인공지능과 저작권

Artificial intelligence and copyright

2020년대 들어 딥러닝 기반의 생성형 인공지능 모델의 급속한 발전으로 생성형 AI를 학습하거나 활용할 때 저작권 침해가 발생하는지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 여기에는 안정 확산과 같은 텍스트-투-이미지 모델과 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 포함됩니다. 2023년 현재 저작권이 있는 데이터를 AI 모델 훈련에 사용하는 것에 이의를 제기하는 미국 소송이 여러 건 계류 중이며, 피고는 이를 공정한 사용에 해당한다고 주장하고 있습니다.[1]

인기 있는 딥 러닝 모델은 인터넷에서 긁어낸 대량의 미디어에 대해 훈련되며, 종종 저작권이 있는 자료를 활용합니다.[2] 교육자료를 수집할 때 저작권이 있는 저작물의 소싱은 관련 저작권법의 예외에 해당하지 않는 한 저작권자의 배타적 복제통제권을 침해할 우려가 있습니다. 또한 모델의 결과물을 사용하는 것은 저작권을 침해할 수 있으며, 모델 제작자는 대리 책임으로 기소되어 저작권 침해에 대한 책임을 질 수 있습니다.

인공지능 제작 저작물 저작권 현황

미국 저작권국은 원숭이가 찍은 이 "셀카" 초상화처럼 인간 작가가 창작하지 않은 작품은 저작권 보호 대상이 아니라고 선언했습니다.

대부분의 법적 관할권은 인간 저작자의 저작물 원본에만 저작권을 부여하기 때문에 '원본성'의 정의는 AI가 생성한 저작물의 저작권 상태에 중심이 됩니다.[3]

미국

미국에서 저작권법은 "원작 저작물"을 보호합니다.[4] 미국 저작권청은 이를 "인간이 만든" 작품에 한정해 인간의 개입[5] 없이 생성된 작품에 저작권을 부여하지 않는 [4]것으로 해석했습니다. AI 프로그램을 실행한 사람이 AI에 대한 입력을 선택하거나 AI의 출력을 편집하는 데 충분한 독창성을 발휘했다는 것을 보여줄 수 있다면 특정 AI 세대가 미국 및 유사한 관할권에서 저작권을 가질 수 있다는 제안도 있었습니다.[5][4]

이 견해를 지지하는 사람들은 인공지능 모델이 인간 운영자가 창의적인 비전을 표현하기 위해 사용하는 도구(펜이나 카메라에 부착)에 불과하다고 볼 수 있다고 제안합니다.[4][6] 예를 들어, 지지자들은 만약 예술가가 카메라의 셔터 버튼을 클릭함으로써 독창성의 기준이 충족될 수 있다면, 아마도 생성적인 인공지능을 사용하는 예술가들은 비슷한 존중을 받아야 할 것이라고 주장합니다. 특히 그들이 인공지능에 대한 프롬프트를 개선하기 위해 여러 차례의 개정을 거치는 경우.[7] 다른 지지자들은 Copyright Office가 AI나 알고리즘 도구의 사용에 대해 기술 중립적인 접근 방식을 취하고 있지 않다고 주장합니다. 다른 창의적인 표현(음악, 사진, 글쓰기)의 경우 테스트는 효과적으로 최소한의 창의성이 있는지 또는 제한된 인간의 창의성이 있는지 여부입니다. AI 도구를 사용하는 저작물의 경우 저작권청은 테스트를 기술 관여를 최소화하는 것 이상이 없는지 여부와 다른 테스트로 만들었습니다.[8]

Theatre D'opéra Spatial, 2022는 Jason M에 의해 촉발된 Midjourney를 사용하여 만들어졌습니다. 알렌

이러한 접근 방식의 차이는 Jason Matthew Allen이 Midjourney와 업스케일링 도구를 사용하여 만든 자신의 작업 Théattre D'opéra Spatial에 대한 등록 청구와 관련하여 최근 결정에서 볼 수 있습니다. Copyright Office는 다음과 같이 밝혔습니다.

