한국저작권위원회

미국 Copyright Office의 AI 저작권 쟁점 의견 청취

 고려대학교 법학전문대학원 교수

이대희

1. 서론: USCO의 의견청취 절차

미국 Copyright Office(USCO)는 인공지능(AI) 산출물에 대한 저작권 등록을 거부하고, AI 산출물에 대한 저작권 등록 가이드라인을 발간하고(2023.6.28.), AI에 관한 웨비나 및 청취 세션을 개최하는 등 최근에 AI와 관련하여 활발한 활동을 하고 있다. 특히 지난 2023.8.30. 생성형 AI 시스템이 야기하는 저작권법 및 정책에 관한 쟁점을 연구하기 위하여 일반공중으로부터 저작권 쟁점에 대한 의견(comment)을 받는 절차를 진행하고 있다. 사실상 의견에 한정하지 않으며 일정한 사실이나 정보 제공까지 요청하고 있는데, 이러한 요청은 개별적인 쟁점에 대하여 질문의 형식으로 이루어져 있다. 누구든지 2023.11.29.까지 온라인상(USCO 웹사이트, Artificial Intelligence Study)에서 서면으로 의견을 제출할 수 있는데, 10월 31일까지 9,724개의 의견이 제출되어 있다.

USCO가 공중으로부터 의견을 받는 것은 중요한 의미를 가지는데, 첫째, 공중의 의견을 반영한 USCO의 연구가 AI 중요한 정책에 상당한 영향을 미칠 것이기 때문이다. USCO의 연구결과는 향후 의회에 보고되고 입법이 이루어질 수도 있고, 미국이 국제 저작권 질서를 이끌어간다는 사실을 부정할 수 없는 것이 현실이므로, 공중으로부터 의견을 청취하는 것은 중요한 의미를 가진다. 둘째, USCO는 의견을 받고자 하는 매우 다양한 AI 저작권 쟁점을 제시하였는데, 이러한 쟁점은 AI 관련 저작권 쟁점을 망라하고 있다.

의견을 구하는 분야(질문 형태)는 ①일반, ②학습, ③투명성 및 기록 작성∙보존, ④생성형 AI 결과물(㉮저작물성, ㉯침해, ㉰AI 산출물임을 표시), ⑤기타 저작권 쟁점 등인데, 34개(세부 질문까지 포함하면 그 이상 숫자)의 질문으로 구성되어 있다. 세부적으로 보면, (i) 학습데이터 이용에 의한 저작권 침해 여부, (ii) 개별적인 사실관계에 따른 학습데이터 이용의 공정이용 여부, (iii) AI 학습의 기술적 측면, (iv) 저작권자의 허락∙반대권한 유보∙법정허락, 확대 집중관리, 이용허락의 방법, (v) 학습데이터의 공개, (vi) AI 산출물의 보호 여부, AI 산출물에 의한 침해 여부, AI 산출물 및 원저작물 표시, (vii) 퍼블리시티권 문제 등 저작권 쟁점, 정책적인 쟁점, 이러한 쟁점과 관련된 정보(외국 입법 등) 등 AI와 저작권과 관련된 모든 쟁점, 정책, 정보를 구하는 것까지 포함되어 있고, 문제의 제기뿐만 아니라 해결책에 대한 방안도 의견을 구하고 있다. 이러한 쟁점은 한국에서 AI 저작권 정책의 방향을 설정하는 데에도 도움이 될 수 있다.

2. 일반 쟁점

USCO는 일반 질문으로서 ①㉮AI 기술이 가져올 수 있는 장점·위험, ㉯AI 기술이 창작자, 저작권자, 기술개발자, 연구자, 일반공중에게 어떻게 영향을 미치고 있는지, 미칠 수 있는지, ②AI 산출물을 점점 많이 사용함으로써 응답자가 속해 있는 분야나 산업에 영향을 미치고 있는지, ③㉮외국에서 저작권 및 AI와 관련하여 채택되거나 고려되는 것으로서 미국이 고려하거나 회피하여야 하는 법적∙규범적 접근방법이 있는지, ㉯저작권 및 AI 분야에서 국제적인 조화가 얼마나 중요한 요소인지 등에 대한 의견을 묻고 있다.

