Training Generative AI and Copyright Law : Toward the Fair Creation of Generative AI Content
국립부경대학교 미디어커뮤니케이션학부 박사후연구원, Jang-Ryol Yun · Journal of Contents and Industry · 2025
이 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)의 학습 과정이 창작자 권리, 데이터 수집 방식, 기술 구조 전반에 걸쳐 어떤 법적, 경제적, 기술적 공정성 문제를 야 기하는지를 분석한다. 특히 AI 모델이 대규모로 수집하는 데이터가 대부분 저작권 보호를 받는 창작물임에도 불구하고, 이에 대한 동의, 보상, 투명성 확보가 결여 된 현실은 ‘공정한 생성(fair generation)’이라는 새로운 규범적 기준을 요구한다. 본 연구에서 말하는 ‘공정한 생성’이란 AI의 적법성 여부를 넘어, 데이터 수집·학 습·콘텐츠 생성 전 과정이 법적 공정성(권리 침해 방지와 절차적 정당성), 기술적 공정성(데이터 출처와 사용 방식의 투명성 및 창작자의 동의·거부권 보장), 경제적 공정성(기술 발전의 이익이 창작자와 사회 전체에 공평하게 분배되는 구조)을 동시에 충족하는 상태를 의미한다. 본 연구는 기존의 저작권법상 공정이용(fair use) 이나 텍스트 및 데이터 마이닝(TDM) 예외 조항이 생성형 AI 학습과정의 구조적 특성을 반영하지 못함을 비판적으로 고찰하며, 특히 저널리스트와 같은 콘텐츠 창 작자의 저작재산권이 AI 시대에 어떻게 침해되고 있는지를 분석한다. 또한, 독일의 저작권 제도 및 언론인 보호 사례를 통해, AI 기술의 활용이 단지 법적 정당성만 으로는 충분하지 않으며, 창작 노동의 가치가 기술 발전 과정에서 공정하게 분배되어야 함을 강조한다. 이를 바탕으로 본 연구는 생성형 AI 콘텐츠가 사회적으로 정 당하고 지속 가능하게 생성되기 위해 필요한 법적·기술적·경제적 조건을 제시하며, ‘공정한 생성’을 위한 제도적 재구성과 사회적 합의의 필요성을 제언한다.