한국지식재산보호원 일본 IP센터, 이종인 센터장(한국 변호사)

들어가며

한국에서 인공지능에 대한 사회적 관심이 본격화한 계기는 2016년 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌 9단의 대국이었다. 당시 이세돌 9단이 유일하게 승리한 4국의 공중파 TV 시청률이 14.3%를 기록할 정도로 높은 관심을 보였다. 알파고의 4승 1패 승리는 인공지능 기술의 잠재력에 대한 인식을 근본적으로 변화시켰다. 그러나 알파고가 대중에게는 간접적 관찰 경험에 머물렀다면, 2022년 등장한 ChatGPT는 일반인이 직접 AI와 상호작용을 하며 그 실질적 파급력을 체감할 수 있게 했다는 점에서 더욱 중요한 의미가 있다.

2022년 11월 오픈AI가 공개한 ChatGPT는 기존 검색 기반 AI와 달리 사전 학습된 데이터를 기반으로 새로운 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 보유하고 있다. 2023년 들어 GPT-4를 비롯한 최신 모델들은 텍스트 생성을 넘어 다중 양식 처리가 가능해져 시각, 청각 등 다양한 형태의 데이터를 처리하고 생성할 수 있게 됐다. DALL-E, Midjourney와 같은 이미지 생성형 AI의 발전은 시각예술 분야에서도 AI의 창작 능력이 인간 수준에 근접하고 있음을 보여준다.

일본은 2018년 AI 및 빅데이터 시대에 대응하는 '유연한 권리 제한 규정'을 도입하는 저작권법 개정을 단행했다. 4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 기존 저작권 제도로는 혁신적 기술 발전을 충분히 뒷받침하기 어렵다는 인식이 제기됐기 때문이다. 일본 특허청의 최근 통계에 따르면, AI 관련 발명의 일본 내 특허 출원은 2014년 1085건에서 2022년 약 1만300건으로 급증해 일본의 선제적 저작권 제도 정비가 적절한 시기에 이뤄진 것처럼 보인다.

2025년 현재 생성형 AI는 전 세계적 대중화가 이뤄지고 있다. 생성형 AI를 이용해 생성된 이미지가 스튜디오 지브리 화풍을 모방해 전 세계에서 화제가 됐고, 이러한 지브리피케이션은 일본 중의원 내각위원회 질의응답 주제가 되기도 했다.

이러한 흐름 속에서 많은 한국 기업도 일본의 생성형 AI 제도와 지식재산권 동향에 높은 관심을 보이고 있다. 본 기고에서는 생성형 AI와 관련한 법적 사례가 일본과 한국에서는 아직 본격화하지 않은 점을 감안해, 독자의 이해를 높이기 위해 미국과 중국의 주요 AI 분쟁 사례를 통해 논의의 쟁점을 간략히 살펴보며, 일본 정부의 공식적인 입장으로서「AI와 저작권에 관한 생각」 보고서를 요약 발췌해 생성형 AI의 데이터 학습 및 생성 과정에서 발생하는 저작권 쟁점에 대한 일본의 제도적 접근법을 요약정리하고, 동시에 한국 기업에 유의미한 시사점을 제시하고자 한다.

 

AI 학습 과정에서의 저작물 이용

가. 참고 사례

Getty Images v. Stability AI 사건 (미국)

Getty Images가 Stability AI가 자사의 1200만 장 이상의 사진, 캡션, 메타데이터를 무단으로 사용해 AI 모델을 학습시켰다고 주장한 사건으로 Getty Images는 AI 생성물에 Getty Images 워터마크가 잔존하는 것을 근거로 학습 과정에서의 저작권 침해를 주장하며, Stability AI 측은 저작권 보호 자료의 온라인 사용이 '공정 이용(fair use)' 원칙하에서 정당하다고 주장하고 있다.

나. AI 학습 저작권 관련 일본의 입장

일본은 2018년 AI 및 빅데이터 시대에 대응하는 '유연한 권리 제한 규정' 저작권법에 도입했다. 일본 저작권법 제30조의4 (비향수목적 이용)은 '저작물에 표현된 사상 또는 감정을 스스로 즐기거나 타인이 즐기게 하는 것을 목적으로 하지 아니하는 경우(비향수목적)'에 저작물 이용을 원칙적으로 허용하고 있다. 여기에서 향수(享受)는 일반적으로 '정신적으로 뛰어난 것, 물질적인 이익 따위를 받아들여 맛보고 즐기는 것'을 의미한다. AI 학습을 위한 정보 해석은 전형적인 비향수목적의 이용으로 간주해 권리자의 허락 없이 복제할 수 있다. 단, '저작권자의 이익을 부당하게 침해하는 경우'는 예외로 단서를 규정했다.