창작산업에 대한 영향 등 일반적인 AI 저작권 쟁점은 최근 영국에서 TDM(text and data mining) 예외를 상업적 목적까지 확장하는 것과 관련된 의회보고서나 청문회에서 이루어지고 있고, USCO나 미국 의회에서도 이루어지고 있다. 미국이 국제 저작권 규범을 이끌어 가고 있다는 것은 부정할 수 없는 것인데도 불구하고, 미국도 AI 저작권 분야에서 국제적인 조화가 중요하다는 것을 인정하고 있는 것으로 보인다.

3. 학습 관련 쟁점

(1) 학습데이터의 유형·수집·출처·보유 등

USCO는 학습데이터 사용과 관련하여, ①㉮AI 학습을 위하여 어떠한 유형의 저작물이 사용되는지, ㉯이들 저작물은 어떻게 수집∙큐레이트되는지, ②㉮AI 모델 개발자들이 학습데이터를 어떻게, 어디에서 획득하는지, ㉯처음 수집된 학습데이터가 어느 정도로 (개발자가 아닌) 제3자에 의하여 이루어졌는지, ③㉮학습데이터로 사용하기 위하여 저작권자로부터 이용허락을 받은 정도, ㉰현재 어떠한 이용허락의 유형이 제공∙사용되는지, ④㉮학습데이터로서 저작권으로 보호되지 않는 자료가 어느 정도 사용되는지, ㉯학습데이터를 AI 개발자가 생성하거나 주문 생성한 정도, ⑤㉮학습이 이루어진 이후 학습데이터를 계속 보유하고 있는지, ㉯보유하고 있다면 어떠한 목적으로 보유하고 있는지, ㉰적절한 보유 방법 등을 묻고 있다.

학습데이터는 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등의 형태로 분류할 수 있고, 학습데이터의 출처는 인터넷이 가장 많은 것으로 보인다. ChatGPT-3(OpenAI)와 LLaMA(Meta)의 학습데이터는 Common Crawl, WebText2, Books1, Books2, C4, Github, Gutenberg & Books3, ArXiv, Stack Exchange 등이고, 하이퍼클로바(네이버)는 블로그, 카페, 뉴스, (사이트들의) 댓글, 네이버 지식인(KiN), 모두의 말뭉치(국립국어원), WikiEn, WikiJP 등이었다.

(2) 학습의 기술적 측면

USCO는 AI 모델이 학습 받는 기술적인 측면에 대해서도 묻고 있는데, ①AI 모델을 학습할 때 학습데이터가 어떻게 사용·복제되는지(학습과정에서 이루어지는 복제의 성격이나 지속기간, 학습과정에서 관계되는 배타적 권리), ②학습에 의하여 AI 모델에 저장되거나 표현되어(represent) 있는 추론(inference)이 어떻게 이루어지는지, ③㉮AI 모델이 학습에서 획득한 ‘추론을 제거’하는 것(unlearn)이 가능한지, ㉯제거가 가능하다면 제거가 경제적으로 적절한 것인지, ㉰AI 모델을 재훈련(retraining)시키는 것 외에 추론을 제거하는 방법이 있는지, ④학습데이터에 접근할 수 없는 상태에서 AI 모델이 특정 학습데이터로 훈련받았는지 확인하는 것이 가능한지, ⑤특정 저작물이 특정 AI 결과물의 생성에 기여한 정도를 파악하는 것이 가능하거나 적절한지 등을 묻고 있다.

