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데이터의 독특한 성질은 기존 법체계에 여러 과제를 안기고 있으며, 특히 ‘데이터를 누가 갖는가’에 관한 문제는 논쟁의 대상이 되고 있다. 데이터는 물권법상의 소유권이 적용되기 어렵다는 점을 전제로, 저작권법, 부정경쟁방지법, 개인정보 보호법, 그리고 계약이나 불법행위에 따른 재산적 법익의 작용을 통한 포괄적이고 총체적인 개념으로 우리는 데이터 소유권을 이해하게 되었다. 복합적 권리 구조 속에서 온전한 데이터 가치를 보장하기 위해서는 데이터 활용 과정에서 소유와 관련된 복합적 권리들을 정확하게 이해해야 한다.
인공지능 모델은 학습데이터에 의해 성능이 결정된다. 학습데이터는 그 규모와 다양성, 비정형성, 재활용성 등의 특성이 있고, 이 특성은 곧 데이터의 핵심적인 가치를 만들어 낸다. 이는 인공지능에서 데이터가 단순한 정보가 아닌 핵심적인 자산이자 자원으로 기능함을 보여 준다. 이는 데이터 소유 문제가 기술 주도권과 직결되는 핵심 이슈임을 시사한다.
－01_“인공지능 데이터의 특성” 중에서
데이터 소유권은 전통적 물권 체계로는 규정하기 어려운 개념이다. 이를 둘러싼 논의는 물건으로서의 소유권을 인정하려는 시도, 새로운 권리 부여의 필요성 주장, 배타적 재산권의 부정, 부당 사용 규제 방식 등 다양한 관점으로 전개된다. 이러한 논의는 데이터가 단일 권리로 포섭되지 않으며, 법적 보호를 위한 새로운 권리 구조 또는 규제 체계의 설계가 필요하다는 점을 보여 준다.
－04_“데이터 소유권 논의의 여러 관점” 중에서
｢부정경쟁방지법｣은 배타적 권리로 보호되지 않는 데이터를 보호하기 위한 수단으로, 일정 요건을 충족한 데이터의 부정 취득·사용을 규제한다. 이는 데이터 소유가 불명확한 상황에서 법적 보호 공백을 메우고, 정당한 이용과 남용을 구분하는 기준을 제시함으로써 실질적 권리 보호를 가능케 한다. 이를 통해 데이터에 대한 정당한 투자와 노력을 보호할 수 있는 새로운 법적인 보호의 틀을 적용한 것이라는 의미를 지닌다.
－06_“부정경쟁행위 규제를 통한 데이터 보호” 중에서
데이터는 활용될 때에야 사회적으로 유의미한 가치를 형성한다. 데이터 거래가 데이터 소유 체계의 정당성을 뒷받침한다. 그러나 거래 대상이 되는 데이터에는 재산적 권리가 중첩적으로 존재하는 경우가 많아, 데이터 거래의 복잡성은 더욱 가중된다. 이에 모든 권리 관계를 종합적으로 이해하고 계약을 면밀하게 설계하는 작업이 필수적이다.
－09_“데이터 거래 계약에서의 문제” 중에서