생성형 AI의 뉴스 콘텐츠 데이터 학습 문제를 놓고 네이버와 언론사 간 갈등이 이어지는 가운데, 저작권료 산정 모델을 제시한 국내 첫 사례입니다.
이어 "저작권과 데이터 정책이 기술의 속도를 따라잡지 못하는 현실 속에서, 국회가 시대 변화를 읽고 제도적 해법을 제시하는 역할을 충실히 하겠다"고 말했습니다.
이재경 한국엔터테인먼트법학회 회장은 "AI는 독단적 능동적 존재가 아니라는 점을 놓치지 말아야 한다"며 창작물 저작권의 중요성을 강조했습니다.
최 교수는 "'공정이용'(저작권자의 허락 없이 저작물을 제한적으로 사용할 수 있는 예외) 개념이 존재하는 우리나라의 법제 환경에서는 TDM 면책 입법이 불필요하다"면서 "성급한 입법은 문제를 더 키우고, AI산업과 콘텐츠 산업을 모두 무너뜨릴 수 있다"고 지적했습니다.
해당 연구 결과에 따르면 지상파 3사 뉴스 데이터의 연간 저작권 가치는 수익접근법으로 분석한 결과, '정당 대가'의 기준이 될 수 있는 가치는 100만 명 기준 약 713억 원~1112억 원 규모로 추산됐습니다.
변 교수는 "지상파 3사의 지난해 뉴스 제작비용 총 4283억원을 기준으로 방송사 뉴스 콘텐츠의 유통 경로별 이용도를 분석한 결과, 생성형 AI의 분담률은 약 20.5%로 나타났다"면서 "이를 비용접근법으로 분석했을 때 AI기업이 부담해야 할 비용은 연간 877억 6000만 원으로 산출됐다"고 설명했습니다.
이는 AI 기업이 지상파 3사 뉴스 콘텐츠 학습에 지급해야 할 저작권료 수준을 정량적으로 제시한 첫 연구 결과입니다.
홍원식 동덕여대 교수가 진행을 맡은 토론에서, 최진원 대구대 교수는 "저작권 행사는 타파해야 할 규제가 아니며, 잉여 이익의 원활한 분배를 통해 보호와 활용의 균형을 찾고 지속가능성을 높이는 것이 중요하다"고 강조했습니다.
이종관 법무법인 세종 전문위원은 "창작과 지식정보의 지속적 공급이 이뤄지지 않을 경우 결국 AI의 산출물은 품질이 열화되거나 어디서 봄직한 뻔한 산출물만 남게 될 수 있다"며 "창작이나 데이터 생산에 대한 일정 수준의 유인장치가 필요하다"고 제언했습니다.
김태경 법무법인 KCL 변호사는 "섣부른 TDM 면책 입법은 국내외 고품질 한국어 데이터를 글로벌 빅테크 기업에게 아무런 협상 없이 무상으로 제공하는 결과를 초래해 기술 종속을 넘어 데이터 식민지화 시킬 수 있다"고 경고하며 "현행 저작권법 상 공정이용 조항에 관한 판례를 축적하여 불확실성을 제거해가는 것이 우리 법체계에 맞는 접근법"이라고 밝혔습니다.
이에 대해 정부 관계자들은 뉴스 콘텐츠가 AI 데이터 학습에 활용되는 것을 놓고 공정한 대가 산정이 필요하다는 데는 공감하면서도, 실제 정책에 적용하는 데 어려움이 있다고 토로했습니다.
최영진 문화체육관광부 저작권정책과장은 "현재 운영 중인 AI 저작권 워킹그룹을 통해 협상의 장을 마련하고 가급적 모범이 될 수 있는 거래 모델을 발굴, 실질적인 도움이 될 수 있는 방안을 찾겠다"고 밝혔습니다.
장기철 과학기술정보통신부 인공지능데이터진흥과장은 "같은 데이터라도 기업마다 해당 데이터가 갖는 가치가 다르기 때문에 일률적으로 대가를 산정해 가격을 매기기는 어려워 보인다"는 견해를 내놨습니다.
