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‘This is Fine’ 밈 원작자 KC Green이 AI 스타트업 Artisan과 합의에 이르렀다. 자신의 작품이 허락도 없이 AI 광고에 쓰였기 때문이다. TechCrunch가 전한 이 사건은 생성형 AI와 창작자 사이의 저작권 갈등이 실제 법적 분쟁으로 번진 대표 사례다. 이제 “혹시나”의 영역이 아니다.

그림, 글, 음악 — 장르를 가리지 않고 창작으로 먹고사는 사람들 사이에서 같은 불안이 퍼지고 있다. 내 화풍이, 내 문체가, 내 목소리 톤이 어느 날 AI 결과물로 나온다면? 저작권이 살아 있어도 막을 방법이 있을까.

완전 봉쇄는 솔직히 어렵다. 그래도 방어 수단이 아예 없진 않다. 지금 어떤 대응이 가능한지 순서대로 짚는다.

생성형 AI, 창작자에게 뭐가 문제인가

핵심은 세 가지다.

• 무단 학습: AI가 수십억 개의 이미지·텍스트를 긁어 학습할 때, 그 안에는 창작자의 작품이 동의 없이 들어가 있다. 개발사들은 ‘학습’이라 부르지만, 창작자 입장에선 무단 ‘사용’이다. 어느 쪽이 맞는지 법원도 아직 결론을 못 냈다.
• 스타일 모방: 특정 작가의 화풍이나 문체를 학습해 유사한 결과물을 뽑아내는 경우. 1:1 복사는 아니지만, 누가 봐도 “어, 이 사람 그림체인데?” 싶은 수준이라면 저작권 침해 여부를 따져볼 이유가 충분하다. KC Green 사건이 딱 이 케이스다.
• 직접 복제·변형: 원본을 거의 그대로 가져다 쓰거나 살짝 바꿔서 새 작품인 척 내놓는 것. 이건 기존 저작권법으로도 침해로 볼 여지가 크다.

법 논의가 기술 속도를 못 따라가는 사이, 창작자들만 속수무책으로 당하는 구조가 만들어졌다. 저작권이 생계와 직결된 사람들에게는 더더욱 심각한 문제다.

현행 저작권법, 어디서 막히나

대부분의 저작권법은 ‘인간이 창작한 것’을 보호하는 데 초점이 맞춰져 있다. AI가 등장하자 세 가지 지점에서 삐걱거리기 시작했다.

• 창작성과 인간 개입 문제: AI가 만든 결과물에 저작권을 줄 건가? 준다면 누구에게? 개발사? 프롬프트를 입력한 사람? AI 자체? 현행법상 AI는 법적 주체가 아니다. 결국 인간이 얼마나 창의적으로 개입했느냐가 판단 기준인데, 그 기준선이 어디인지 아무도 명확히 말 못 하는 상태다.
• 변형과 공정 이용의 경계: 학술 목적이면 공정 이용으로 볼 수 있다. 상업 목적이면 다르다. AI 개발사가 “학습은 연구 목적”이라고 주장하면 어디까지 통할까. KC Green 사건처럼 결과물이 광고에 쓰였다면 공정 이용 주장은 설득력이 떨어진다.
• 국제 통일 기준 없음: 나라마다 법이 다르다. AI는 국경 없이 데이터를 수집하는데, 법 관할은 쪼개져 있으니 분쟁이 복잡해질 수밖에 없다.

한마디로, 기존 법 틀로 AI를 어떻게 잡을지 아직 정답이 없다. 창작자들만 그 공백 속에 서 있는 셈이다.

내 콘텐츠를 지키는 현실적인 방법 5가지

제도가 정비될 때까지 기다릴 수만은 없다. 지금 당장 쓸 수 있는 방어책들이다.

• 이용 약관에 AI 학습 금지 조항 명시: 웹사이트, 블로그, 아트 플랫폼에 작품을 올릴 때 AI 학습을 위한 무단 수집·사용을 금지하는 조항을 박아 두자. “이 약관에 동의하지 않으면 콘텐츠를 이용할 수 없다”는 문구는 나중에 법적 근거가 된다.
• 워터마크 + Exif 메타데이터 이중 표시: 눈에 보이는 워터마크와, 이미지 파일 Exif 메타데이터에 저작권 정보를 함께 기재하는 방식이다. 학습 과정에서 워터마크가 제거되거나 메타데이터가 날아갈 수 있다. 그래도 침해 사실 입증 시 중요한 증거로 쓰인다.
• 저작권 등록: 한국저작권위원회에 작품을 등록해 두면 창작 시점과 창작자를 공식 기록으로 남길 수 있다. 분쟁이 생겼을 때 유리한 고지를 점하는 데 결정적으로 도움이 된다.
• AI 플랫폼 옵트아웃(Opt-out) 신청: 일부 AI 개발사들은 창작자 요청 시 저작물을 학습 데이터셋에서 제외하는 옵트아웃 기능을 운영한다. 귀찮더라도 신청해 두자. “제외 요청을 했는데도 사용했다”는 사실 자체가 나중에 증거가 된다.
• 블록체인 기반 저작권 관리 시스템 검토: 아직 초기 단계다. 블록체인으로 원본성과 저작권을 기록하고 무단 사용을 추적하는 시스템들이 나오고 있으니, 관심 있다면 들여다볼 만하다.

