[AI & LAW] 데이터, 어디서 가져왔느냐가 침해 가른다 작성일 10-12 34 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">우리가 지금 ‘클린 에셋’을 말해야 하는 이유</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="teFXziFYWK"> <p contents-hash="e07d03e3275130adb2ce2dab34be284a48bb69e7b339967fbf67f149c1c13307" dmcf-pid="Fd3Zqn3GCb" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 정종오 기자] 현장에서 일하다 보면 언제부터인가 계약서가 두꺼워졌다는 걸 실감하게 된다. 배우 섭외 계약서에 ‘3D 스캐닝 데이터 이용범위’ 조항이 생겼다. 제작 발표 자리에서 투자사 실사팀이 ‘AI 학습데이터 출처를 증빙할 수 있느냐’고 묻는 일도 낯설지 않다.</p> <p contents-hash="1c9aee7d3d71f65f9b5702d62100a236376fd94f4cb204e6b6f5604a0f7a5136" dmcf-pid="3J05BL0HlB" dmcf-ptype="general">이 변화의 배경에는 글로벌 자본시장에서 빠르게 부상하는 하나의 기준이 있다. ‘디지털 클린 에셋(Digital Clean Asset)’이라 부를 수 있는 기준이다. AI 학습에 쓰인 데이터가 저작권을 침해하지 않았는가, 배우의 신체 데이터를 동의 범위 안에서만 사용했는가. 두 질문에 모두 답할 수 있어야 실사를 통과한 자산으로 인정받는다. 두 위협은 성격도 터지는 시점도 다르다. 그럼에도 현장에서는 이 둘을 하나로 뭉뚱그린다.</p> <p contents-hash="31bdb61e5e30d6c6dcbbf7c9b6603a152af8a15ba98d283c119c617116fbc448" dmcf-pid="0ip1bopXlq" dmcf-ptype="general">AI 배경 합성툴로 세트를 만들고, 생성형 AI로 대본을 다듬고, AI 음악툴로 OST를 뽑는 일이 제작현장의 일상이 됐다. 학습데이터의 출처가 불분명한 AI가 만들어낸 결과물은 언제든 저작권 침해소송의 표적이 될 수 있다. 게티이미지가 이미지생성 AI 기업을, 뉴욕타임스가 오픈AI를 상대로 낸 소송이 지금도 진행 중이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="841342906dbb805cecb2f33002b8a33c15a88fdb2c001a49df9454b2462a21ac" dmcf-pid="pnUtKgUZTz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="정한근 법무법인 화우 고문. [사진=법무법인 화우]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/12/inews24/20261012080146154xhfo.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="15DjCUDgT9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/12/inews24/20261012080146154xhfo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 정한근 법무법인 화우 고문. [사진=법무법인 화우] </figcaption> </figure> <p contents-hash="d850541a3a48608c4435d48b7bb160be4592ba23ab619022d999a0c7d8f407ad" dmcf-pid="ULuF9au5l7" dmcf-ptype="general">또 다른 사건에서 미국의 한 연방법원은, 합법적으로 취득한 데이터로 학습한 것은 공정이용이지만 해적판 사이트에서 700만권을 긁어와 쌓아 둔 행위는 별개라고 봤다. 학습행위 자체가 아니라 데이터를 어디서 가져왔느냐가 침해를 가른다는 판단이다.</p> <p contents-hash="18ae5c00bf205bacc5fe6a1cdb5e764e23f1ee98f37c00e833a3260b8d759f35" dmcf-pid="uo732N71hu" dmcf-ptype="general">이 소송의 당사자였던 앤트로픽은 2025년 9월 약 2조원(15억 달러) 규모의 합의에 동의했고, 이는 미국 저작권소송 사상 최대 규모로 기록됐다. 클린 데이터는 이제 도덕이 아니라 생존의 문제다. 출처를 대지 못하는 프로젝트는 투자 검토단계에서 먼저 걸러진다.</p> <p contents-hash="a16e06d1eb1c04c85bc991d754561a8220ae1b46ccc84b6420ee351db3d1a38b" dmcf-pid="7KSOHVSrCU" dmcf-ptype="general">그래서 관건은 그 출처를 증명할 수 있는 상태다. 