우리가 도입한 AI가 무단 학습을 했다면 책임은 누구에게 있나 — AI 도입 기업의 저작권 리스크

핵심 요약 — 생성형 AI 학습에 저작물을 쓰는 것이 적법해지는 통로는 한국에서 공정이용(저작권법 제35조의5)뿐입니다. 현행법에 TDM(텍스트·데이터 마이닝) 면책 규정이 없기 때문입니다. 문화체육관광부와 한국저작권위원회는 **2026년 2월 26일 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서」**를 발간해 제35조의5 제2항 각 호의 4요소별 판단 지표를 제시했지만, 안내서는 법원을 구속하지 않습니다. 외부 모델을 API로 쓰는 도입 기업은 학습 단계 책임의 주체가 아닌 것이 원칙이나, ① 자체 데이터로 파인튜닝하거나 크롤링 자료를 색인하면 스스로 학습·복제 주체가 되고, ② 출력물이 원저작물과 실질적으로 유사한데 이를 상업적으로 쓰면 그 이용 주체는 도입 기업입니다. 화풍·스타일 자체는 보호 대상이 아니지만 구체적 표현이 유사하면 침해가 되고, robots.txt 등 기술적 보호조치를 무력화한 수집은 저작권과 별개로 부정경쟁방지법 제2조 제1호 카목·파목 문제가 됩니다. 국내에서는 지상파 3사가 네이버(2025년 1월)와 오픈AI(2026년 2월 23일, 서울중앙지법)를 상대로 소송을 제기해 진행 중이며, 확립된 국내 판례는 아직 없습니다.

AI를 도입한 회사에서 가장 자주 받는 질문은 이런 형태입니다.

“저희는 모델을 만들지 않았습니다. 외부 LLM API를 붙여 서비스를 만들었을 뿐입니다. 그런데 그 모델을 만든 회사가 무단 학습으로 소송을 당했다는 기사를 봤습니다. 저희도 위험한가요?”

답은 “원칙적으로는 아니지만, 세 갈래를 나눠 봐야 한다"입니다. 그리고 실무에서 회사들이 걸리는 곳은 대개 “원칙"이 아니라 그 예외 쪽입니다.

학습 단계의 책임은 누가 지나?

AI 학습은 저작권법상 복제로 평가됩니다. 학습 데이터를 수집해 저장하고 모델에 투입하는 과정에서 저작물이 복제되기 때문입니다. 그렇다면 그 복제를 한 자가 책임의 주체입니다. 외부 모델을 API로 호출하기만 한 회사는 그 복제를 하지 않았으므로, 학습 단계 침해의 직접 주체가 되지는 않습니다.

여기까지가 원칙입니다. 문제는 실제 서비스가 이 원칙 안에 얌전히 머무는 경우가 드물다는 것입니다.

그런데 우리가 ‘학습 주체’가 되는 순간이 있다

다음 중 하나라도 하고 있다면, 그 부분에 관한 한 회사는 이용자가 아니라 복제·학습의 주체입니다.

• 파인튜닝·추가 학습 — 자사가 모은 데이터(외부에서 수집한 문서·이미지 포함)로 모델을 추가 학습시키는 경우
• 크롤링 후 색인 — 웹에서 수집한 자료를 벡터DB에 넣어 RAG로 검색·생성에 활용하는 경우. 원문을 저장·색인하는 이상 복제 평가를 피하기 어렵습니다
• 데이터셋 구축·재배포 — 수집한 자료를 정제해 학습용 데이터셋으로 만들어 쓰거나 파트너에게 넘기는 경우

“우리는 AI를 갖다 쓰기만 한다"고 생각하는 회사도 실제 아키텍처를 열어 보면 두 번째에 해당하는 경우가 많습니다. RAG는 도입 기업이 가장 흔히 택하는 구성인데, 그 순간 학습 데이터의 적법성 문제가 개발사의 문제에서 우리 문제로 넘어옵니다.

한국에는 AI 학습을 위한 면책 규정이 있나?

없습니다. 이것이 한국 상황의 출발점입니다.

현행 저작권법에는 텍스트·데이터 마이닝을 위한 별도의 저작재산권 제한 규정이 없습니다. 정보분석을 위한 복제를 허용하는 조항을 두려는 개정 논의는 있었지만 입법에 이르지 못했습니다. 따라서 AI 학습을 위한 복제가 적법해지는 통로는 공정이용(제35조의5) 하나뿐입니다.