위원회는 인공지능("AI")에 의해 생성된 콘텐츠가 최소량 이상 포함되어 있음을 발견하고, 따라서 이 콘텐츠는 등록 신청서에 공개되어야 합니다. 알렌씨는 인공지능이 생성한 자료를 부인하고 싶지 않기 때문에 작품을 제출된 것으로 등록할 수 없습니다.[9]

AI가 문학과 음악, 다른 형태의 예술을 생성하는 데 점점 더 많이 사용됨에 따라, 미국 저작권청은 인공지능에 의해 생성된 재료를 포함한 작품이 '기계적 복제' 성격을 나타내는지, 아니면 '작가 자신의 창의적 개념의 발현'인지를 강조하는 새로운 지침을 발표했습니다. [10]미국 저작권청은 2023년 3월 AI 활용과 관련된 다양한 문제에 관한 규칙을 발표하고 다음과 같이 밝혔습니다.

...Office는 매년 약 50만 건의 등록 신청을 받기 때문에, 신청서에 공개하기 위해 필요한 정보를 수정하거나 확대해야 하는 등록 활동의 새로운 경향을 볼 수 있습니다.

그러한 최근의 발전 중 하나는 표현적인 물질을 생산할 수 있는 정교한 인공 지능 ("AI") 기술의 사용입니다. 이러한 기술은 기존의 방대한 양의 인간이 작성한 작품을 "훈련"하고 해당 훈련에서 얻은 추론을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 일부 시스템은 "프롬프트"라고 불리는 사용자의 텍스트 지시에 응답하여 작동합니다.

결과 출력은 텍스트, 시각적 또는 오디오일 수 있으며 설계와 훈련된 자료를 기반으로 AI에 의해 결정됩니다. 흔히 "세대 AI"라고 표현되는 이러한 기술은 그들이 생산하는 자료가 저작권의 보호를 받는지, 인간이 작성한 자료와 AI가 생성한 자료로 구성된 저작물이 모두 등록될 수 있는지, 그리고 이를 등록하려는 신청자가 사무실에 어떤 정보를 제공해야 하는지에 대한 의문을 제기합니다.[11]

영국

그 밖의 관할권에는 다음과 같은 영국의 Copyright, Designs and Patents Act 1988을 포함하여 컴퓨터로 생성된 저작물과 관련된 명시적인 법적 언어가 포함됩니다.

컴퓨터로 제작된 문학적, 극적, 음악적 또는 예술적 작품의 경우에는 저작자가 그 작품의 창작에 필요한 편곡을 하는 자로 간주됩니다.[6]

그러나 영국법에 따른 컴퓨터 생성 작업법은 컴퓨터 프로그램에 의한 자율적인 창작물에 관한 것입니다. AI 도구를 사용하는 개인은 일반적으로 저작권 작업의 최소 요구 사항을 충족한다고 가정할 때 저작물의 저자가 됩니다. 컴퓨터 생성 작업에 사용되는 언어는 AI와 관련하여 인간 프로그래머가 AI 도구의 자율적인 제작에 저작권을 가질 수 있는 능력(즉, 인간의 직접적인 입력이 없는 경우)과 관련이 있습니다.

각 복합 프레임이 컴퓨터로 생성된 작업인 경우에는 게임의 다양한 요소의 외관과 각 프레임이 생성되는 규칙 및 논리를 고안하고 관련 컴퓨터 프로그램을 작성했기 때문에 작업 생성에 필요한 배열을 존스 씨가 수행했습니다. 이러한 상황에서 나는 존스 씨가 작품의 창작에 필요한 준비를 한 사람이므로 s.9(3)[12]에 의해 저작자로 간주된다는 것에 만족합니다.