다. 한국 기업에 주는 시사점

(1) 향수 목적의 병존 문제

하나의 이용 행위에 복수 목적이 존재할 때, 그 중 "향유" 목적이 포함되면 30조의4가 적용되지 않는다고 보며, 학습 데이터 저작물의 창작적 표현을 직접 감득할 수 있는 생성물을 출력할 목적의 '의도적 과학습(overfitting)'이나 '특정 작풍 모방'을 향수 목적 병존의 구체적인 예시로 제시한다.

(2) 저작권자 이익 침해 해석

제30조의4 본문의 "비향유목적 경우"에 해당함을 전제로 본 단서의 적용 여부를 검토해야 하며, 저작권자의 저작물 이용 시장과 충돌하거나 장래 저작물의 잠재적 판로를 저해하는지 관점에서 기술 진전, 저작물 이용 형태 변화 등 제반 사정을 종합적으로 고려해 검토해야 한다. 작풍이나 화풍 등 아이디어가 유사한 데 그치고 기존 저작물과의 유사성이 인정되지 않는 생성물은 생성·이용하더라도 기존 저작물과의 관계에서 저작권 침해가 되지 않는다. 웹사이트 내 `robots.txt`를 통한 AI 학습용 크롤러 접근 차단, ID/비밀번호를 통한 접근 인증 제한 등으로 기술적 보호 조치가 강구돼 있는데도 불구하고 이를 회피해 저작물을 이용하는 경우, 저작권자의 이익을 부당하게 해하는 것으로 판단될 가능성이 높다.

(3) 해적판 등 불법 복제물 학습

해적판 사이트로부터 학습 데이터 수집은 해당 사이트에 대한 접근 용이화 및 광고 수입 제공이라는 문제를 야기하며, 사업자가 이러한 침해 결과 발생 개연성을 인식하면서도 회피 조처를 하지 않은 경우 저작권 침해 책임을 질 가능성이 있다.

(4) 저작권침해시 AI 사업자 조치

향유 목적이 병존하거나 저작권자의 이익을 부당히 침해하는 상황에 해당하는 등의 이유로 일본 저작권법 제30조의4가 적용되지 않고, 다른 권리제한규정도 적용되지 않는 경우, 권리자로부터의 허락을 얻지 못하는 한 AI 학습을 위한 복제는 저작권침해가 된다. 이 경우 AI 학습을 위한 복제를 행한 자가 받을 수 있는 조치로서는 손해배상청구(일본 민법 제709조), 금지청구(침해행위의 정지 또는 예방의 청구(일본 저작권법 제112조 제1항), 침해의 정지 또는 예방에 필요한 조치의 청구(동조 제2항)), 형사처벌(일본 저작권법 제119조) 등이 규정돼 있다.

AI 생성물의 저작물성

가. 참고 사례

(1) Zarya of the Dawn 사건(미국)

AI 생성 이미지를 포함한 만화의 저작권 등록 취소 사례다. 미국 저작권청은 Midjourney로 생성된 이미지 부분은 인간의 창작물로 볼 수 없어 저작권에서 제외하도록 결정했다. 이는 AI 출력물에 대한 인간의 '통제' 부족을 강조한다. 다만, 나머지 글과 그림의 선택 및 배열에 대한 저작자성은 인정했다.

 

(2) Théâtre D’opéra Spatial 사건(미국)

Midjourney 기반 작품에 대한 저작권 등록 거부 유지한 사례다. 주로 624회 이상의 시도를 통해 원본 이미지를 얻었다고 주장했으나, 이는 주로 프롬프트 입력이었고 마스킹 등이 사용되지 않았기 때문에 표현을 통제했다고 보기 어렵다고 판단했다.

 

(3) A Single Piece of American Cheese 사건(미국)

AI 생성물임에도 등록이 인정된 사례다. 35회가 넘는 'inpainting'(세부 수정)과정을 통해 최종 결과물을 얻는 등 사용자의 표현 '통제'가 인정됐다.

 

(4) 春風送来了温柔(봄바람이 온화함을 전해주었다) 사건(중국)

Stable Diffusion으로 생성된 이미지에 대해 저작물성을 인정하고 저작권 침해를 긍정한 판결이다. 사용자가 프롬프트와 파라미터를 사용해 이미지 요소를 조정하고 선택 및 배열을 반영했다고 판단했다.

