AI 기반 '생성형 콘텐츠' 시장의 저작권 문제와 해결 방안

2025년 하반기 생성형 AI 저작권 분쟁 사례 분석 및 국제 법률 동향과 기술적 해결책 종합 연구

생성형 AI 기술의 폭발적인 발전과 함께 저작권을 둘러싼 법적 분쟁이 전 세계적으로 심화되고 있다. 2025년 8월 기준, 미국에서만 47건의 생성형 AI 관련 저작권 침해 소송이 진행 중이며, 이는 AI 학습 데이터의 무단 이용, 생성물의 저작권 귀속 문제, 그리고 AI 기술의 오용 등 다차원적인 저작권 이슈가 복합적으로 얽혀 있음을 보여준다. 본 보고서는 이러한 현상을 체계적으로 분석하고, 블록체인 기반의 저작권 관리 기술을 포함한 혁신적 해결 방안을 제시한다.

 

2025년 생성형 AI 저작권 주요 분쟁 사례 타임라인

2025년 생성형 AI 저작권 분쟁의 현황과 주요 사례

미국 법원의 상반된 판례와 그 의미

2025년은 생성형 AI 저작권 법리의 전환점이 되는 해로 기록될 것이다. 미국 법원에서 나온 상반된 판결들은 AI 저작권 문제의 복잡성을 여실히 드러내고 있다.

공정이용 인정 판례: 변형적 이용의 승리

2025년 6월, 캘리포니아 북부연방지방법원은 두 건의 중요한 판결을 통해 AI 기업들에게 유리한 선례를 만들었다. Bartz v. Anthropic 사건에서 법원은 Anthropic이 합법적으로 구매한 도서를 AI 모델 학습에 사용한 것이 공정이용에 해당한다고 판결했다. 이는 AI가 기존 저작물을 그대로 복제하는 것이 아니라 새로운 목적을 위해 변형하여 이용했기 때문이라는 논리에 기반한다.

같은 달 Kadrey v. Meta 사건에서도 법원은 Meta의 도서 학습이 공정이용에 해당한다고 판단했다. 판사는 "생성형 AI가 시장에 방대한 양의 이미지, 음악, 기사, 도서를 쏟아낼 수 있는 능력을 가지고 있다"고 우려를 표하면서도, AI 학습 과정에서의 저작물 이용을 변형적 이용으로 인정했다.

공정이용 부정 판례: 시장 대체 효과에 주목

반면 2025년 2월 델라웨어 연방지방법원의 Thomson Reuters v. Ross Intelligence 판결은 완전히 다른 방향을 제시했다. 법원은 Ross가 Westlaw의 헤드노트를 무단으로 이용하여 경쟁 제품을 개발한 것이 공정이용에 해당하지 않는다고 판단했다. 이 판결에서 주목할 점은 AI의 학습 목적이 아닌 최종 결과물이 원저작물의 시장을 직접적으로 대체하는 효과를 중시했다는 것이다.

유럽연합의 강력한 규제 의지

유럽연합은 미국과는 확연히 다른 접근 방식을 취하고 있다. 2025년 3월 발표된 AI법 세 번째 초안에서 EU는 모든 범용목적 AI 제공자에게 학습 데이터 출처 공개 의무를 부과했다. 이는 AI 기업들이 어떤 데이터를 학습했는지 투명하게 공개하도록 함으로써 저작권 분쟁을 사전에 방지하려는 의도다.

EU AI법 위반 시에는 글로벌 연간 매출의 최대 3%에 달하는 벌금이 부과될 수 있어, AI 기업들은 이에 대한 대응책 마련에 시급히 나서고 있다. 특히 OpenAI와 같은 기업들이 그동안 학습 데이터의 구체적 출처를 공개하지 않았던 점을 고려할 때, 이는 상당한 변화를 요구하는 조치다.

한국의 점진적 제도 개선 노력

한국에서는 문화체육관광부와 한국저작권위원회가 주도하는 '2025 AI-저작권 제도개선 협의체'를 통해 체계적인 접근을 시도하고 있다. 이 협의체는 AI 학습데이터 제도, 거래 활성화, 산출물 활용 등 3개 분과로 나뉘어 운영되며, 각계 이해관계자들의 의견을 수렴하고 있다.

특히 주목할 만한 것은 2025년 6월 발표된 '생성형 AI 활용 저작물 저작권 등록 안내서'와 '생성형 AI 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서'다. 이 안내서들은 AI 결과물 활용 시 유의사항과 법적 쟁점들을 실무진이 쉽게 이해할 수 있도록 정리한 첫 번째 공식 가이드라인이다.