영국[13] 정부는 지적 재산과 관련하여 생성 도구와 AI의 사용에 대해 협의하여 "AI 회사가 자신의 모델에 대한 입력으로서 저작권이 있는 저작물에 접근할 수 있도록 지원하기 위한 지침을 제공하기 위해" 저작권이 있는 저작물의 권리자를 지원하기 위해 생성된 출력물에 대한 보호를 보장합니다."[14] 미국 저작권청은 최근 2023년 등록 지침에 따라 조회 및 의견 요청 통지서를 발간했습니다.[15]

중국

2023년 11월 27일 베이징 인터넷 법원은 소송에서 AI 생성 이미지에 대한 저작권을 인정하는 판결을 내렸습니다.[16]

변호사이자 AI 예술 창작자가 지적했듯이 지적 재산권 규제 기관, 입법자 및 법원의 과제는 자동화된 AI 공장의 위험을 고려하면서 기술적으로 중립적인 방식으로 인간의 창의성을 보호하는 방법입니다. AI 도구는 저작권(음악, 블로그, 시, 이미지 및 기술 논문) 또는 기타 지적 재산권(특허 및 디자인 권리)의 대상이 될 수 있는 다양한 자료를 자율적으로 생성할 수 있습니다. 이는 기존 지식재산권 체제에 전례 없는 도전을 의미합니다.[8]

저작권이 있는 데이터로 AI 교육

딥 러닝 모델은 공개적으로 사용 가능한 이미지 및 웹 페이지 텍스트와 같은 대규모 데이터 세트를 인터넷에서 소싱합니다. 그런 다음 텍스트와 이미지는 AI가 분석할 수 있는 숫자 형식으로 변환됩니다. 딥 러닝 모델은 인코딩된 텍스트와 이미지 데이터를 연결하는 패턴을 식별하고 어떤 텍스트 개념이 이미지의 요소에 해당하는지 학습합니다. 반복 테스트를 통해 모델은 텍스트 설명에 이미지를 매칭하여 정확도를 개선합니다. 훈련된 모델은 훈련 과정 후 제공된 텍스트 프롬프트만을 사용하여 새로운 이미지를 생성하거나 조작하는 기술을 평가하기 위해 검증을 거칩니다.[17] 이러한 교육 데이터 세트를 조립하는 것은 저작권이 있는 저작물을 복제하는 것을 수반하기 때문에 이 과정이 저작권자의 저작물 복제에 대한 독점적 권리를 침해하는지에 대한 문제가 제기되었습니다.

미국 머신 러닝 개발자들은 저작권이 있는 저작물을 사용하는 것은 혁신적이고 제한적이기 때문에 공정한 사용 하에서 이것이 허용된다고 전통적으로 생각해 왔습니다. [18]이 상황은 구글 북스가 저작권이 있는 책을 저작자 조합에서 스캔한 것과 비교되었습니다. 구글 대 구글은 스캔한 내용이 공개되지 않았고, 그 사용이 표현적이지 않았기 때문에 궁극적으로 공정한 사용으로 판명되었습니다.[19]

티모시 B. Ars Technica의 Lee는 원고가 성공하면 구글, 마이크로소프트 및 메타와 같은 대기업에 유리하게 힘의 균형이 이동할 수 있다고 주장합니다. 이는 저작권자로부터 대량의 훈련 데이터를 라이센스하고 사용자 생성 데이터의 독점 데이터 세트를 활용할 수 있는 여유가 있습니다. [20]IP 학자인 브라이언 케이시(Bryan Casey)와 마크 렘리(Mark Lemley)는 텍사스 법률 리뷰에서 데이터 세트가 너무 커서 "단순히 모든 (데이터) 라이센스를 부여할 수 있는 그럴듯한 옵션이 없습니다."라고 주장합니다. 저작권 주장을 허용하는 것은 저작권 소유자가 보수를 받을 것이 아니라 사용이 전혀 허용되지 않을 것이라고 말하는 것과 같습니다." [21]다른 학자들은 동의하지 않습니다; 어떤 학자들은 미국의 음악 허가 절차와 비슷한 결과를 예상합니다.[22]

