EU·미국 AI 학습 저작권 기준 정리

세 줄 요약

무슨 변화/핵심이슈인가? EU는 2019년 DSM 저작권지침(Directive (EU) 2019/790)에서 TDM 예외를 Article 3로 규정했고, 미국 저작권청은 2025년 5월 9일 ‘생성형 AI 학습(Part 3)’ 보고서 사전 공개본으로 학습 과정의 복제·공정이용 쟁점을 정리했다.
왜 중요한가? 학습의 적법성 판단은 영상·이미지 분야에서 데이터 공급 조건과 보상 구조를 바꾸고, 분쟁 비용과 협상력의 배분에 영향을 준다.
독자는 뭘 하면 되나? 데이터 수집·학습 파이프라인을 적법 접근, 복제/추출 지점, 권리유보(옵트아웃) 대응, 산출물의 인간 기여 입증 기준으로 점검하고, 그 기준을 계약·정책 문서에 반영해야 한다.

저작권 분쟁의 초점은 2019년(Directive (EU) 2019/790), 2023년 3월 16일(미국 저작권청 등록 가이던스), **2025년 5월 9일(미국 저작권청 Part 3 사전 공개본)**을 거치며 “법정에서의 사후 판단”에서 “데이터 공급 조건과 대가 분배의 설계” 쪽으로 이동하고 있다. 쟁점은 “학습이 합법이냐 불법이냐”만이 아니라, 누가 어떤 조건으로 데이터를 제공하고 그 대가를 어떻게 나누는지로 구체화되는 흐름이다. 영상·이미지 업계는 특히 학습 데이터가 경쟁 환경에 영향을 줄 수 있어, 계약과 운영 설계가 곧 리스크 관리가 된다.

예: 한 창작자가 작업을 공개한 뒤, 누군가가 유사한 스타일의 결과물을 대량 생성해 유통한다. 창작자는 자신의 시장이 약해졌다고 느끼고, 개발자는 공개물 분석에 불과하다고 주장한다. 이때 쟁점은 감정이 아니라 접근의 적법성, 권리유보의 표시, 학습 과정의 복제 지점, 산출물이 원작의 표현을 재현했는지 같은 요건으로 좁혀진다.

현황

확인 가능한 기준점으로는 EU의 DSM 저작권지침(Directive (EU) 2019/790, 2019년 4월 17일 채택·2019년 5월 17일 관보 게재)과 미국 저작권청의 2023년 3월 16일 등록 가이던스, 그리고 미국 저작권청의 ‘Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training’ 사전 공개본(2025년 5월)이다.

EU 쪽에서 가장 명확한 기준점은 Directive (EU) 2019/790이다. 이 지침은 Article 3에서 연구기관·문화유산기관이 ‘과학연구 목적’으로 수행하는 TDM을 위한 복제·추출에 대해 예외를 두도록 회원국에 요구한다. 핵심은 “누구(연구기관·문화유산기관)”, “목적(과학연구)”, “전제(적법한 접근)” 같은 조건을 결합해 예외를 설계한다는 점이다. 영상·이미지 데이터셋도 ‘복제·추출’ 문제로 정리되는 경우가 많아, 이 구조는 TDM 관련 정책 설계의 기본 프레임으로 참고된다.

미국은 입법 예외를 하나로 고정하기보다, 분쟁이 생길 때 공정이용(fair use) 분석으로 결론이 갈릴 수 있는 구조에 가깝다. 미국 저작권청은 2025년 5월 9일 ‘Copyright and Artificial Intelligence’의 Part 3(Generative AI Training) 사전 공개본을 내고, 학습 과정에서 복제가 일어날 수 있는 지점과 공정이용이 어떻게 적용될 수 있는지를 섹션 단위로 설명했다고 밝힌다. 다만 저작권청도 사안별로 사실관계에 따라 결론이 달라질 수 있다는 취지로, “허용선”이라기보다 “분석 틀”을 제시하는 성격이 강하다.

한편 “생성물의 저작권”은 별도의 축이다. 미국 저작권청은 2023년 3월 16일 등록 가이던스에서 저작권이 “인간의 창의성(human creativity)” 산물만 보호된다고 정리했다. AI가 산출물의 “표현적 요소(expressive elements)”를 결정하면 그 결과물은 인간 저작물이 아니어서 보호 대상이 아닐 수 있다는 취지다. 다만 사람이 AI 결과물을 창의적으로 선택·배열하거나 충분히 수정해 독창성이 생기면, 그 인간 기여분에 한해 등록이 가능하다고 설명한다. 실무적으로는 “AI 사용 여부”보다 인간이 무엇을 통제했고 무엇을 결정했는지를 남길 수 있느냐가 핵심이 된다.

분석

이 흐름이 영상·이미지 업계에 던지는 질문은 “데이터 공급자가 계속 생산을 지속할 수 있나”로 수렴한다. 학습 데이터가 사실상 무상으로 취급되면 원천 콘텐츠 생산 유인이 약해질 수 있고, 반대로 학습을 과도하게 막거나 협상 비용을 높이면 소규모 개발자·연구자가 배제될 수 있다. 여기서 중요한 점은 논쟁이 단순히 허용/금지의 이분법으로 끝나지 않는다는 것이다. 실제로는 2019년의 EU Article 3, 2025년 5월 9일 미국 저작권청 Part 3, 2023년 3월 16일 등록 가이던스처럼 “조건과 절차를 어떻게 설계하느냐”로 내려온다.