AI 학습과정에서 어떠한 경우에 저작물이 이용되는지는 저작권 쟁점을 분석하는데 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 학습데이터는 인터넷 등으로부터 수집하므로 최소한 1회 복제될 수밖에 없다. 복제된 데이터는 정제(clean) 과정을 거치게 되는데, 중복된 데이터를 삭제하거나, 텍스트의 문자를 (예컨대 소문자로) 변환하거나, 결측치∙이상치를 제거하거나, 특정 문자나 HTML 태그를 삭제하는 등 데이터를 AI 모델 학습에 이용할 수 있도록 한다. 이후 기계가 이해할 수 있도록 데이터의 특징(feature)을 숫자 형태의 값(vector)으로 변환시키고, 벡터값으로 입력된 데이터로 학습하여 출력값을 제공한다. 이러한 데이터의 ‘전처리(pre-processing)’ 또는 ‘준비(preparation)’에서는 이미 복제된 저작물을 ‘처리’하는 것으로서, 저작물의 추가적인 복제가 이루어질 가능성은 있다.

(3) 학습데이터의 공정이용 여부

1) 기존 판결의 기준에 의한 공정이용 여부

USCO는 AI 학습데이터 사용과 공정이용(fair use)의 관계에 대하여 질문하고 있는데, ①AI 훈련을 위하여 이용허락을 받지 않고 저작물을 사용하였다면, 어떤 경우에 공정이용이 되는지, ②㉮연방대법원의 Google v. Oracle America 및 Andy Warhol Foundation v. Goldsmith 케이스를 고려하면 AI 학습을 위한 저작물의 이용의 목적과 성격을 어떻게 판단할 것인지, ㉯어떠한 이용을 분석하여야 하는지, ㉰사전 훈련이나 미세조정(fine-tuning)과 같이 AI 훈련이 이루어지는 각기 다른 단계는 저작물 이용의 목적과 목적에 대하여 달리 고려하여야 하는지 묻고 있다.

공정이용 여부를 판단하는 가장 중요한 요소는 저작물 이용의 목적과 성격, 특히 학습데이터 이용이 변형적 이용(transformative use)이 되는가 여부라 할 수 있다. Oracle 케이스에서 연방대법원은 구글이 Java API를 안드로이드에 재실행하는 것이 컴퓨터프로그램의 발전을 촉진하는 것으로서 새롭고 중요한 무엇인가를 추가하는 것이므로 변형적 이용에 해당하고, 구글의 이용행위가 상업적이라 하더라도 변형적 성격을 고려하면 결정적이지 않다고 판시하였다. Andy Warhol 케이스에서 법원은 타인의 저작물 이용행위가 추가적인 목적이나 다른 성격을 가지는 것이 일반적이어서 추가적인 목적이나 다른 성격을 어느 정도로 가지고 있는지 여부가 관건이고, 추가적인 목적이나 다른 성격이 차이가 나는 정도는 상업적 성격과 비교하여야 하고, 상업적 성격의 이용이 변형적인 것이 되기 위하여서는 저작물을 이용하는 행위를 정당화시킬 수 있는 근거가 있어야 한다고 판시하였다.

2) 학습데이터의 수집에 한정한 경우의 공정이용 여부

USCO는 공정이용과 관련하여, 훈련을 위하여 저작물을 수집·제공하지만 자체적으로 훈련을 수행하지 않는 주체에 대하여 공정이용 분석을 어떻게 할 것인가 묻고 있다. 이러한 질문은 TDM의 상업적·비상업적 목적의 구별이나 사상과 감정의 향유 여부와 관련되는데, AI 모델을 훈련만 시키고 출시를 하지 않는다면 비상업적이라는 것과 사상과 감정의 향유가 아니라고 할 여지가 있다. 그러나 훈련만 시키고 출시하지 않거나, API 등에 의한 이용조차 허용하지 않는 비상업적 AI 모델은 생각하기 어려운데, 훈련과 출시∙이용이라는 과정에서 상업적 성격과 사상과 감정의 향유를 어떻게 판단할 것인지 문제될 수밖에 없다.

3) 비상업적·연구목적의 저작물 이용 가능 여부 등

USCO는 ①훈련 데이터셋(dataset)에서 또는 생성형 AI 모델 훈련을 위하여 저작물을 이용하는 것이 비상업적·연구목적이 될 수 있는지, ②AI 모델이나 데이터셋이 후에 상업적인 성격으로 바뀌는 경우에 공정이용 분석이 어떻게 될 것인지, ③비상업적·연구목적의 이용에 대하여 자금을 조달한 주체가 영리를 위한 AI 개발자인 경우 공정이용 분석이 달라질 것인지 묻고 있다.

