AI 학습데이터 관련 저작권 소송 현황과 공정이용에 대한 정량적 위험 분석
A Quantitative Risk Analysis of Fair Use in Generative AI Training Data Copyright Litigation
이철남(충남대학교)
82권, 39~79쪽
초록
본 연구는 생성형 AI 기술의 급격한 발전에 따른 저작권 침해 논란을 법학적 관점과 정량적 데이터 분석 기법을 결합하여 고찰하였다. 특히 미국 저작권법상의 공정이용 법리를 매개로, 파편화된 소송 양상을 체계적으로 구조화하고 개별 사건의 법적 리스크를 객관적으로 산출하는 모델을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2025년 9월 기준 미국 내 주요 AI 저작권 소송 50건을 분석 대상으로 선정하였으며, 연구의 정밀도를 높이기 위해 최신 생성형 AI 도구를 방법론에 도입하였다. 소송 데이터 수집, 공정이용 4요소를 세분화한 12개 정량 평가 지표의 수립, 그리고 유클리드 거리 공식을 이용한 다차원 벡터 공간상의 리스크 산출 과정에는 Gemini 2.5 Pro Deep Research를 활용하였다. 또한, 산출된 데이터를 바탕으로 한 K-평균(K-Means) 군집 분석과 주성분 분석(PCA)을 통한 소송 지형도 시각화 과정에서는 Gemini 2.5 Pro Canvas를 활용하여 분석하였다. 분석 결과, AI 소송 사례는 리스크 프로필에 따라 ‘직접 경쟁자(초고위험군)’, ‘콘텐츠 생성자(고위험군)’, ‘LLM 학습 코퍼스(중위험군)’, ‘기능적 도구(저위험군)’의 4개 클러스터로 유형화되었다. ‘직접 경쟁자’ 그룹은 원본 저작물의 시장 대체 효과가 극대화되어 공정이용 주장이 취약한 반면, 코드 생성 AI와 같은 ‘기능적 도구’ 그룹은 변형적 이용 성격이 강해 법적 리스크가 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 추상적인 법리를 계량 가능한 지표로 전환함으로써 AI 개발자에게는 데이터 수집 및 모델 설계 단계에서의 ‘위험 완화 매뉴얼’을, 법률 전문가에게는 소송 전략 수립을 위한 ‘정량적 사례 평가 프레임워크’를 제공한다는 점에서 실무적 의의를 지닌다.
Abstract
This study examines the escalating legal disputes surrounding copyright infringement in the development of generative AI through a synthesized approach of legal doctrine and quantitative data analysis. Focusing on the "Fair Use" doctrine under U.S. copyright law, this research aims to systematically structure fragmented litigation patterns and propose a model for objectively assessing the legal risks associated with individual cases. To achieve this, fifty AI-related copyright lawsuits in the United States as of September 2025 were selected for analysis. The methodology integrates advanced generative AI tools to enhance analytical precision. Specifically, Gemini 2.5 Pro Deep Research was employed for systematic data collection, the establishment of twelve quantitative evaluation indicators derived from the four factors of fair use, and the calculation of total risk through Euclidean distance within a multi-dimensional vector space. Furthermore, Gemini 2.5 Pro Canvas was utilized to perform K-Means clustering and Principal Component Analysis (PCA) to visualize the "litigation landscape". The results of the analysis classify the lawsuits into four distinct risk profiles: 'Direct Competitors' (Extreme-risk), 'Content Creators' (High-risk), 'LLM Training Corpus' (Moderate-risk), and 'Functional Tools' (Low-risk). The 'Direct Competitors' group exhibits the highest legal vulnerability due to significant market substitution effects, whereas 'Functional Tools', such as code generation AI, demonstrate relatively lower risk due to their transformative nature. This research contributes to the field by translating abstract legal principles into measurable indicators, providing AI developers with a 'risk mitigation manual' and legal professionals with a 'quantitative case evaluation framework' for navigating the complex legal environment of AI technology.
- 발행기관:
- 비교법학연구소
- 분류:
- 기타법학