침해당했다면, 이 순서대로

예방했는데도 뚫렸다면? 초기 대응이 결과를 가른다.

• 증거부터 확보해라: AI 생성물과 내 원본을 비교할 수 있는 자료, 침해 콘텐츠가 올라온 URL, 게시 일시, 스크린샷. 타임스탬프가 찍힌 증거일수록 효력이 강하다. 해당 콘텐츠는 언제든 삭제될 수 있으니 발견 즉시 저장하자.
• 내용증명 발송: 침해자에게 저작권 침해 사실을 알리고 콘텐츠 삭제 또는 사용 중단을 요구하는 내용증명을 보낸다. 공식 문제 제기 기록이 남으며, 이후 법적 절차에서 중요한 자료가 된다. 합의 조건을 함께 제시해도 된다.
• 저작권 전문 변호사 상담: 혼자 대응하기엔 법적 쟁점이 복잡하다. 저작권 전문 변호사에게 침해 여부를 판단받고 대응 방향을 잡자.
• 한국저작권위원회 조정 절차 활용: 소송 전에 조정을 먼저 고려하자. 소송은 시간과 비용이 많이 든다. 한국저작권위원회에서 상담과 조정을 지원하며, 소송 전 선택지로 충분히 유효하다.
• 창작자 단체와 공동 대응: 개인이 대형 AI 기업을 혼자 상대하는 건 처음부터 불리한 싸움이다. 비슷한 피해를 입은 창작자들과 집단소송을 진행하거나, 관련 협회·단체를 통해 함께 움직이는 게 훨씬 효과적이다. 창작자 권리 단체들은 AI 관련 정책 제안 활동도 활발히 벌이고 있다.

발견했다면 망설이지 말자. 시간이 지날수록 증거가 사라지고 협상력이 떨어진다.

AI와 창작이 같이 사는 방법, 있긴 한가

AI 기술의 흐름을 멈출 수는 없다. 어떻게 같이 살 것인가. 창작자·AI 기업·정책 당국이 함께 풀어야 할 과제가 몇 가지 있다.

• AI 기업의 투명성 강화: 어떤 데이터를 어떻게 학습했는지 공개해야 한다. 창작자가 자기 작품이 어디서 어떻게 쓰이는지 알아야 권리를 주장할 수 있다. 현재는 거의 블랙박스 상태다.
• 정당한 보상 모델 구축: 음악 스트리밍처럼, AI 학습 데이터로 쓰인 저작물에 대가를 지불하는 구조가 필요하다. 논의는 시작됐지만 실제 제도로 이어지는 건 아직 먼 얘기다.
• 법률 정비: AI 생성물의 저작권 인정 범위, 학습 데이터 공정 이용 기준 등 명확한 가이드라인이 없다. 나라마다 다르게 가면 국제 분쟁은 더 복잡해진다.
• 창작자 스스로의 AI 활용: AI를 적으로만 볼 게 아니라, 내 창작의 속도를 높이거나 새 아이디어를 얻는 도구로 쓰는 것도 현실적 선택이다. 권리를 지키는 싸움과 AI를 내 편으로 활용하는 것 — 둘은 반드시 모순되지 않는다.

KC Green 같은 개별 합의 사례들이 쌓여 판례가 되고, 그 판례가 법을 바꾼다. 그 과정이 빠를수록 창작자에게 유리하다.

자주 묻는 것들: 핵심만

• Q. AI가 내 작품을 학습했으면 무조건 저작권 침해인가요?
  A. 아니다. 학습 자체가 침해냐는 아직 논쟁 중이다. AI 결과물이 원작과 실질적으로 유사한지, 원작자 시장에 타격을 줬는지를 종합해서 판단한다. ‘학습했다’는 사실 하나만으로 침해라고 단정하긴 어렵다.
• Q. AI가 만든 작품의 저작권은 누구에게 있나요?
  A. 현행법상 AI는 저작권 주체가 못 된다. AI를 쓴 ‘인간’에게 저작권이 인정될 여지가 있는데, 단순 생성이 아니라 선택·수정·표현 과정에서 창의적 개입이 있었어야 한다. 프롬프트 한 줄 넣은 걸로 저작권을 주장하긴 쉽지 않다.
• Q. AI가 내 스타일을 베낀 것 같은데, 어떻게 증명하죠?
  A. AI 결과물과 내 원본 사이의 ‘실질적 유사성’을 입증해야 한다. 전문가 감정이나 한국저작권위원회 조정을 통해 객관화해야 하고, 원본 저작권 등록 자료와 창작 시점 증명 자료가 유리하게 작용한다.

출처: TechCrunch