저작권법 제35조의5(저작물의 공정한 이용)

① 제23조부터 제35조의4까지, 제101조의3부터 제101조의5까지의 경우 외에 저작물의 일반적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 아니하는 경우에는 저작물을 이용할 수 있다.

② 저작물 이용 행위가 제1항에 해당하는지를 판단할 때에는 다음 각 호의 사항등을 고려하여야 한다.

1. 이용의 목적 및 성격
2. 저작물의 종류 및 용도
3. 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 그 중요성
4. 저작물의 이용이 그 저작물의 현재 시장 또는 가치나 잠재적인 시장 또는 가치에 미치는 영향

공정이용에 해당하는지 어떻게 판단하나?

문화체육관광부와 한국저작권위원회는 2026년 2월 26일 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서」를 발간했습니다. 2025년 10~11월 AI 개발사·권리자 설문과 12월 대국민 설명회를 거쳐 확정된 것으로, 국내에서 공식 기관이 AI 학습과 공정이용의 관계를 체계적으로 정리한 첫 자료입니다(영문본은 2026년 5월 배포).

안내서가 제시한 요소별 판단 지표를 실무 언어로 옮기면 이렇습니다.

여기서 반드시 짚어야 할 것이 안내서의 법적 성격입니다. 안내서는 행정 안내이지 법원을 구속하는 규범이 아닙니다. 공정이용 해당 여부는 결국 개별 사안에서 법원이 종합적으로 판단하며, 국내에는 아직 이 쟁점에 관한 확립된 판례가 없습니다. 안내서를 “이대로 하면 안전하다"는 면허로 읽으면 안 되고, 분쟁이 났을 때 회사의 판단이 합리적이었음을 설명하는 근거로 쓰는 것이 정확한 용법입니다.

robots.txt를 무시하고 수집하면 저작권 문제만 생기나?

아닙니다. 여기가 많이 간과되는 지점입니다. 기술적 보호조치를 우회한 수집은 저작권 침해 성립 여부와 별개로 부정경쟁방지법 문제를 만듭니다.

• 제2조 제1호 카목 — 데이터를 부정하게 사용하는 행위. 특히 4)는 정당한 권한 없이 데이터 보호를 위한 기술적 보호조치를 회피·제거·변경(무력화)하는 것을 주된 목적으로 하는 기술·서비스·장치를 제공·제조·양도하는 행위를 규정합니다. 1)은 부정접속 등 부정한 수단으로 데이터를 취득하거나 그 데이터를 사용·공개하는 행위, 2)는 계약상 접근권한이 있는 자가 부정한 이익·가해 목적으로 사용·제공하는 행위입니다.
• 제2조 제1호 파목 — 그 밖에 타인의 상당한 투자나 노력으로 만들어진 성과 등을 공정한 상거래 관행이나 경쟁질서에 반하는 방법으로 무단 사용해 경제적 이익을 침해하는 행위. 저작물성이 인정되지 않는 데이터 집합에도 적용될 수 있는 일반조항입니다.

즉 “저작권 침해가 아니다"라는 결론에 도달하더라도 안심할 수 없습니다. 수집 방법 자체가 별개의 위법 평가를 받을 수 있습니다. 로그인이 필요한 사이트, 유료 콘텐츠, 이용약관이 크롤링을 금지한 사이트는 특히 그렇습니다.

출력물이 원작과 닮았다면 누가 책임지나?

여기서 책임의 주체가 도입 기업으로 옮겨옵니다. 모델이 만들어 낸 이미지·텍스트를 회사 서비스나 마케팅에 쓰는 행위의 주체는 그것을 이용한 회사이기 때문입니다.

판단 기준 자체는 전통적인 저작권 법리 그대로입니다.

• 화풍·스타일 자체는 보호 대상이 아닙니다. 저작권법은 아이디어가 아니라 그것이 구체적으로 구현된 표현을 보호합니다. “지브리 스타일”, “특정 작가풍” 같은 추상적 스타일은 아이디어의 영역입니다.
• 구체적 표현이 실질적으로 유사하면 침해입니다. 캐릭터의 구도, 배경 묘사, 색채 사용, 장면 연출 같은 표현 요소가 특정 저작물과 실질적으로 유사하다면 복제권 침해로 평가될 수 있고, 상업적으로 이용할수록 위험은 커집니다.
• 저작권을 벗어나도 부정경쟁방지법이 남습니다. 특정 화풍이 국내에 널리 알려진 출처 표시로 기능하는데 이를 모방해 혼동을 일으키는 상업적 이용이라면 부정경쟁행위가 될 수 있고, 유명인의 성명·초상·음성 등 식별 표지를 무단 사용하는 경우는 타목이 직접 적용됩니다.