생성형 AI 모델을 순전히 비상업적·연구목적으로만 사용하는 것이 현실적으로 가능한지 의문일 수밖에 없다. 또한 처음에는 비상업적인 목적을 근거로 하여 공정이용이라고 하였는데, 훈련 이후 AI 모델이 상업적인 목적으로 사용되었다고 하여 공정이용을 부인하는 것이 법률적으로, 현실적으로 가능한지 의문이다. 곧 비상업적·연구목적만을 위한 생성형 AI는 현실적으로 생각하기 어렵다고 할 수 있다.

4) 학습데이터의 수량

USCO는 ①AI 모델 개발자들이 학습을 위하여 사용하는 학습데이터의 양이 얼마나 되는지, ②이러한 수량에 따라 공정이용 분석에 영향을 미치는지, ③영향을 미친다면 어떻게 미치는지 묻고 있다. 데이터가 많을수록 더 정확한 결과의 추론을 얻을 수 있는데, 학습데이터의 양은 공정이용 판단요소 중에서 ‘이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 그 중요성’에 영향을 미칠 수는 있을 것으로 보인다. 그러나 학습데이터는 하나의 저작물이 아니라 전체 저작물이 사용되고 엄청난 양의 저작물이 사용되므로, 일반적으로 학습데이터의 수량은 공정이용을 분석함에 있어서 큰 차이점이 없을 것으로 보인다.

5) 시장·가치에 미치는 영향 및 측정 방법

USCO는 공정이용의 네 번째 판단요소인 ‘저작물의 이용이 그 저작물의 현재 시장 또는 가치나 잠재적인 시장 또는 가치에 미치는 영향’과 관련하여, ①AI 훈련을 위하여 사용되는 저작물의 잠재적 시장이나 가치를 어떻게 측정할 것인지, ②이를 측정하기 위하여 AI 산출물이 ㉮특정 저작물과 경쟁을 하는 것인지, ㉯동일한 저작자의 저작물의 내용(body)과 경쟁하는 하는 것인지, ㉰일반적인 유형(class)의 저작물 시장과 경쟁하는 것인지를 판단해야 하는지 묻고 있다.

이같은 질문은 생성형 AI가 학습데이터에 포함되어 있는 저작물과 동일하지는 않지만 유사하거나 동일한 스타일(style)의 결과물을 생성한다는 것에 기초하고 있다. 현재 진행되고 있는 AI 소송에서 원고들은 AI 산출물과 학습데이터에 포함되어 있는 저작물과 직접 경쟁하고 있다고 주장도 하고 있다. 따라서 저작물의 시장이나 가치에 영향을 미친다고는 할 수 있는데, AI가 동일한 저작물을 생성하지는 않으므로 시장이나 가치에 영향을 미치는 대상을 무엇으로 할 것인가 문제될 수밖에 없다.

(4) 저작권자의 허락 또는 반대 권한의 유보

USCO는 학습데이터의 이용에 대하여 저작권자가 허락하는 방식(opt-in), 아니면 먼저 이용을 할 수 있도록 하지만 이용하지 못하도록 반대할 권한을 유보하는 방식(opt-out)으로 할 것인가에 관하여 묻고 있다. 이러한 질문은 학습데이터 이용이 공정이용에 해당하지 않는다는 것을 전제로 하고, 유보하는 방식은 새로운 입법을 필요로 하는 것이다.

