EFF "AI 저작권 소송, 40년 전 VTR 판례 잊지 말라"…한국 창작자도 봐야 할 이유

EFF가 법원에 던진 경고장

전자프런티어재단(EFF)이 8월 26일(현지 시각) 법원을 향해 공식 입장을 냈다. 생성형 AI를 둘러싼 저작권 소송에서 법원이 '과대광고'에 휘둘려 저작권 범위를 확대해선 안 된다는 것이다. EFF는 아미쿠스 브리프(법원 제출 의견서)를 통해 콩코드 뮤직 그룹 대 앤스로픽 사건과 모자이크 LLM 소송에서 이 주장을 폈다.

핵심은 '시장 희석(market dilution)' 이론이다. 권리자들은 "AI 도구가 경쟁 작품을 양산해 창작 시장을 망친다"며 공정 이용을 부정한다. EFF는 이 논리가 저작권 헌법적 목적—표현물 창작 촉진—과 정면으로 충돌한다고 본다.

40년 전 베타맥스, 그리고 반복되는 공포

EFF는 1984년 소니 대 유니버설 시티 스튜디오 판결(베타맥스 사건)을 꺼낸다. 당시 할리우드는 VTR을 "보스턴 스트랭글러(연쇄살인마)에 비유"하며 금지하려 했다. 대법원은 '시간 이동(time-shifting)' 같은 비침해 용도가 있다며 기각했다. "새 기술이 나올 때마다 저작권을 다시 쓰지 말라"는 경고였다.

그 이전에도 있었다. 1906년 작곡가 존 필립 수자는 플레이어 피아노와 축음기가 "음악 작곡을 파괴한다"고 주장했다. 초상화가는 카메라가 붓을 대체할까 두려워했다. 결과는 정반대였다. 카메라는 초상화를 부활시키고 포토저널리즘을 낳았다.

'시장 희석' 이론이 무너뜨리려는 것들

EFF 설명을 뜯어보면 세 가지가 위태롭다.

첫째, 공정 이용 원칙 자체다. 저작권은 침해를 벌하지 경쟁을 막지 않는다. '시장 희석' 논리를 받아들이면 권리자가 트로프·장르·스타일까지 독점해 미래 경쟁자에게 거부권을 쥐게 된다.

둘째, 아이디어·표현 이분법이다. 스타일 모방까지 금지하면 창작의 공통 자산이 사유화된다.

셋째, 일반 목적 도구로서의 지위다. VTR이 그랬듯 LLM도 인간이 다양한 목적으로 쓰는 도구다. 법원이 미리 "이 도구는 창작을 돕지 않는다"고 단정하면 혁신의 싹을 자른다.

연구는 무엇을 말하는가

EFF가 인용한 연구에 따르면 학습 데이터가 많을수록 개별 데이터가 특정 출력에 미치는 영향은 작아진다. 대형 모델이 무단 복제물을 뱉을 확률은 낮다는 뜻이다. 이는 소송 측 주장—"모델이 훈련 데이터를 그대로 토해낸다"—와 배치된다.

동시에 EFF는 AI가 인간 창작을 대체하지 않고 증강한다는 사례를 든다. 시각 장애인이 이미지 설명을 듣거나, 작가가 막힌 문장을 풀 때 AI를 쓴다. "이들이 예술가가 아니라고 법원이 말할 자격은 없다"는 게 EFF 입장이다.

해커뉴스에서 드러난 창작자의 생존 불안

해커뉴스 댓글 160개 중 눈에 띄는 건 현실적 생계 걱정이다.

"아버지가 쓴 교과서 인세로 매년 가족 여름휴가를 갔다" — 사용자 댓글

학술 교재 저자처럼 장기 로열티로 생활하는 창작자에게 AI는 생존 위협이다. 또 다른 댓글은 "학자·발명가·예술가는 결과물이 아닌 노동에 대한 장기 보상을 받아야 한다"며 현행 저작권 체계의 한계를 짚는다.

반면 "프로그래머인 나도 증거를 봤는데 네 의견이 왜 우월한가"라며 기술 낙관론과 충돌도 벌어진다. 이 간극이 한국에서도 그대로 재현될 것이다.

한국: 웹툰·웹소설 업계가 직면한 같은 딜레마

한국은 웹툰·웹소설이 핵심 콘텐츠 수출 산업이다. 네이버웹툰·카카오엔터 등은 이미 AI 학습 데이터 사용을 두고 작가 단체와 줄다리기 중이다. 문화체육관광부는 지난해 'AI 저작권 가이드라인'을 냈지만 학습 데이터 공개·보상 기준은 여전히 모호하다.

미국에서 '시장 희석' 이론이 받아들여지면 한국 법원도 참고 판례로 삼을 가능성이 크다. 국내 플랫폼이 해외 소송 결과에 따라 학습 데이터 라이선스 비용을 갑자기 떠안거나, 반대로 작가 측이 스타일 모방 금지를 청구할 근거를 얻는 양쪽 시나리오 모두 열려 있다.