 

A robot surrounded by copyright symbols, legal icons, and musical notes, illustrating AI-related copyright issues and the intersection of technology and intellectual property law 

https://legalmaestros.com/uncategorized/the-ai-balancing-act-crafting-a-new-ip-right/

 

AI 학습 데이터의 저작권 침해 쟁점

텍스트 및 데이터 마이닝(TDM)의 법적 지위

AI 모델 훈련에 필요한 방대한 양의 데이터 수집 과정에서 TDM이 핵심적 역할을 하고 있다. 각국은 이에 대해 서로 다른 접근을 보이고 있다.

일본의 선도적 TDM 면책 규정

일본은 이미 2018년부터 상업적 목적을 포함한 광범위한 TDM 면책 규정을 도입했다. 2024년 발표된 '생성형 AI와 저작권 가이드라인'을 통해 AI 산업계가 법적 불확실성 없이 기술 개발에 집중할 수 있는 환경을 조성했다.

영국의 신중한 접근

영국은 2022년 상업적 TDM 예외 도입을 제안했다가 창작계의 반발로 철회한 후, 2024년 12월부터 2025년 2월까지 대규모 공공협의를 실시했다. 이 과정에서 저작권자의 권리 유보 절차, AI 학습 데이터의 투명성 확보 방안 등에 대한 폭넓은 의견을 수렴했다.

CLA의 혁신적 라이선싱 모델

영국의 저작권단체 CLA(Copyright Licensing Agency)는 2025년 5월 세계 최초로 '업무상 생성형 AI 이용' 라이선스를 도입했다. 이 라이선스의 핵심 조건들은 다음과 같다:

• AI 모델 학습 목적이 아닌 산출물 생성 목적으로만 이용
• 전체 저작물의 5% 이하 또는 한 챕터만 이용 가능
• 생성 산출물의 체계적 목록화나 데이터베이스 저장 금지
• 상업적 제품화 금지 및 출처 명시 의무

이는 저작권 보호와 AI 기술 활용 간의 균형점을 찾으려는 실용적 접근으로 평가받고 있다.

AI 학습 데이터 라이선싱 시장의 부상

급성장하는 데이터 라이선싱 시장

AI 기업들의 법적 위험 회피와 고품질 데이터 확보 필요가 맞물리면서 AI 학습 데이터 라이선싱 시장이 급성장하고 있다. 2025년 기준으로 공개된 30여 건의 라이선싱 계약을 분석한 결과, 뉴스 퍼블리셔와 이미지 스톡 회사들이 가장 활발하게 거래에 참여하고 있다.

주요 라이선싱 계약 사례

• Reddit과 Google: 6천만 달러 규모의 데이터 API 접근 계약
• News Corp와 OpenAI: 5년간 2억5천만 달러 규모의 계약
• AP통신, 악셀 슈프링거, 게티 이미지 등 주요 미디어 기업들의 AI 기업과의 계약

이러한 대규모 계약들은 AI 학습 데이터의 잠재적 가치와 새로운 비즈니스 모델의 가능성을 보여준다.

생성물 저작권 귀속 문제의 복잡성

인간 저작자성 원칙의 도전

전통적인 저작권법은 '인간 저작자성(human authorship)' 원칙에 기반하고 있다. 미국 저작권청은 이 원칙을 재확인하며, AI가 생성한 콘텐츠 자체는 저작권 보호 대상이 아니라는 입장을 명확히 했다.

그러나 실제 창작 과정에서 인간과 AI의 기여도를 구분하는 것은 갈수록 어려워지고 있다. AI 보조 창작물의 경우 인간의 창작적 입력이 충분하다면 저작권 보호를 받을 수 있지만, 그 기준이 모호하다는 문제가 있다.

국가별 접근 방식의 차이

미국: 엄격한 인간 저작자성 고수

미국은 AI 생성물에 대해서는 저작권을 부여하지 않는다는 원칙을 고수하고 있다. 다만 인간이 AI를 도구로 활용하여 충분한 창작적 기여를 했다면 그 결과물에 대해서는 저작권을 인정할 수 있다는 입장이다.

한국: 실용적 가이드라인 개발

한국은 'AI 산출물 활용 분과'를 통해 AI를 활용한 창작물의 저작권 등록 기준을 구체화하고 있다. 2025년 상반기 발간 예정인 안내서에서는 AI 산출물의 저작권 침해 판단 기준도 함께 제시할 예정이다.