몇몇 국가들은 영국, 독일, 일본, 그리고 EU를 포함한 그들의 저작권 법령에 "텍스트 및 데이터 마이닝" (TDM)을 허용하는 예외를 명시적으로 포함시켰습니다. EU와 달리, 영국은 상업적 목적의 데이터 마이닝을 금지하고 있지만 AI 개발을 지원하기 위해 이를 변경해야 한다고 제안했습니다. "텍스트 및 데이터 마이닝을 위해 우리는 어떤 목적으로도 TDM을 허용하는 새로운 저작권 및 데이터베이스 예외를 도입할 계획입니다. 권리자는 합법적인 접근에 대한 요구 사항을 포함하여 콘텐츠를 보호하기 위한 안전 장치를 여전히 보유할 것입니다."[23] 2023년 6월 현재 EU 인공지능법 초안의 조항에 따르면 생성 AI는 "시스템을 훈련하는 데 사용된 저작권이 있는 자료를 요약할 수 있도록" 해야 합니다.[24]

저작권 침해 AI 출력물

Stable Diffusion의 트레이닝 세트에 포함된 Anne Graham Lotz의 사진
안정 확산(Stable Diffusion)에서 "Anne Graham Lotz"라는 프롬프트를 사용하여 생성한 이미지
생성 AI 모델은 훈련 세트의 이미지와 사실상 동일한 출력을 생성할 수 있습니다. 이 예제를 사용한 연구 논문은 학습 이미지의 0.03%에 대해서만 유사한 복제를 생성할 수 있었습니다.[25]
안정 확산이 "말을 타고 있는 우주인, 피카소"라는 프롬프트를 사용하여 생성한 이미지. 생성 이미지 모델은 트레이닝 세트에서 특정 아티스트의 시각적 스타일을 모방하는 데 능숙합니다.

어떤 경우에는 딥 러닝 모델이 교육 세트의 항목의 특정 세부 사항을 "기억"하고 새 콘텐츠를 생성할 때 복제하여 출력물이 저작권 침해로 간주될 수 있습니다. 이 동작은 일반적으로 AI 개발자들에 의해 과적합의 한 형태로 간주되며 현재 시스템에서 이 동작이 얼마나 널리 퍼져 있는지는 확실하지 않습니다.

construct는 "잘 construct된 AI 시스템은 일반적으로 훈련 말뭉치의 특정 작업에서 변경되지 않은 데이터를 어떤 사소한 부분에서도 재생하지 않는다"고 주장했습니다. 미국 법에 따르면, 인공지능 출력물이 저작권을 침해한다는 것을 증명하려면, 원고는 저작권이 있는 저작물이 "실제 복제"되었다는 것을 보여주어야 합니다. 즉, 인공지능이 자신의 저작물과 "실질적으로 유사한" 출력물을 생성하고 인공지능이 자신의 저작물에 접근할 수 있었다는 것을 의미합니다.[4]

훈련된 데이터를 통계적으로 모델링하는 학습 과정에서 심층 생성 AI 모델은 훈련 세트에서 특정 저자의 고유한 스타일을 모방하는 방법을 학습할 수 있습니다. 가상 캐릭터는 미국 및 기타 국가에서 일부 저작권 보호를 받기 때문에 AI는 가상 캐릭터가 포함된 소설 작품의 형태로 침해 콘텐츠를 제작할 수도 있습니다.[4][25]

안정 확산(Stable Diffusion)과 같은 생성 이미지 모델은 파블로 피카소와 같은 예술가의 스타일 특성(특정 붓 놀림, 색상 사용, 원근법 등 포함)을 모델링할 수 있으며 사용자는 "말을 타는 우주 비행사"와 같은 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 피카소에 의해" 모델이 작가의 스타일을 임의의 주제에 적용한 새로운 이미지를 생성하도록 합니다. 그러나 예술가의 전반적인 스타일은 일반적으로 저작권 보호 대상이 아닙니다.[4]