앞서 본 기사들과 같은 줄기

본지가 3일 전 다룬 오픈소스 거장들이 AI 기여를 거절하는 진짜 이유는 **'검토 비용 폭증'**을 이유로 들었다. 저작권 분쟁이 터지면 기업은 코드 한 줄 합치기도 겁난다. 법적 불확실성이 혁신을 막는 메커니즘은 같다.

6일 전 대학생 6851명이 블라인드로 뽑은 최고 에세이 AI는 제미나이 기사에선 AI가 글쓰기를 '대체'하지 '보조'한다는 인식이 확인됐다. EFF가 말한 '증강' 사례와 맞닿아 있다.

쉽게 풀어보면

EFF는 미국 최대 디지털 권리 단체다. 이들이 법원에 "AI 때문에 저작권법을 다시 쓰지 말라"고 공식 의견서를 냈다. 비유하자면 이렇다. 1980년대 비디오테이프가 나왔을 때 영화사는 "이게 영화 산업을 죽인다"며 금지 소송을 걸었다. 대법원은 "집에서 드라마를 녹화해 나중에 보는 건 합법"이라며 영화사 손을 들어주지 않았다. 지금 AI 소송도 그때와 똑같다는 게 EFF 주장이다.

권리자들은 "AI가 우리 스타일·장르까지 베껴가서 시장을 망친다(시장 희석)"고 주장한다. EFF는 그건 저작권이 막을 수 있는 '복제'가 아니라 '경쟁'일 뿐이라고 반박한다. 스타일까지 독점하면 나중에 누구도 그 장르로 글을 못 쓴다. 카메라가 나왔을 때 화가가 "사진이 내 밥그릇 뺏는다"고 한 꼴이다.

연구 결과도 EFF 편이다. 학습 데이터가 수억 개면 내 그림 한 장이 AI 출력에 미치는 영향은 거의 0에 가깝다. AI가 내 작품을 통째로 토해낸다는 공포는 과장이라는 뜻이다. 동시에 시각장애인에게 그림을 설명해주거나 작가 막힌 문장 뚫어주는 등 AI가 창작을 돕는 사례도 이미 많다.

한국에선 웹툰·웹소설 작가가 같은 걱정을 한다. "내 화풍을 AI가 배워서 나랑 비슷한 걸 그리면 내 수입이 줄어든다." 미국 판례가 한국 법원에도 참고가 되니, 이번 EFF 의견서가 한국 창작자·플랫폼 모두에게 남의 일이 아니다.

나에게 미치는 영향

창작자(웹툰·웹소설·음악·영상): 내 작품이 AI 학습에 쓰였는지 확인하려면 플랫폼 약관 '학습 데이터 이용 동의' 조항을 다시 읽어보라. 옵트아웃(거부) 절차가 있는지, 보상 기준이 명시돼 있는지 체크해야 한다. 한국저작권위원회 'AI-저작권 상담센터'(1800-5455)에 문의하면 무료 안내를 받을 수 있다.

스타트업·기업 담당자: 사내 AI 도구 도입 시 학습 데이터 출처 증빙을 반드시 요구하라. 오픈소스 모델이라도 '상업적 이용 가능' 라이선스인지 확인하지 않으면 나중에 저작권 분쟁에 휘말린다. 법무팀과 '데이터 출처 관리 대장'을 지금부터 만들라.

일반 이용자: 챗GPT·클로드·제미나이에서 내 글이 학습되지 않게 하려면 각 서비스 '데이터 제어' 메뉴에서 '모델 개선에 내 대화 사용 안 함'을 켜라. 이미 학습된 건 지울 수 없지만 앞으로는 막을 수 있다.

남은 쟁점: 법원이 어디까지 허용할까

EFF 의견서는 구속력이 없다. 법원이 채택할지, '시장 희석' 이론을 일부라도 받아들일지 알 수 없다. 미국 연방항소법원 판결이 나오기까지 최소 1~2년 걸릴 전망이다. 그 사이 한국 문체부는 'AI 학습 데이터 투명화 가이드라인'을 연내 내놓겠다고 밝혔다.

확인된 사실: EFF가 아미쿠스 브리프로 '시장 희석' 이론 반대 입장을 제출했다. 베타맥스 판례를 인용했다. 해커뉴스 댓글에서 창작자 생계 불안이 확인됐다.

아직 불확실한 것: 미국 법원이 이 주장을 받아들일지. 한국 법원·입법부가 미국 판례를 얼마나 따를지. 국내 플랫폼-작가 간 라이선스 협상이 어떤 기준에서 타결될지.

이 불확실성 자체가 현재 컴플라이언스 비용을 키우고 있다. 기업은 '최악 시나리오' 대비해 법률 자문비를 더 쓴다. 작가 단체는 소송 준비금 모금에 나선다. 법이 기술 속도를 따라잡지 못하는 동안 비용은 양쪽 모두에게 전가된다.