 

나. AI 저작물성 관련 일본의 입장

일본 저작권법상 저작물은 '사상 또는 감정을 창작적으로 표현한 것'을 의미하며, '창작 행위를 한 자'만이 저작자가 될 수 있다. AI는 법적으로 인격이 없으므로 저작자가 될 수 없으며, AI를 이용해 저작물을 창작한 사람이 저작자가 된다. 또한 AI 생성물의 저작물성은 인간의 창작적 기여 정도를 종합적으로 고려해 판단된다.

 

다. 한국 기업에 주는 시사점

AI 생성물에 대한 저작권 보호를 받으려면, 단순 프롬프트 입력이나 반복 시도를 넘어 인간의 상당한 창작적 기여와 통제(예: 마스킹, 세부 수정, 인페인팅 등)를 입증하는 것이 중요할 것으로 보인다.

 

4. AI 생성물에 의한 저작권 침해

가. 참고 사례

(1) AIGC平台侵权(AIGC 플랫폼 저작권 침해) 사건(중국)

전 세계적으로 생성형 AI 서비스 제공자의 저작권 침해를 인정한 첫 사례로 평가된다. AI 생성 일러스트 기능 서비스 제공자가 '울트라맨 생성' 프롬프트 입력 시 울트라맨과 실질적으로 유사한 이미지 생성을 방치한 사건으로, 서비스 제공자를 「관리방법」에 따라 법 위반이 없도록 합리적인 주의의무를 기울일 의무가 있음에도 불구하고 해당 의무를 다하지 않았다는 이유로 직접적인 저작권 침해자로 판단하고 금지 청구 및 손해배상을 인정했다.

 

나. AI 저작권 침해 관련 일본의 입장

(1) 의거성과 유사성 요건 해석

일본 저작권 침해의 주요 요건인 의거성(의존성)과 유사성이 AI 환경에서 어떻게 해석될 수 있는지를 살펴본다.

 

우선, 유사성은 기존 저작물의 표현상 본질적 특징을 직접 감득할 수 있는지 여부로 판단한다. AI 생성물과 기존 저작물과의 유사성 판단에 대해서도 인간이 AI를 사용하지 않고 창작한 것에 대해 유사성이 다투어진 기존 판례와 마찬가지로, 기존 저작물의 표현상 본질적인 특징을 감득할 수 있는지 여부 등에 따라 판단될 것으로 보인다. 또한, 여기서 말하는 '표현상의 본질적 특징'에 구체적으로 해당하는 것에 대해서는 개별 구체적인 사례에 따라 판단된다는 점에 유의할 필요가 있다.

 

의거성은 기존 판례에서는 어떤 작품이 기존의 저작물에 유사하다고 인정될 때, 해당 작품을 제작한 자가 기존 저작물의 표현 내용을 인식하고 있었던 것이나 동일성의 정도가 높은 것 등에 의해 그 유무가 판단돼 왔다. 특히 인간의 창작활동에 있어서는 기존 저작물의 표현 내용을 인식할 수 있었던 것에 대해 그 창작자가 기존 저작물에 접할 기회가 있었는지 여부 등에 의해 추정돼 왔다. AI 생성물의 경우 AI 이용자를 기준으로 다음 3가지 유형으로 분류할 수 있다.

 

* AI 이용자가 기존 저작물을 인식하고 있었다고 인정되는 경우: 기존 저작물 그 자체의 명칭을 입력해 저작물 생성해 의거성이 명백하게 인정된다.

* AI 이용자가 인식 못 했으나 학습 데이터에 포함된 경우: 객관적으로 해당 저작물에 접근이 있었다고 인정돼 통상적으로 의거성 추정된다. AI 개발 사업자도 책임 주체가 될 수 있다.

* AI 이용자도 인식 못 하고 학습 데이터에도 포함되지 않은 경우: 우연의 일치로 보아 의거성 부정된다.

 

(2) 침해 주체 판단

AI 생성물로 인한 저작권 침해에서는 위와 같이 AI 이용자가 원칙적 책임 주체이나, 특정 생성형 AI를 이용할 경우 침해물이 고빈도로 생성되는 경우, 해당 생성형 AI가 기존 저작물의 유사물을 생성할 개연성이 높다는 것을 인식하고 있음에도 불구하고 해당 유사물의 생성을 억제하는 조처를 하지 않은 경우 등 AI 개발자/서비스 제공자도 규범적 행위 주체로서 저작권 침해 책임을 질 수 있다. 이에 각 주체의 구체적 행위와 인식 정도, 회피 조치 여부를 종합적으로 고려한 개별적·구체적 판단이 필요하다.