라이선스가 확보된 학습 셋으로 간다는 방향은 되돌릴 수 없다. 대형 제작사는 자체 계약과 법무로 그 증거를 쌓고, 중소 제작사와 독립 창작자는 어떤 툴로 무엇을 만들었는지 기록해 두는 것에서 시작할 수 있다.</p> <p contents-hash="8fbdfecb73500a45c8b8a7025c29890e392897af6a4afb07530133394e159987" dmcf-pid="z9vIXfvmhp" dmcf-ptype="general">학습데이터가 어디서 왔는가가 첫 번째 전선이라면, 두 번째 전선은 더 가까운 촬영 현장에서 열린다. 배우가 촬영 전 3D 스캔에 동의했다. 그런데 완성본 예고편에는 자신이 연기하지 않은 장면이 담겨 있었다. 복제된 신체가 후반 작업에서 조용히 동원된 것이다. 이런 ‘디지털 리플리카(Digital Replica)’는 스캔으로 만든 것뿐 아니라 AI가 학습해 만들어 낸 얼굴·목소리까지 포함한다. 2023년 할리우드 배우 파업의 주요 쟁점 중 하나가 바로 이 사용범위였다. 그 결과 미국배우조합 SAG-AFTRA는 디지털 복제본을 만들거나 쓰려면 표준 약관에 끼워 넣지 말고 ‘명확하고 눈에 띄는’ 형태로 본인 동의를 따로 받아 용도를 특정하도록 하는 조항을 단체협약에 담아냈다.</p> <p contents-hash="5648106f4b420b9ac8433df920f603d71e0d85dcf0293d6f45302c798ba6c9a6" dmcf-pid="q2TCZ4TsC0" dmcf-ptype="general">이것은 계약 위반이기 이전에 법적 권리의 침해다. 우리 법원은 광고모델 사진을 계약에 없던 매체에 게재한 사건에서, 촬영에 동의했더라도 예상 범위를 벗어난 이용에는 별도 동의가 필요하다고 판단했다. 실무에서는 이 범위를 지켰다는 사실을 결국 사용한 쪽이 소명해야 하는 경우가 많다.</p> <p contents-hash="954e867375e3f0abd642ca6571c4ec86e0be15411d7ea59941fa69544d559e39" dmcf-pid="BVyh58yOC3" dmcf-ptype="general">저작권법 역시 실연자에게 실연이 무단변형되지 않을 동일성유지권을 부여하며, 이는 일신에 전속하는 인격권으로 양도·포기의 대상이 아니다. 배우의 디지털 신체는 법적으로 그 배우의 것이다. 스캔 데이터의 생성·보관·수정·재이용 범위를 항목별로 명시하고 편집물에 대한 사전 검토권을 보장하는 것, 그것이 출발점이다.</p> <p contents-hash="150fc582d64cb4c4b5191c172ccab63da4aa3d3317c708034970720009a94d60" dmcf-pid="bfWl16WIWF" dmcf-ptype="general">학습데이터 오염은 ‘무엇을 썼느냐’의 문제고, 디지털신체 무단전용은 ‘누구에게 허락받았느냐’의 문제다. 첫 번째 리스크는 AI 툴을 고르는 순간 이미 잉태되고, 두 번째 리스크는 편집실에서, 혹은 배포 이후에 불거진다. 하나의 체크리스트로 두 문제를 함께 점검하면 둘 다 놓친다.</p> <p contents-hash="a9c11174c308870ee558cfeefbd25cb2d116988e2139f794e214e424e1840381" dmcf-pid="K4YStPYCht" dmcf-ptype="general">디지털 클린 에셋은 하나의 도장이 아니라 두 개의 서명이다. 글로벌 자본은 이미 이 둘을 따로 묻기 시작했다. 그 질문에 각각 답할 언어를 갖추는 것, 그것이 콘텐츠가 신뢰받는 자산으로 거래되기 위한 첫걸음이다.</p> <p contents-hash="52655041a194f232dfa654b2bfb8a43a41482473ce53ad9b858e43faffe86ced" dmcf-pid="98GvFQGhh1" dmcf-ptype="general">정한근 고문(법무법인 화우) hkjung@yoonyang.com</p> <address contents-hash="73ee2d098388ae08c7e9a548b165801a4f2fd656c7e4929e3a5cec2c2021ac5f" dmcf-pid="26HT3xHlT5" dmcf-ptype="general">/정종오 기자<a href="mailto:ikokid@inews24.com" target="_blank">(ikokid@inews24.com)</a> </address> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 그레이비랩, 조직문화 AI로 분석해 채용 지원 [서울AI허브 2027] 10-12 다음 리튬배터리 발목잡던 용매 2개 섞었더니…"되레 수명 3배 증가" 10-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