실무 대응은 단순합니다. 프롬프트에 특정 작품명·캐릭터명·작가명을 지시어로 넣지 않는 것, 그리고 생성물을 대외에 쓰기 전에 유사 이미지·문구 검색으로 한 번 걸러 내는 절차를 두는 것입니다.

외부 AI를 도입할 때 계약서에 무엇을 넣어야 하나?

도입 기업이 스스로 통제할 수 없는 위험(개발사의 학습 데이터 적법성)은 계약으로 배분하는 것이 정석입니다. 최소한 다음 항목은 협상 대상에 올려야 합니다.

1. 학습 데이터 적법성 보증 — 공급사가 모델 학습에 사용한 데이터를 적법한 권원에 따라 확보했다는 진술 및 보증
2. 저작권 분쟁 면책·방어 의무 — 제3자가 학습 데이터를 이유로 도입 기업에 청구를 제기한 경우 공급사가 방어하고 손해를 배상한다는 조항. 면책 한도(금액 상한·제외 사유)가 실질적인지 확인해야 합니다
3. 출력물 관련 책임 범위 — 출력물의 침해에 대해 어디까지 공급사 책임이고 어디부터 이용자 책임인지. 통상 프롬프트를 통해 특정 저작물을 유도한 경우는 이용자 책임으로 배분됩니다
4. 입력 데이터의 학습 활용 여부 — 우리 회사·고객이 입력한 내용이 공급사 모델 학습에 쓰이는지, 거부(opt-out)가 가능한지. 이는 저작권뿐 아니라 영업비밀·개인정보 문제와도 직결됩니다
5. 서비스 중단 시 대체 수단 — 분쟁이나 규제로 모델 제공이 중단될 경우의 전환 지원과 데이터 반출

이 중 4번은 저작권 이슈를 넘어섭니다. 이용자가 AI에 입력한 내용이 국외로 이전되면 개인정보 보호법상 국외이전 문제가 되고, 그 사실을 처리방침에 적어야 합니다 — 이 부분은 개인정보처리방침 필수 기재사항 체크리스트에서 딥시크 사례와 함께 정리했습니다.

계약과 별개로, 생성형 AI 기능을 이용자에게 제공한다면 AI기본법상 고지·표시 의무도 함께 걸립니다. 서비스가 생성형 AI에 기반해 운용된다는 사전 고지와 생성 결과물 표시가 그것인데, 이 의무의 범위와 계도기간의 의미는 AI기본법 시행 6개월 — 계도기간이 끝나기 전에 우리 회사가 확인할 의무들에 정리했습니다.

안전한 학습 데이터는 어디서 구하나?

공정이용에 기대는 것보다 확실한 것은 애초에 권원이 분명한 데이터를 쓰는 것입니다.

• 공공저작물 — 정부는 2026년 1월 28일 제4회 과학기술관계장관회의에서 공공저작물의 AI 학습 활용 확대 방안을 발표하며 공공누리에 제0유형과 AI유형을 신설했습니다. 제0유형은 출처 표시 의무 없이 상업적 이용과 변경 이용이 모두 가능하고, AI유형은 기존 제1~4유형의 이용 조건은 유지하되 AI 학습에 한해서는 자유로운 활용을 허용합니다. 상업적 이용이 제한되던 공공저작물도 학습용으로는 쓸 수 있게 된 것입니다.
• 이용허락 계약 — 언론사·저작권 신탁관리단체와의 라이선스. 해외에서는 콘텐츠 사업자와 AI 기업 간 유상 라이선스가 표준적 해법으로 자리 잡아 가고 있습니다.
• 자사 데이터와 권원이 명확한 데이터셋 — 다만 오픈 데이터셋도 라이선스 조건(상업적 이용 가능 여부, 재배포 조건)을 개별 확인해야 합니다.

국내 소송은 어디까지 왔나?

아직 판결은 없지만, 두 건이 진행 중입니다.

• 지상파 3사(KBS·MBC·SBS) → 네이버 — 2025년 1월 제소. 하이퍼클로바 및 하이퍼클로바X 학습에 뉴스 콘텐츠를 무단 사용했다며 저작권 침해와 부정경쟁방지법 위반을 주장했습니다. 네이버는 저작권법 제7조 제5호(사실의 전달에 불과한 시사보도는 보호받지 못하는 저작물) 등을 들어 다투고 있습니다.
• 지상파 3사 → 오픈AI — 2026년 2월 23일 서울중앙지법에 침해금지 및 손해배상 청구.