트레이드오프를 의사결정 메모로 바꾸면 다음과 같다.

If 당신이 모델/서비스를 운영하고 데이터 수집이 제품 경쟁력의 핵심이라면, Then 법적 불확실성을 공정이용 가능성에만 기대지 말고 적법 접근, 라이선스, 권리유보 대응 같은 운영 통제 장치로 리스크를 분해해 관리해야 한다.
If 당신이 스튜디오/창작자(개인 포함)라면, Then “학습을 막아달라”는 단일 요구만으로는 협상 카드가 제한될 수 있다. 허용·금지를 나누고, 사용처·보상·투명성 요구 같은 조건부 허용을 계약 조항으로 구체화하는 접근이 필요하다.
If 정책 설계자라면, Then TDM 예외의 존재 여부뿐 아니라 권리유보(옵트아웃)가 실제로 작동하는 방식과 **소송 외 구제 루트(조정, 표준계약 등)**의 접근성을 점검해야 한다. (이 지점은 EU Article 4의 정식 문언 확인이 추가로 필요하다.)

우려도 남는다. 첫째, 미국의 공정이용 중심 구조는 사후 분쟁 비용이 커질 수 있어, 자금력에 따라 대응력 격차가 생길 여지가 있다. 둘째, 2023년 3월 16일 가이던스의 “AI가 표현적 요소를 결정한 부분은 보호 대상이 아닐 수 있다”는 원칙은 기준을 제시하지만, 영상·이미지 제작에서 편집·합성·연출의 기여도를 어디까지 인간 창작성으로 설명할 수 있는지는 사례 축적이 더 필요하다.

실전 적용

개발자/서비스 운영자 관점에서 필요한 것은 추상적 원칙 정리보다 파이프라인 단위의 문서화다. 데이터 유입 경로(크롤링·파트너 제공·사용자 업로드), 저장 방식(원본 보관 여부), 학습 전처리(복제·추출 발생 지점), 권리자 요청 대응(차단·삭제·재학습 여부)을 단계별로 고정해야 한다. 미국 저작권청이 2025년 5월 9일 Part 3에서 “복제가 발생할 수 있는 지점”을 설명하는 이유도, 분쟁이 파이프라인의 특정 단계에서 발생하기 때문이다.

창작자/스튜디오 관점에서는 “내 작품이 학습됐는지”만으로 협상과 권리 주장 전략을 세우기 어렵다. 2023년 3월 16일 가이던스가 강조하는 축은 인간 기여의 설명 가능성이다. 따라서 인간이 통제한 창작 요소를 기록하고, AI를 썼다면 어디까지가 인간 기여인지 내부적으로 설명 가능한 형태로 남겨야 유통·라이선스·클레임에서 근거가 생긴다. 동시에 데이터 이용 조건을 전면 금지/전면 허용으로만 나누기보다 사용처·범위·보상·표시 의무로 쪼개어 제안하면 협상 설계가 쉬워진다.

오늘 바로 할 일:

데이터 수집·학습 흐름에서 복제·추출이 발생하는 단계를 나열하고, 각 단계의 적법 근거(계약/동의/접근권)를 한 문장으로 붙인다.
산출물 공개/판매 전에 인간이 결정한 표현 요소와 AI가 결정한 표현 요소를 구분해 내부 문서로 남긴다.
권리자 요청(삭제, 제외, 보상 문의)에 대한 표준 응대 문구와 처리 절차를 정해 일관되게 운영한다.

FAQ

Q1. EU는 AI 학습을 TDM 예외로 전부 허용하나?
A. 이번 내용에서 확정적으로 말할 수 있는 것은 DSM 지침 Article 3의 ‘과학연구 목적 TDM 예외’다. 일반 TDM 예외(Article 4)와 권리유보(옵트아웃) 조건의 정식 문언은 추가 확인이 필요하다. 따라서 “전부 허용”으로 단정할 근거는 없다.

Q3. AI로 만든 이미지/영상은 저작권 등록이 불가능한가?
A. 미국 저작권청의 2023년 3월 16일 가이던스 기준으로, AI가 표현적 요소를 결정한 부분은 보호 대상이 아닐 수 있다. 다만 사람이 결과물을 창의적으로 선택·배열하거나 충분히 수정해 독창성이 생기면 그 인간 기여분은 등록 가능하다고 본다. 신청 시 AI 생성 부분은 제외해 명시하라고 안내한다.

결론

핵심 쟁점은 “학습을 허용할까”만이 아니라, 데이터 경제에서 협상력과 운영 책임이 어디에 놓이느냐다. 2019년 EU 지침, 2023년 3월 16일 미국 등록 가이던스, 2025년 5월 9일 미국 Part 3가 공통으로 보여주는 방향은 원칙 논쟁을 넘어 조건·절차·기록 중심의 운영 설계로 내려오고 있다는 점이다. 앞으로의 관전 포인트도 예외나 공정이용 해석만이 아니라, 권리유보(옵트아웃) 같은 장치가 시장에서 실행 가능한 표준으로 자리 잡는지에 있다.

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