USCO는 세부적으로, ① 저작권자의 허락이 모든 이용에 필요한가, 아니면 상업적 이용에 대해서만 필요한가, ②반대할 권한을 유보하는 방식인 경우, 저작권자가 어떻게 반대할 수 있도록 할 것인가, 반대를 하는 경우 학습데이터를 수집∙저장하지 않는 자동적인 서비스와 같은 기술이 존재하는가, ③㉮허락이나 반대를 위한 절차를 정하거나 사용하는데 법적, 기술적, 현실적으로 어떤 문제점이 존재하는가, ㉯학습데이터로 사용되는 저작물의 분량을 고려하면, 사전에 저작권자로부터 동의받는 것이 적절한가, ④㉮저작권자의 반대에도 불구하고 이용한 경우 어떠한 구제수단을 제공할 것인가, ㉯현재의 구제수단으로 충분한가, 아니면 별도의 구제수단을 제공할 것인가, ⑤업무상 저작물과 같이 인간이 저작권을 가지지 않는 경우, 반대할 권리를 인간이 가져야 하는가? 인간이 가지도록 한다면, 어떻게 반대할 수 있도록 할 것인가 등을 묻고 있다.

(5) 저작권자의 동의 및 방식

USCO는 학습데이터 이용에 저작권자의 동의가 필요하다고 하는 경우, 이용허락을 받아야만 하는가, 받는다면 어떻게 받을 수 있는가를 묻고 있다. 세부적으로는 ①직접 이용허락하는 것이 전체 또는 일부 분야의 창작산업에 적절한가, ②㉮집중관리 시스템이 적절하거나 바람직한 접근방법인가, ㉯현재 이러한 이용허락에 매우 적합한 집중관리가 존재하는가, 이러한 집중관리를 어렵게 하는 법적 또는 다른 제약요인이 있는가, ㉰이러한 집중관리에 따른 이용허락을 협상할 수 있도록 하기 위하여, 반독점법상의 예외와 같이, 의회가 법적 또는 기타 변경할 것을 고려하여야 하는가, ③㉮의회가 강제허락을 고려하여야 하는가, ㉯강제허락을 채택한다면 어떠한 형태이어야 하는가, ㉰이러한 강제허락이 적용되는 이용행위나 저작물은 무엇이고, 이러한 강제허락이 적용되지 않을 것을 선택할 수 있어야 하는가, ㉱강제허락에 따른 보상금 요율이나 이용조건은 어떻게 정하고, 보상금은 어떻게 할당∙보고∙분배하여야 하는가, 확대된 집중관리제도가 적합하거나 바람직한 접근방법인가, ⑤이용허락의 형태가 저작물의 유형에 따라 달라져야 하는가, ⑥이용허락을 요구한다면, AI 개발·채택에 미칠 경제적 영향은 무엇인가 등을 묻고 있다.

학습데이터가 대량이라는 것을 고려하면, 개별적인 저작권자로부터 직접 이용허락을 받는 것은 사실상 불가능하고 집중관리, 특히 ‘확대 집중관리(ECL)’가 적절할 수도 있다. 학습데이터 이용에 대하여 이용허락을 받도록 하는 것은 공정이용이 인정되지 않는 것을 전제로 하고, 법정(강제)허락은 저작권 제한을 위한 입법을 전제로 한다. 현재 저작권자들은 공정이용이 되지 않는다고 주장하고 있는데, 법정허락보다는 배타적 권리에 의한 이용허락을 선호하고 있는 것으로 보인다. 학습데이터가 대규모이고 개별적인 저작권자를 확인하는 것이 용이하지 않다는 것을 고려한다면, 사용료(배타적 권리)나 보상금(법정허락)을 징수하거나 분배하는 것도 역시 쉽지 않을 것으로 보인다.

(6) 이용허락 쟁점

USCO는 ①훈련을 위하여 필요한 이용허락을 얻는 것에 대하여 존재할 수 있는 법적, 기술적, 현실적 쟁점은 무엇인가, ②이용허락을 얻는 주체가 있다면, 학습데이터셋의 큐레이터, AI 모델 개발자, AI 모델을 사용하는 주체(개발자와 다르면서 다른 상업적∙비상업적 역할을 할 수 있는 주체) 등 누가 이용허락을 얻어야 하는가를 묻고 있다.