 

Artistic illustration representing the intersection of classical art and AI-generated digital content, symbolizing copyright challenges in generative AI 

https://www.wired.com/story/this-copyright-lawsuit-could-shape-the-future-of-generative-ai/

This Copyright Lawsuit Could Shape the Future of Generative AI

 

국제 법률 동향과 규제 체계

유럽연합의 포괄적 AI 규제

EU의 AI법은 현재 가장 포괄적이고 강력한 AI 규제 체계로 평가받고 있다. **위험 기반 접근법(risk-based approach)**을 채택하여 AI 시스템을 '허용 불가 위험', '고위험', '제한된 위험', '최소 위험'으로 분류하고 각각에 대해 차별화된 규제를 적용한다.

저작권 관련 주요 조항들:

• 범용목적 AI 모델 제공자의 학습 데이터 투명성 의무
• 저작권 보유자의 옵트아웃(거부 의사 표시) 권리 보장
• AI 생성 콘텐츠의 명확한 표시 의무

미국의 균형적 접근

미국은 AI 기술 혁신과 저작권 보호 간의 균형을 유지하려는 신중한 접근을 보이고 있다. 바이든 행정부는 AI 안전과 보안에 관한 행정명령을 통해 기본 원칙을 제시했지만, 구체적인 저작권 관련 규제는 사법부의 판례 축적을 통해 점진적으로 형성되도록 하고 있다.

미국 저작권청의 종합 연구

미국 저작권청은 현재까지 약 10,000건의 이해관계자 의견을 수렴하여 'AI와 저작권 보고서'를 작성 중이다. 이 보고서는 디지털 사적복제, AI 산출물의 저작물성, AI 모델 학습의 법적 의미 등 다양한 측면을 다룰 예정이다.

아시아 주요국의 대응

일본의 선제적 대응

일본은 AI 친화적 저작권 정책의 선두주자 역할을 하고 있다. 와세다대 다츠히로 우에노 교수가 발표한 바에 따르면, 일본의 TDM 예외 규정은 AI 산업 발전에 상당한 기여를 했으며, 이를 바탕으로 한 '생성형 AI와 저작권 가이드라인'이 업계에 실질적 도움을 주고 있다.

싱가포르의 기술 중심 접근

싱가포르는 '컴퓨팅 데이터 분석(CDA)' 예외 조항을 중심으로 한 유연한 접근을 취하고 있다. 기술적 보호조치 우회 예외 조항 도입에 대한 정기 검토를 통해 기술 발전에 맞춘 법제 개선을 추진하고 있다.

UNESCO AI 윤리 권고의 국제적 영향

2021년 11월 채택된 UNESCO AI 윤리 권고는 193개 회원국의 만장일치로 통과되어 국제적 AI 윤리 논의의 기준점 역할을 하고 있다. 이 권고는 AI의 '전 주기적(whole life-cycle)' 과정에 관련되는 모든 이해관계자들이 고려해야 할 윤리적 원칙을 제시하며, 각국의 국내 AI 규제 방향 수립에 중요한 참고 자료가 되고 있다.

한국의 UNESCO 권고 이행

한국은 2024년부터 UNESCO AI 윤리 권고 이행을 위한 '준비도 평가' 및 '윤리 영향 평가' 체계를 구축하고 있다. 유네스코한국위원회와 한국법제연구원이 공동으로 추진하는 연구를 통해 국내 AI 윤리 법제화 방안을 모색하고 있다.

 

블록체인 기반 디지털 저작권 관리 시장 성장 전망 (2025-2033)

블록체인 기반 저작권 관리 기술

시장 전망과 기술적 가능성

블록체인 기반 디지털 저작권 관리 시장은 급격한 성장을 보이고 있다. 2025년 15억 달러 규모에서 시작하여 2033년에는 약 70억 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 25%에 이른다. 이러한 성장은 디지털 콘텐츠의 폭발적 증가와 저작권 침해에 대한 우려 증대, 그리고 투명하고 효율적인 저작권 보호 시스템에 대한 수요 증가에 기인한다.

블록체인 저작권 관리의 핵심 기능

불변의 저작권 기록 생성

블록체인의 가장 강력한 특징 중 하나는 데이터의 불변성이다. 창작자가 자신의 저작물을 블록체인에 등록하면 타임스탬프가 찍히고 암호학적으로 안전한 기록이 생성되어, 소유권에 대한 반박 불가능한 증거를 제공한다. 이는 특히 저작권 침해 소송에서 소유권을 입증하는 데 결정적 역할을 할 수 있다.

