인공지능의 신뢰성, 투명성 관련 규제 현황과 저작권 법적 쟁점
A Study on the Current Status of AI Regulations — Reliability, Transparency, and Copyright Issues —
권순재(한양대학교)
43권 1호, 33~74쪽
초록
본고는 인공지능의 신뢰성, 투명성 관련 주요 입법 현황을 규제의 관점에서 저작권 관련 쟁점에 집중하여 살펴보았다. 현재 인공지능 거버넌스는 위험 기반 접근 방식을 취하여 인공지능 모델의 유형별 구분을 기준으로 하고 있다. 그러나 규제의 관점에서는 인공지능 모델의 유형별 구분이 항상 일률적인 것은 아니라는 점이 충분히 강조되어야 한다. 그렇지 않으면 위험 기반 인공지능 분류 여하에 따라서 입법자의 의도와는 다르게 특정 인공지능 모델이 관련 규정들의 수범 범위에서 벗어나게 된다. 가령, 우리나라의 ｢인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법｣은 인공지능, 인공지능제품 또는 서비스 등 객체의 “제공” 주체인지 여부를 전제로, 고영향 인공지능, 생성형 인공지능 등 인공지능의 “유형”별 구분에 따라서 규제의 내용과 수범 대상을 각 달리하고 있다. 이러한 점은 유럽연합 인공지능법이 수범 대상을 “제공자(provider)”와 “배포자(deployer)”로 구분하여 정의하고, 이들에게 고위험으로 분류되는지에 관계없이 특정 인공지능시스템에 대하여는 일정한 투명성 의무가 적용됨을 강조하고 있는 것과 다르다. 저작권법의 권리제한 규정에 관한 세심한 논의 없이 저작물이 인공지능 학습데이터로 이용되는 맥락과 관련된 막연한 입법 시도들은 저작권 권리자들에게는 오히려 전례를 찾아볼 수 없는 중대한 규제로 작용할 위험이 있다. 특히 인공지능 제공자가 일반적으로 준수해야 할 사항에 불과한 내용을 저작권 제한의 유일한 요건으로까지 확대하는 것은 지양해야 한다. 인공지능 맥락에서 저작권 침해요건으로서의 의거성 문제에는 여러 가지 견해가 대립하고 있다. 인공지능 거버넌스의 신속한 확립과 현재의 기술 환경을 참작할 때 저작물이 학습데이터에 포함되어 있었다면 의거를 인정할 수 있고, 침해의 성부에 있어서는 실질적 유사성만으로 판단하면 족하다는 취지의 견해인 “전면적 긍정설”을 취하는 것이 가장 현실적일 것이라 사료된다. 인공지능의 투명성 관련 규제는 인공지능 생성물 보호의 관점에서도 주목할 필요가 있다. 인공지능 생성물의 보호에 관한 입법 시도 역시 저작권 등과의 중첩적 보호를 염두에 두어야 하며, 이들 제도가 요구하는 투명성 관련 요건은 잠재적 권리자에 대한 새로운 규제로 작용하지 않도록 충분한 주의가 요청된다.
Abstract
This paper examines major legislative developments on the reliability and transparency of AI, focusing on copyright issues from a regulatory perspective. Current AI governance adopts a risk-based approach, classifying models by type. Yet such classification is not always consistent, and this point must be emphasized. Otherwise, certain models may fall outside the scope of regulation, contrary to legislative intent. For example, Korea’s Framework Act on the Promotion of Artificial Intelligence and the Creation of a Foundation for Trust differentiates obligations based on whether the entity “provides” subjects: AIs, AI products or services, and further distinguishes “types” such as high-impact AI and generative AI. In contrast, the EU AI Act defines regulated parties as “provider” and “deployer,” and imposes transparency duties on certain systems regardless of high-risk classification. In copyright law, vague legislative attempts to regulate the use of works as training data, without careful discussion of limitations, risk imposing unprecedented restrictions on rights holders. In particular, general requirements for AI providers should not be expanded into sole condition for copyright limitations. On the issue of access as a requirement for infringement, views diverge. Considering the urgency of AI governance and current technological conditions, the position that access is established if a work is included in training data, and that infringement should be judged solely on substantial similarity—the “comprehensive affirmative theory”—appears most pragmatic. Transparency regulations must also be considered in relation to the protection of AI-generated outputs. Legislative initiatives in this area should account for overlapping protections with copyright and ensure that transparency requirements do not create new burdens for potential rights holders.
- 발행기관:
- 법학연구소
- 분류:
- 법학