이 소송들의 결론은 안내서보다 훨씬 강한 기준이 됩니다. 특히 뉴스 기사에 대한 제7조 제5호의 적용 범위와 학습 목적 복제의 공정이용 여부는 국내 AI 산업 전반의 전제를 바꿀 수 있는 쟁점이므로, AI를 쓰는 회사라면 결과를 지켜볼 이유가 충분합니다.

지금 점검할 체크리스트

1. 우리 서비스가 외부 모델을 호출만 하는지, 파인튜닝·색인까지 하는지 아키텍처 기준으로 구분했는가
2. 크롤링으로 수집하는 자료가 있다면 대상 사이트의 이용약관과 robots.txt를 확인했는가
3. 로그인·유료 장벽이 있는 콘텐츠를 우회해 수집하고 있지는 않은가 (부정경쟁방지법 카목)
4. 학습·색인에 쓰는 데이터의 권원 목록을 문서로 관리하고 있는가
5. 생성 결과물이 특정 저작물과 유사해지지 않도록 프롬프트 제약이나 필터링을 두었는가
6. 대외 사용 전 생성물에 대한 유사성 확인 절차가 있는가
7. 외부 AI 공급 계약에 학습 데이터 적법성 보증과 면책 조항이 있는가, 면책 한도가 실질적인가
8. 우리·고객의 입력 내용이 공급사 학습에 쓰이는지 확인하고 필요하면 opt-out을 적용했는가
9. 공공누리 제0유형·AI유형 등 권원이 분명한 데이터로 대체할 여지를 검토했는가

자주 묻는 질문

Q. 외부 LLM API를 쓰는데 그 모델이 무단 학습으로 소송을 당했습니다. 우리도 책임을 지나요?

학습 단계의 복제에 대한 책임은 원칙적으로 그 복제를 한 개발사에 있으므로, API를 이용하기만 한 회사가 곧바로 학습 단계 침해의 주체가 되지는 않습니다. 다만 두 경우는 다릅니다. 첫째, 자체 데이터로 파인튜닝하거나 크롤링한 자료를 색인해 검색·생성에 쓰면 그 부분은 도입 기업 자신의 복제·학습이 됩니다. 둘째, 모델이 만들어 낸 출력물이 원저작물과 실질적으로 유사한데 이를 상업적으로 이용하면 그 이용 주체는 도입 기업입니다.

Q. 한국에도 AI 학습을 위한 TDM 면책 규정이 있나요?

없습니다. 현행 저작권법에는 텍스트·데이터 마이닝을 위한 별도 면책 조항이 없어, AI 학습을 위한 복제가 적법해지는 통로는 공정이용(제35조의5)뿐입니다. 문화체육관광부와 한국저작권위원회가 2026년 2월 26일 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서」를 발간해 판단 기준을 제시했지만, 안내서는 행정 안내일 뿐 법원을 구속하지 않습니다.

Q. AI 화풍 모방은 저작권 침해인가요?

화풍이나 스타일 자체는 아이디어의 영역이어서 저작권 보호 대상이 아닙니다. 다만 캐릭터의 구도, 배경 묘사, 색채, 장면 연출 같은 구체적 표현이 기존 저작물과 실질적으로 유사하면 침해가 될 수 있고, 특정 화풍이 널리 알려진 출처 표시로 기능하는 경우 이를 상업적으로 이용하는 행위는 부정경쟁방지법상 성과 도용(제2조 제1호 파목) 등에 해당할 여지가 있습니다.

이 글은 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 구체적인 사안에 대한 법률자문이 아닙니다. 개별 사안은 사실관계에 따라 결론이 달라질 수 있으므로 별도의 검토가 필요합니다.

참고 자료

• 저작권법 제7조(보호받지 못하는 저작물), 제35조의5(저작물의 공정한 이용)
• 부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률 제2조 제1호 카목(데이터의 부정사용), 타목(성명·초상 등 무단사용), 파목(성과 등의 무단사용)
• 문화체육관광부·한국저작권위원회, 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서」(2026. 2. 26. 발간, 영문본 2026. 5. 배포)
• 과학기술정보통신부·문화체육관광부, 공공저작물 인공지능 학습 활용 확대 방안 — 공공누리 제0유형·AI유형 신설(제4회 과학기술관계장관회의, 2026. 1. 28.)
• KBS·MBC·SBS 대 네이버 저작권 침해 사건(2025. 1. 제소), KBS·MBC·SBS 대 오픈AI 사건(2026. 2. 23. 서울중앙지방법원)