투명한 소유권 추적

블록체인 네트워크의 모든 거래는 참가자들에게 공개되어 완전한 투명성을 보장한다. 이를 통해 창작자들은 자신의 저작물이 어떻게 유통되고 사용되는지 실시간으로 추적할 수 있으며, 무단 사용이나 저작권 침해를 신속하게 발견할 수 있다.

스마트 계약 기반 로열티 자동화

스마트 계약을 활용하면 저작권료 지급을 완전히 자동화할 수 있다. 다운로드 수, 조회수, 또는 콘텐츠 사용량과 같은 미리 정의된 조건이 충족되면 자동으로 로열티가 지급되어, 중개자 없이도 창작자가 정당한 보상을 받을 수 있다.

실제 구현 사례와 플랫폼

Verisart: 예술품 인증의 혁신

Verisart는 블록체인 기술을 활용하여 예술품과 수집품에 대한 변조 불가능한 디지털 인증서를 제공한다. 예술가와 브랜드들이 자신의 작품을 NFT로 변환하여 판매할 수 있도록 지원하며, 작품의 진위성 확인이 쉬워졌다.

Blockai: 창작자 권리 보호

Blockai는 작가, 예술가, 창작자들이 자신의 작품 창작 과정을 문서화하고 저작권 침해로부터 보호받을 수 있도록 돕는다. 타임스탬프를 활용하여 새로운 작품의 창작 시점을 기록하고, 이를 통해 저작권 분쟁 시 결정적 증거를 제공한다.

Bernstein: 혁신 과정의 디지털 기록

Bernstein은 사용자들이 자신의 혁신과 창작 과정에 대한 인증된 버전 히스토리를 생성할 수 있도록 한다. 모든 크기와 형태의 디지털 자산을 온라인으로 신속하게 등록하여 실시간으로 존재, 소유권, 개발 과정을 증명할 수 있다.

국내 블록체인 저작권 기술 개발

소프트웨어 저작권 보호 플랫폼

한국에서도 블록체인을 활용한 저작권 보호 기술 개발이 활발하다. 한국소프트웨어저작권협회의 연구에 따르면, 블록체인 기술을 활용한 소프트웨어 저작물 보호 플랫폼을 통해 영세 소프트웨어 기업들도 쉽게 자신의 저작물을 보호할 수 있는 시스템 구축이 가능하다.

영상저작물 보호 및 유통 모델

디지털콘텐츠연구원의 연구에서는 블록체인과 포렌식 워터마킹 기술을 결합한 영상저작물 저작권 보호 및 유통 모델을 제시했다. 이는 OTT 서비스 확산에 따른 영상저작물 저작권 보호의 필요성에 대응하는 혁신적 접근이다.

 

주요 국가별 AI 저작권 정책 접근 방식 비교

기술적 해결 방안과 혁신적 접근

AI 콘텐츠 탐지 기술의 발전

딥페이크 탐지 기술의 정교화

AI 기술의 오용을 방지하기 위한 탐지 기술도 급속히 발전하고 있다. 딥페이크 콘텐츠 탐지의 정확도가 크게 향상되어, 위조된 음성이나 이미지를 식별하는 능력이 개선되고 있다. 이는 특히 유명인의 초상권 침해나 정치적 목적의 가짜 콘텐츠 생성을 방지하는 데 중요한 역할을 한다.

AI 생성 콘텐츠 식별 표준화

투명성 확보를 위한 AI 생성 콘텐츠 식별 표준이 개발되고 있다. 이러한 표준은 소비자들이 AI 생성 콘텐츠와 인간 창작 콘텐츠를 구별할 수 있도록 도우며, 더 나은 정보 기반 의사결정을 가능하게 한다.

저작권 보호를 위한 기술적 조치

디지털 워터마킹과 핑거프린팅

전통적인 DRM(Digital Rights Management) 기술과 함께 새로운 디지털 워터마킹 및 핑거프린팅 기술이 개발되고 있다. 이러한 기술들은 콘텐츠에 보이지 않는 식별자를 삽입하여 불법 복제나 무단 사용을 추적할 수 있게 한다.

콘텐츠 필터링 시스템의 고도화

YouTube의 Content ID와 같은 자동화된 콘텐츠 필터링 시스템이 AI 기술을 활용하여 더욱 정교해지고 있다. 이러한 시스템들은 업로드되는 콘텐츠를 실시간으로 분석하여 저작권 침해 가능성을 판단하고 자동으로 조치를 취할 수 있다.