소송

  • 2022년 11월 마이크로소프트, 깃허브, 오픈을 상대로 한 집단소송AI는 공공 깃허브 저장소에서 훈련된 AI 기반 코드 편집 도구인 깃허브 코파일럿이 속성을 제공하지 않고도 훈련 데이터 버바팀과 일치하는 소스 코드를 생성할 수 있었다고 언급하며 저장소 작성자의 저작권을 침해했다고 주장했습니다.[26]
  • 2023년 1월, 사라 안데르센(Sarah Andersen), 켈리 맥커넌(Kelly McKernan), 칼라 오르티즈(Karla Ortiz) 등 세 아티스트는 스태빌리티 AI(Stability AI), 미드저니(Midjourney), 데비안트 아트(Deviant Art)를 상대로 집단 저작권 침해 소송을 제기했습니다. 이들 회사가 원작자의 동의 없이 웹에서 긁어낸 50억장의 이미지에 AI 도구를 교육해 수백만 아티스트의 권리를 침해했다고 주장합니다.[27] 원고들의 불만은 "훈련된 확산 모델이 훈련 이미지의 복사본을 생성할 수 있다"고 잘못 주장하고, 안정 확산을 "단지 복잡한 콜라주 도구"로 묘사하는 등 기술적 부정확성으로 비판받아 왔습니다.[28] 원고들은 저작권 침해 외에도 AI 도구가 원고들의 스타일대로 저작물을 창작할 수 있는 능력과 관련하여 불법경쟁과 퍼블리시티권 침해를 주장하고 있습니다.[28] 2023년 7월, 미국 지방 판사 윌리엄 오릭(William Orrick)은 안데르센(Andersen), 맥커넌(McKernan), 오티즈(Ortiz)가 제기한 대부분의 소송을 기각할 의향이 있었지만, 그들이 새로운 소장을 제출할 수 있도록 허용했습니다.[29]
  • 2023년 1월, 스태빌리티 AI는 라이선스를 구매하지 않고 학습 데이터에 이미지를 사용했다는 이유로 Getty Images에 의해 런던에서 소송을 당했습니다.[30][31]
  • 게티는 2023년 2월 미국 델라웨어 지방법원에 스태빌리티 AI를 상대로 또 다른 소송을 제기했습니다. 이 소송은 다시 Getty의 이미지를 Stable Diffusion 교육에 사용한 것에 대한 저작권 침해를 주장하며, 나아가 모델이 Getty의 워터마크로 이미지를 생성함으로써 Getty의 상표를 침해한다고 주장합니다.[32]
  • 2023년 7월, 작가 폴 트렘블레이와 모나 아와드는 오픈을 상대로 소송을 제기했습니다.인공지능, 그 ChatGPT, 오픈을 주장하고 있습니다.AI의 언어 모델은 저작권이 있는 책을 무단으로 사용했습니다. ChatGPT의 작품에 대한 정확한 요약은 무단 콘텐츠 사용을 시사합니다. 이번 소송은 저작권 소유자와 AI 기업 간의 싸움을 부각시켜 저작권 규칙과 데이터 소스 공개에 대한 논의로 이어질 가능성이 있습니다.[33][34]
  • 2023년 8월 미국 연방순회항소법원은 탈러 대 펄머터 사건에서 인공지능 시스템에 의해 만들어진 발명의 특허성에 대해 판결했습니다. 이 사건은 스티븐 탈러가 자신의 인공지능 프로그램인 DABUS를 사용하여 두 가지 발명품을 만든 것을 중심으로 진행되었습니다. Thaler는 DABUS를 발명가로 인정해야 한다고 주장했습니다. 법원은 미국법상 특허 출원에 대해 '자연인'만 발명자로 이름을 올릴 수 있다며 미국 특허청의 결정을 지지했습니다.[35] USPTO는 출원 발명자가 "자연인"인 경우 AI 발명에 특허 보호를 부여하는 것에 이의를 제기하지 않았지만, 인간 저자의 창의적인 입력이나 발명 없이 기계가 제작한 예술에 대해서는 저작권 보호를 부여하지 않습니다.[36] 이후 USPTO는 2024년 2월에 이 판결을 확인하는 규칙을 발표했지만, 이 방법이 특허 출원에 적절하게 문서화되어 있는 한 인간 발명자가 인공 지능의 출력을 통합할 수 있도록 허용했습니다.[37] 그러나 내부 작동과 발명적 거래에서 AI의 사용이 제대로 이해되지 않거나 대부분 알려지지 않은 경우와 같이 사실상 불가능해질 수 있습니다.[36]


참고문헌

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외부 링크