4. 투명성 및 기록 작성∙보존

USCO는 투명성과 관련하여 ①㉮저작권자가 자신의 저작물이 이용되었는지 여부를 파악할 수 있도록 AI 개발자가 학습데이터에 관한 기록을 수집, 보관, 공개하도록 하여야 하는지, ㉯학습데이터셋의 창작자(creator)도 이와 유사한 의무를 부담하여야 하는가, ㉰이러한 기록을 어느 정도로 상세하게 하여야 하는지, ㉱누구에게 상대로 공개하여야 하는지, ㉲공개의무를 인정하는 경우, 제3자의 모델을 채택한 AI 시스템 개발자에게는 어떠한 의무를 부과하여야 하는지, ㉳기록작성∙보존 시스템에 의하여 AI 시스템∙개발자, 창작자, 소비자, 기타 관련자에게 소요되는 비용이나 기타 영향은 무엇인지, ②공개의무가 있다면, 자신의 저작물이 학습데이터로 이용된 저작권자에게 통지하기 위하여 어떠한 의무를 부과하여야 하는지, ③AI 모델∙시스템 개발자에게 학습데이터에 관한 기록을 보존∙공개할 것을 요구하는 저작권법 이외에 법이 존재하는지 등을 묻고 있다.

학습데이터는 대량이므로 개별 저작권자의 입장에서 보면 자신의 저작물이 학습데이터로 이용되었는지 파악하는 것이 용이하지 않다. 학습데이터 공개는 저작권자들이 강력하게 주장하고 있는데, 유럽연합 의회는 AI Act에서 학습데이터를 공개하도록 하는 수정안을 제안하고 있는 상태이다.

5. 생성형 AI 산출물

(1) 저작권에 의한 보호 가능성

USCO는 ①㉮저작권법에 의하면, 생성형 AI 시스템을 이용하는 인간이 AI 산출물의 ‘저작자’가 되는 경우가 있는지, ㉯만약 저작자가 된다면, 저작자를 판단하는데 적절한 요소가 무엇인지(예컨대 학습데이터를 선택하고/하거나 일련의 명령이나 프롬프트(prompt)를 반복적으로 제공하면 저작자가 되기에 충분한지), ②인간 저작자 요건을 명확하게 하거나 AI 산출물 등 콘텐츠가 어느 경우에 저작권에 의하여 보호받는지를 결정하기 위하여 저작권법을 개정할 필요성이 있는지, ③㉮AI 산출물을 법적으로 보호하는 것이 정책적으로 바람직한지, ㉯법적 보호가 AI 기술 및 시스템의 발전 장려를 위하여 필요한지, ㉰현재 AI 시스템을 작동시키는 컴퓨터 코드를 저작권으로 보호하는 것이 동기를 제공하기에 충분한지, ②법적 보호가 바람직하다면, 보호가 저작권의 형태이어야 하는가, 아니면 저작권 외의 별도의(sui generis)의 권리이어야 하는지, ③㉮미국 연방 헌법상의 저작권 수권 규정(Copyright Clause)에 의하면 AI 산출물에 대한 저작권 보호가 허용되는지, ㉯이러한 보호가 과학과 예술의 발전을 촉진하는지, ㉰촉진한다면 어떻게 촉진하는지 묻고 있다.

(2) 침해

USCO는 AI 산출물에 의한 저작권 침해와 관련하여, ①㉮AI 산출물이 복제권이나 2차적저작물작성권과 같은 배타적 권리의 침해와 관련되는지, ㉯관련된다면 어떤 경우에 관련되는지, ②AI 산출물의 침해 문제에 대하여 ‘실질적 유사성’ 기준이 적절한 것인지, 다른 적절하거나 필요한 기준이 있는지, ③㉮AI 개발자가 학습데이터에 대한 기록을 가지고 있지 않거나 공개하지 않았을 경우, (저작물에 대한 접근과 같이) 복제를 증명할 수 있는지, ㉯현재의 민사 증거발견 절차(discovery)로 이러한 문제를 해결하기에 충분한지, ④㉮만약 AI 산출물이 저작권을 침해한 것으로 판단된다면, AI 모델 개발자, AI 모델을 장착한 시스템 개발자, 시스템의 최종 이용자, 기타 당사자 중에서 누가 직접 또는 간접적으로 책임을 부담하는지, ㉯(인터넷 다운로드 형태로 공개되는 것과 같은) 오픈소스 AI 모델은 산출물과 관련하여 특별히 고려하여야 할 사항이 존재하는지, ⑤권리관리정보를 포함하고 있는 저작물이 학습데이터로 사용된 경우, 권리관리정보에 관한 규정[미 저 §1202(b)]이 산출물에 있는 권리관리정보를 어떻게 취급하여야 하는지 등을 묻고 있다.

