AI 학습과 저작권, ‘허용’과 ‘보상’ 사이에서 호주가 풀어야 할 문제 > 시사컬럼

AI 학습과 저작권, ‘허용’과 ‘보상’ 사이에서 호주가 풀어야 할 문제

호주에서 인공지능 학습을 위한 저작물 이용을 둘러싼 논쟁이 본격화하고 있다. 쟁점은 단순히 기술기업의 편의를 보장할 것인가에 있지 않다. 책, 기사, 음악, 사진, 영상, 데이터베이스처럼 사람의 창작과 노동으로 축적된 자료를 AI가 대규모로 학습할 때, 어떤 절차와 보상이 정당한가를 묻는 문제다.

호주 법무장관부는 현행 저작권 규정 아래에서는 AI 기업이 대규모 언어모델 등의 학습을 진행하기 어렵다는 취지의 입장을 내놨다. AI 모델은 방대한 양의 텍스트와 이미지를 반복적으로 분석해야 하는데, 자료마다 권리자를 찾고 개별 허락을 받는 방식만으로는 필요한 규모를 감당하기 어렵다는 것이 기업들의 주장이다.

반대로 권리자 단체는 현행 제도 안에서도 제한된 수의 라이선스 계약을 맺는 길이 있다고 본다. 이들은 기술 발전을 이유로 저작권자의 통제권과 수익 기반이 약화돼서는 안 된다고 우려한다. 특히 언론사, 출판사, 사진가, 음악가, 작가처럼 창작물 자체가 생계와 연결된 이들에게 무단 학습

논란은 추상적인 법률 문제가 아니다.

핵심은 학습의 규모와 창작자의 권리다

AI 기업이 말하는 현실적 어려움은 이해할 만하다. 수백만, 수십억 개에 이를 수 있는 학습 자료를 일일이 협상하는 일은 시간과 비용 면에서 사실상 불가능할 수 있다. 권리자가 불명확하거나 여러 권리가 얽힌 오래된 자료까지 포함하면 문제는 더 복잡해진다.

그러나 ‘협상이 어렵다’는 이유만으로 광범위한 저작물 이용을 자동으로 허용할 수는 없다. AI가 시장에서 활용하는 답변, 요약, 이미지, 음악 등이 기존 창작물의 경제적 가치와 경쟁할 가능성이 있기 때문이다. 원작자가 자신의 작품이 어디에, 어떤 방식으로 쓰였는지 알기 어렵다는 점도 신뢰를 떨어뜨린다.

따라서 논의는 AI 학습을 전면 금지할지, 아무 제한 없이 열어둘지의 양자택일이 되어서는 안 된다. 혁신을 촉진하면서도 창작자에게 예측 가능한 권리와 보상 경로를 마련하는 제도 설계가 필요하다. 호주가 어느 한쪽의 주장만 받아들일 경우, 기술 생태계 또는 문화·콘텐츠 산업 중 한 축이 불필요하게 큰 부담을 떠안을 수 있다.

제도 개혁에서 확인해야 할 기준

우선 AI 학습을 위해 어떤 저작물 이용을 허용할지 범위를 분명히 해야 한다. 연구 목적의 분석, 상업적 모델 개발, 학습 결과를 활용한 서비스 제공은 사회적 영향과 수익 구조가 서로 다르다. 이용 목적과 규모를 구분하지 않은 포괄적 예외는 창작자 보호의 빈틈이 될 수 있다.

둘째, 투명성이 중요하다. 기업이 모든 학습 자료를 공개하기 어려운 사정이 있더라도, 어떤 유형의 자료를 어떤 경로로 확보하는지, 권리자가 이용 여부를 확인하거나 제외를 요청할 방법이 있는지에 대해서는 실효성 있는 기준이 필요하다. 단순한 약관 안내만으로는 창작자가 자신의 권리를 행사하기 어렵다.

셋째, 보상 방식도 현실적이어야 한다. 개별 협상만을 유일한 해법으로 삼으면 규모의 문제에 부딪히고, 반대로 보상 없는 포괄 허용은 권리자의 반발을 피하기 어렵다. 분야별 집단 라이선스, 표준 계약, 사용량 또는 매출과 연동된 보상 등 여러 방안을 검토할 수 있다. 다만 구체적인 제도는 저작물 종류와 시장 영향에 따라 세밀하게 설계돼야 한다.

한인 사업자와 창작자에게도 먼 이야기가 아니다

호주의 한인 사회에도 이 문제는 가깝다. 한글 콘텐츠를 만드는 언론인과 작가, 웹툰·디자인·사진 작업자, 교육자료 제작자, 소규모 온라인 사업자는 자신의 결과물이 AI 학습과 검색, 자동 생성 서비스 안에서 어떻게 활용되는지 관심을 가질 필요가 있다.

반대로 AI 도구를 업무에 활용하는 사업자라면, 생성 결과물에 타인의 저작권 침해 위험이 없는지 점검해야 한다. AI가 만든 결과라는 이유만으로 법적 책임이 사라지는 것은 아니다. 광고 이미지, 교육자료, 웹사이트 문구, 상품 디자인처럼 외부에 공개하거나 상업적으로 쓰는 콘텐츠일수록 출처와 유사성, 사용 조건을 더 신중하게 확인해야 한다.

호주의 저작권 개혁 논의는 결국 기술을 막기 위한 싸움이 아니라, 기술이 창작의 토대를 훼손하지 않도록 하는 사회적 합의를 찾는 과정이어야 한다. AI가 신뢰받는 도구가 되려면 학습 데이터의 편의성뿐 아니라, 그 데이터를 만든 사람들의 권리와 선택권도 제도 안에 함께 담겨야 한다.