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제목 [2017-06] [일본] 지식재산전략본부, AI 생성물과 학습용 데이터 및 학습 후 모델의 저작권법상 논점 검토
담당부서 심의조사팀 임광섭(0557920086) 등록일 2017-04-28
첨부파일

2017-06-일본-1-권용수.pdf 바로보기

저작권 동향 2017년 제6호

2017. 4. 28.

 

[일본] 지식재산전략본부, AI 생성물과 학습용 데이터 및 학습 후 모델의 저작권법상 논점 검토

권용수*

 

지식재산전략본부는 AI 생성물 외에 AI 학습용 데이터, AI 프로그램, 학습 후 모델과 관련된 저작권법상의 논점과 AI의 활용 촉진의 방향성을 담은 ‘새로운 정보재 검토위원회 보고서’를 발표함.

 

검토 배경

○ 최근에 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI) 기술의 비약적 발전에 의해 대량으로 집적된 디지털 데이터와 AI를 활용하여 새로운 부가가치를 창출하고 삶의 질을 향상시키는 제4차 산업혁명의 실현이 기대되는 상황에서 지식재산전략본부는 2015년 ‘차세대 지식재산 시스템 검토위원회’를 설치하고 AI 생성물에 관한 저작권법상의 논점을 검토함.

○ 그러나 AI의 활용은 소설이나 음악 등의 콘텐츠 산업뿐만 아니라 다른 산업에도 영향을 미칠 수 있다는 점에서 AI 생성물 외에 AI 학습용 데이터, AI 프로그램, 학습 후 모델과 같은 새로운 정보재에 대한 검토도 필요함.

○ 지식재산전략본부는 2016년 10월 ‘새로운 정보재 검토위원회’(이하 ‘검토위원회’)를 설치하여 산업 경쟁력 강화, 보호와 활용의 균형이라는 관점에서 새로운 정보재의 저작권법상의 논점과 그 활용 촉진 방향을 검토하도록 하고 2017년 3월 검토위원회의 보고서를 발표함.

 

□ AI 학습용 데이터에 관한 논점

○ AI 개발에 있어서는 학습용 데이터 작성자와 그 데이터를 토대로 AI 학습을 행하는 자가 다른 경우가 많으므로 협업으로 AI 개발을 행하는 것이 일반적임. 이러한 경우에는 학습용 데이터 작성자가 AI 학습을 행하는 자에게 그 데이터를 제공하는 행위가 이루어짐.

○ 일본 저작권법 제47조의7에 의하면 학습용 데이터 작성자는 그 작성에 이용되는 데이터에 저작물이 포함되더라도 필요한 범위 내에서 그 저작물을 기록 또는 번안할 수 있으나 이를 양도하거나 공중송신할 수는 없음. 따라서 학습용 데이터 작성자가 AI 학습을 행하는 자에게 그 데이터를 제공하는 행위는 저작권법 위반으로 해석될 수 있음.

○ 그러나 학습용 데이터를 AI 학습을 행하는 자에게 제공하는 행위가 저작권법 위반으로 해석되면 협업에 의한 AI 개발에 지장을 초래할 수밖에 없음.

○ 첫째, 공중에의 제공이 아닌 특정 당사자 간의 양도 또는 특정 당사자의 접근만을 허용하는 방식의 공중송신 행위라면 현행법에 위반되지 않고, 대신에 특정 당사자를 매우 한정적으로 해석하는 것이 AI 연구·개발 촉진이라는 관점에서 적절함.

○ 둘째, 민간 부문에서 AI 학습용 데이터를 작성하여 공중에 제공하는 경우에 대해서는 권리 제한 규정을 도입하여 권리자에게 미치는 영향이 크지 않은 AI 학습용 데이터에 한해 양도나 공중송신을 할 수 있도록 하는 방안을 제시함.

○ 셋째, 공공 부문에서 AI 학습용 데이터를 작성하여 공중에 제공하는 경우에 대해서는 AI 연구·개발의 활성화라는 관점에서 이를 가능하도록 하는 인프라 정비를 실시하여야 한다고 지적함. 구체적 방안으로는 민관 협력으로 공중에의 제공이 가능한 빅데이터 아카이브 추진, AI 학습용 도서관 설립, 일정 요건을 만족하는 학습용 데이터의 이용 허용을 제시함.

 

□ AI 프로그램 및 학습 후 모델에 관한 논점

○ 일본 저작권법상 AI 프로그램은 창작성 등 일정 요건을 만족하는 경우 ‘프로그램 저작물’로서 보호되지만 AI 프로그램의 중요성이나 가치 및 그 개발에 대한 인센티브 부여라는 측면에서 추가적인 조치의 필요성이 제기됨.

○ 검토위원회는 현재 AI 프로그램은 저작권법 외에도 특허법과 같은 지식재산권법에 의해 보호되고 있고, 현재는 추가적 조치의 필요성을 뒷받침할 구체적 논거도 부족하므로 향후 AI 프로그램의 변화나 활용 상황을 고려하여 판단할 문제라고 판단함.

○ 한편 학습 후 모델은 AI 프로그램과 파라미터의 조합이라 할 수 있으므로 창작성 등 일정 요건을 만족하면 이 역시 프로그램 저작물로서 보호될 가능성이 있음.

- 학습 후 모델은 학습용 데이터를 AI 프로그램에 입력하고 AI 프로그램에 의한 심층 학습을 거쳐 완성되는 최종 모델로서 특정값을 입력하면 스스로 결과물을 생성할 수 있음. AI 사업의 활성화를 위해서는 학습 후 모델을 보호함으로써 이에 투자된 자금과 노력을 회수할 수 있도록 할 필요가 있음.

○ 학습 후 모델은 해당 모델에 새로운 데이터를 적용하여 재학습을 시키거나(이하 ‘파생 모델’) 데이터의 입출력을 반복하여 얻은 결과에 기초하여 학습함으로써(이하 ‘증류 모델’) 별도의 학습 후 모델을 만드는데 이용될 수도 있음.

○ 문제는 위와 같이 학습 후 모델을 활용하여 파생 모델이나 증류 모델을 만들더라도 양자의 관련성을 입증하는 것이 곤란하므로 학습 후 모델에 저작권법의 보호가 미치더라도 파생 모델이나 증류 모델에 대한 권리 행사가 곤란하다는 점임.

○ 즉, 현행 저작권법은 학습 후 모델 및 파생 모델이나 증류 모델의 관련성을 입증할 수 있는 기술력이 전제되지 않는 한 학습 후 모델을 보호하는 유효한 수단이 아니므로 앞으로의 변화를 주시하면서 대응책을 강구할 필요가 있음.

 

□ 평가 및 시사점

○ 보호와 이용의 균형이라는 측면에서 AI를 효율적으로 활용하기 위해서는 AI 생성물뿐만 아니라 AI 학습용 데이터, AI 프로그램, 학습 후 모델 전반에 걸친 체계적 검토가 필요함.

○ AI 관련 저작권법상의 논점에 대해서는 그 논점을 야기한 근본적 원인이 무엇인지, 제도 정비가 그 해결에 어느 정도 기여할 수 있는지를 충분히 검토한 뒤 제도 정비의 여부나 시기를 판단하여야 함.

 

□ 참고 자료

- http://bit.ly/2oiKEdD

 

* 건국대학교 일반대학원 법학박사

 

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