(3) AI 산출물 및 원저작물 표시

USCO는 ①㉮AI 산출물이라는 것을 표시하도록 하여야 하는지, ㉯표시를 한다면, 어떤 경우에 표시를 하고, 어떻게 표시하도록 할 것인지, ㉰누가 AI 산출물이라고 표시하는 책임을 부담하는지, ㉱AI 산출물을 표시하도록 하는 요건에 대한 기술적∙현실적 장애요인이 있는지, ㉲AI 산출물을 통지하거나 표시하도록 한다면, 특정 산출물에 표시를 하지 않았거나 표시를 제거한 것을 어떻게 처리할 것인지, ②㉮AI 산출물을 표시하기 위한 도구가 존재하거나 개발되고 있는지, ㉯이러한 도구가 얼마나 정확한지, ㉰이러한 도구가 가지는 한계는 무엇인지 등을 묻고 있다.

6. 기타 저작권 관련 쟁점

USCO는 ①특정인의 목소리를 닮은 것과 같이, 특정인의 이름이나 닮은 모습을 나타내는 AI 산출물에 대해서는 어떠한 권리가 적용되는지, ②㉮의회가, 주법상 보호되는 퍼블리시티권(right of publicity)과 유사하게, 연방법상의 새로운 권리를 인정할 필요가 있는지, ㉯인정한다면, 주법보다 우선적으로 적용되는 것으로 할 것인지, 아니면 주법상의 보호에 대하여 최대한이나 최소한을 정하는 것이어야 하는지, ㉰이러한 권리는 어떠한 형태의 것이어야 하는지, ③㉮인간 창작자의 예술 스타일(style)을 모방하는 AI 산출물을 규제하는 보호가 필요한지, ㉯누가 이러한 보호를 받을 수 있는지, ㉰이러한 보호는 어떠한 형태의 것인지, ④㉮음향저작물(sound recording)과 관련하여, 미국 저작권법 제114조 (b)는 주법상의 퍼블리시티권과 같이 주법과 어떻게 관계되는지, ㉯이러한 쟁점에 대하여 AI 측면에서 입법적인 조치가 필요한 것인지 등을 묻고 있다.

위 질문의 주된 내용은 퍼블리시티권에 관한 것인데, 최근의 AI 커버곡에서 볼 수 있는 바와 같이, 특정인의 모습이나 목소리를 모방한 AI 산출물이 많이 이용되고 있다. 현재 한국에서 성명∙초상∙음성 등은 부정경쟁방지법에 의하여 보호되고 있고(§2 i 타), ②퍼블리시티권은 저작권법 개정안으로 발의된 상태이므로 배타적 권리로는 보호되지 않는다. 최근 미국에서는 상원 청문회, 작가조합(Authors Guild), ASCAP(음악공연권 집중관리단체) 등 연방법 차원에서 퍼블리시티권을 보호하고자 하는 주장이 상당히 많이 개진되고 있다.

USCO, Copyright Registration Guidance: Works Containing Materials Generated by Artificial Intelligence, 88 FR 16190 (Mar. 16, 2023).

Communications and Digital Committee At risk: our creative future, 2nd Report of Session 2022-23 - published 17 January 2023 - HL Paper 125.

Westminster Hall debate, 'Potential impact of artificial intelligence on intellectual property rights for creative workers' (2023.2.1.)