다. 한국 기업에 주는 시사점

(1) AI 이용자에 대한 구제 수단

저작권 침해가 인정될 경우, 저작권자는 생성형 AI를 사용한 침해자를 상대로 다음과 같은 구제를 구할 수 있다.

① 금지청구: 고의·과실을 묻지 않고 신규 침해물의 생성 및 기존 침해물의 이용행위 중단을 요구할 수 있다.

② 폐기청구: 침해행위로 생성된 결과물의 폐기를 요구할 수 있다.

③ 손해배상청구: 침해자에게 고의 또는 과실이 인정되는 경우에 한해 가능하다.

④ 부당이득반환청구: AI 이용자가 침해 저작물을 인식하지 못한 경우에도 사용료 상당액의 반환을 청구할 수 있다.

⑤ 형사처벌: 고의가 인정되는 경우에 한해 가능하다.

(2) AI 개발 사업자에 대한 구제 수단

AI 개발 사업자가 저작권 침해의 규범적 주체로 인정될 경우, 저작권자는 다음과 같은 예방적 조치를 요구할 수 있다.

① 데이터 세트 정화: 침해물을 생성한 AI 모델의 학습 데이터에서 해당 저작물 제거

② 생성 제한: 특정 프롬프트 입력에 대한 생성 거부 기능 구현

③ 기술적 제한: 유사물 생성 방지를 위한 기술적 조치 도입

나가며

일본은 2018년 저작권법 개정을 통해 AI 학습에 대해 비교적 관대한 법 제도를 구축했으며, '작풍 유사만으로는 저작권 침해에 해당하지 않는다'는 정부 공식 견해는 이러한 관대함을 보여주는 하나의 사례라고 해석된다. 이에 따라 한국 기업은 일본 시장 진출 시 다음 사항들을 중점적으로 검토해야 한다.

첫째, AI 학습 단계에서는 저작권법 제30조의4의 '비향수 목적' 범위와 단서 조항 '저작권자의 이익을 부당하게 해치는 경우'의 해석을 명확히 이해해야 한다. 특히 향수 목적이 병존하는 '의도적 과학습'이나 '특정 작풍 모방' 방지, 웹사이트의 robots.txt나 접근 제한 등 기술적 보호조치 회피 금지, 해적판 사이트로부터의 학습 데이터 수집 금지 등의 원칙을 철저히 준수해야 한다.

둘째, AI 생성물의 저작물성 확보를 위해 단순한 프롬프트 입력이나 반복 시도를 넘어 마스킹, 세부 수정, 인페인팅 등을 통한 인간의 상당한 창작적 기여와 통제를 입증할 수 있는 절차를 마련해야 한다.

셋째, 저작권 침해 리스크 관리를 위해 AI 이용자는 의거성 판단의 3가지 유형(이용자 인식, 학습 데이터 포함, 우연의 일치)을 숙지하고, AI 개발 사업자는 침해물 고빈도 생성 방지를 위한 기술적 조치(데이터 세트 정화, 특정 프롬프트 생성 거부, 유사물 생성 방지 기술)를 구현해야 한다. 또한 저작권 침해 시 금지청구, 폐기청구, 손해배상청구, 부당이득반환청구, 형사처벌 등 다양한 구제 수단에 대비한 법적 대응 체계를 구축해야 한다.

일본의 생성형 AI 관련 법제는 계속 발전하고 있으며, 향후 구체적인 판례 축적과 함께 더욱 명확한 기준이 제시될 것으로 예상된다. 본 고에서 다룬 저작권법 외에도 특허법, 부정경쟁방지법, 개인정보보호법, 민법상 불법행위 및 퍼블리시티권 등 다양한 법적 쟁점이 교차적으로 제기될 수 있어, 기업들은 이러한 변화하는 법적 환경에 선제적으로 대응할 수 있는 종합적 모니터링 체계 구축이 필수적이다. 일본에 진출했거나 진출을 계획하는 한국기업, 특히 생성형 AI 관련 산업에 종사하는 기업은 일본의 관련 법률과 전 세계 사례 동향을 지속적으로 모니터링하며 체계적인 리스크 관리 방안을 수립해야 할 것이다.

자료: 일본 특허청, 산케이신문, 문화심의회 저작권분과위원회 법제도소위원회, 지식재산고등법원, 미국 저작권국, 베이징인터넷법원, 광저우인터넷법원

※ 해당 원고는 한국지식재산보호원 일본 IP센터에서 작성한 것으로, KOTRA의 공식 의견이 아님을 알려드립니다.