터에 기반해 작동한다. 데이터 수집과 활용이 저작권법과 어떻게 충돌하는지를 짚으며, ‘공정 이용’이라는 해법을 제시한다.
참고로 형법상 정보의 절도에 관한 사건에서 대법원은 “절도죄의 객체는 관리 가능한 동력을 포함한 재물에 한한다 할 것이고, 또 절도죄가 성립하기 위해서는 그 재물의 소유자 기타 점유자의 점유 내지 이용 가능성을 배제하고 이를 자신의 점유하에 배타적으로 이전하는 행위가 있어야만 할 것인바, 컴퓨터에 저장되어 있는 정보 그 자체는 유체물이라고 볼 수도 없고, 물질성을 가진 동력도 아니므로 재물이 될 수 없다 할 것이며, 또 이를 복사하거나 출력했다 할지라도 그 정보 자체가 감소하거나 피해자의 점유 및 이용 가능성을 감소시키는 것이 아니므로 그 복사나 출력 행위를 가지고 절도죄를 구성한다고 볼 수도 없다”고 판시했다.
－01_“데이터” 중에서
가상 현실로 구현한 골프 코스 사건에서 법원은 “피고 회사는 스크린 골프 시뮬레이션용 3D 골프 코스 영상을 제작하여 이를 스크린 골프장 운영 업체에 제공하여 이에 대한 대가로 사용료를 받을 목적으로 원저작물인 이 사건 각 골프장의 골프 코스 모습(이미지)을 이용한 것이므로, 피고 회사의 이용은 그 이용의 목적과 성격이 어디까지나 영리적이고, 저작권법 제35조의3에서 예시적으로 규정하고 있는 보도·비평·교육·연구 등과 그 목적이나 성격이 유사하다고 보기 어렵다(서울고등법원 2016.12.1. 선고 2015나2016239 판결)”라고 판시했다. 즉, 저작물의 이용이 영리적인 목적이라는 점 때문에 저작물을 이용한 회사의 주장을 받아들이지 않았다.
－03_“공정 이용 요건” 중에서
일본 저작권법 제30조의4는 비향수 목적 이용에 대한 명확한 예외 조항으로, TDM이나 AI 학습을 포함한 정보처리 행위를 저작권 침해로 보지 않도록 허용한 대표적인 입법례로 평가된다. 이 조항은 저작물을 감상하거나 향유하려는 목적이 아닌 경우, 특히 기술 개발, 정보 분석, 그리고 비지각적 정보 처리에 한정하여 일정 범위 내에서 자유로운 이용을 인정하고 있으며, 이는 저작물의 보호와 기술 발전 사이의 균형을 추구한 조항이라 볼 수 있다. 특히 제2호와 제3호는 인공지능 및 기계 학습 환경에서의 데이터 이용 현실을 반영하며, 사상·감정의 향수라는 전통적 저작물 이용 개념을 넘어선 기계 중심의 이용 형태에 대한 규범적 수용을 보여 준다.
－06_“TDM과 저작권법” 중에서
데이터 배당(配當)은 개인의 데이터를 플랫폼 사업자가 활용하여 이익을 발생시키지만 그에 따른 보상 체계가 수립되지 않았다는 점에서 기인한다. 즉, 플랫폼 사업자가 개인의 데이터 활용을 통하여 발생시킨 수익에 대한 배당을 투자에 따른 보상으로 이해한다면 개인에게 수익의 일부를 투자 배당으로 귀속시킬 수 있도록 하는 것이다. 경기도에서 시행한 적이 있지만 시범적인 형태로 진행된 것이기 때문에 어떤 효과나 정책적 실효성을 확보하기는 어렵다. 실효적인 데이터 배당 정책을 수립하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있으며 기본소득과 연계하는 것도 하나의 방안이다. 데이터 배당은 개인에게 돌아가는 수익을 플랫폼 사업자가 국가에 간접적인 방식으로 납부하고 기본소득 재원을 목적으로 하는 목적세로 과세하는 것이 바람직하다. 다만 데이터 배당은 플랫폼 사업자에게 데이터를 제공한 개인에게 이루어지는 것이 합리적이기 때문에 이를 세금의 방식으로 징수할 수 있는 것인지는 고민이 필요하다.
－09_“데이터 보상 청구권” 중에서