라이선싱 플랫폼의 디지털 혁신

자동화된 라이선싱 시스템

블록체인과 스마트 계약 기술을 활용한 자동화된 라이선싱 시스템이 등장하고 있다. 이러한 시스템들은 저작권 보유자와 이용자 간의 직접적인 거래를 가능하게 하며, 중간 수수료를 줄이고 거래 투명성을 높인다.

마이크로 라이선싱과 실시간 정산

스마트 계약 기술을 활용하면 콘텐츠의 개별 이용에 대해서도 실시간으로 로열티를 지급할 수 있는 마이크로 라이선싱이 가능해진다. 이는 특히 스트리밍 서비스나 디지털 콘텐츠 플랫폼에서 유용하다.

정책적 제언과 미래 전망

균형잡힌 규제 프레임워크의 필요성

혁신과 보호의 조화

AI 기술 발전과 창작자 권리 보호 간의 균형을 찾는 것이 가장 큰 과제다. 지나치게 엄격한 규제는 기술 혁신을 저해할 수 있고, 반대로 너무 관대한 접근은 창작자들의 권익을 침해할 수 있다. 따라서 각국은 자국의 산업 생태계와 창작 환경을 고려한 맞춤형 정책을 개발해야 한다.

국제 협력의 중요성

AI와 저작권 문제는 본질적으로 국경을 초월하는 특성을 가지고 있다. WIPO를 중심으로 한 국제 협력이 더욱 중요해지고 있으며, 한국도 적극적으로 국제 논의에 참여하여 글로벌 표준 형성에 기여해야 한다.

기술적 해결책의 활용

블록체인 기술의 제도적 뒷받침

블록체인 기반 저작권 관리 시스템의 잠재력이 현실화되려면 관련 법제도의 뒷받침이 필요하다. 블록체인 기록의 법적 증거력 인정, 스마트 계약의 법적 효력 보장 등이 중요한 과제다.

표준화와 상호운용성

다양한 블록체인 플랫폼과 저작권 관리 시스템 간의 상호운용성을 보장하는 표준이 필요하다. 이를 통해 창작자들이 플랫폼에 구애받지 않고 자신의 권리를 보호받을 수 있어야 한다.

교육과 인식 개선

이해관계자 교육 강화

AI 시대의 저작권 환경 변화에 대한 이해관계자들의 교육이 중요하다. 창작자, AI 개발자, 이용자 모두가 새로운 환경에서의 권리와 의무를 정확히 이해할 수 있도록 해야 한다.

윤리적 AI 개발 문화 조성

기술적, 법적 해결책과 함께 윤리적 AI 개발 문화의 조성이 필요하다. UNESCO AI 윤리 권고와 같은 국제 기준을 바탕으로 한 윤리 교육과 가이드라인 개발이 중요하다.

결론: 새로운 창작 생태계를 향하여

생성형 AI 시대의 저작권 문제는 단순한 법적 분쟁을 넘어서 인류의 창작 활동과 지식 생산 방식의 근본적 변화를 반영한다. 2025년 현재 진행되고 있는 다양한 법적 분쟁과 정책 논의들은 이러한 변화에 대응하기 위한 사회적 학습 과정이라고 할 수 있다.

미국의 상반된 판례들은 사안의 복잡성을 보여주는 동시에, 구체적인 사실관계와 맥락에 따라 다른 결론이 나올 수 있음을 시사한다. 유럽연합의 강력한 규제적 접근과 일본의 혁신 친화적 정책, 그리고 한국의 균형적 접근은 각각의 장단점을 가지고 있으며, 향후 글로벌 표준 형성 과정에서 서로 영향을 미칠 것으로 예상된다.

블록체인 기반 저작권 관리 기술의 급성장은 기술적 해결책이 가진 잠재력을 보여준다. 하지만 기술만으로는 모든 문제를 해결할 수 없으며, 적절한 법제도적 뒷받침과 사회적 합의가 함께 이루어져야 한다.

궁극적으로는 AI 기술의 혜택을 극대화하면서도 창작자의 권익을 보호하고, 문화의 다양성과 창의성을 유지할 수 있는 새로운 창작 생태계의 구축이 목표가 되어야 할 것이다. 이를 위해서는 정부, 기업, 창작자, 시민사회가 함께 참여하는 포용적 거버넌스가 필요하며, 지속적인 대화와 협력을 통해 모두에게 도움이 되는 해결책을 모색해 나가야 한다.