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[IT뉴스]AI 학습데이터 갈등 커지자…국회 "보상 기준 세워야"
온카뱅크관리자
조회:
3
2025-11-16 06:27:27
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">창작자 권리·산업계 혁신 사이 제도 공백 지적<br>문체부·과기정통부 협업 구조 조기 확립 필요해</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4umk3pHlt3"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a994f82978aebf4e81a7838f05a8957e276b9ef8db906ed428b81ee41cd069db" dmcf-pid="87sE0UXSXF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/16/yonhap/20251116062414508uerl.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="fAVBAknQG0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/16/yonhap/20251116062414508uerl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [연합뉴스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c74232f3efa9944872c7417243d2f84104c57d67f49e42af9cbdf0e1f240084e" dmcf-pid="6zODpuZvHt" dmcf-ptype="general">(서울=연합뉴스) 박형빈 기자 = 생성형 인공지능(AI) 확산으로 학습데이터 활용과 저작권 보호의 충돌이 커지는 가운데, 데이터 이용 보상 기준과 투명성 확보를 위한 제도 정비에 나서야 한다는 국회 보고서가 나왔다.</p> <p contents-hash="230d7934ccb66b090db2e7f1e55342376c40649951299b238645422c19f214d3" dmcf-pid="PqIwU75TY1" dmcf-ptype="general">국회 입법조사처는 지난 13일 발간한 'AI 데이터 학습과 저작권 문제 해결을 위한 과제'에서 AI 개발에 필수적인 대규모 데이터 학습이 저작권법이 보호하는 저작물·데이터베이스와 구조적으로 충돌한다며 이같이 제언했다.</p> <p contents-hash="80bc00606240def161c4a8f05b07fd4a2942ae55b52ab3886c06f4c40fa9f4fe" dmcf-pid="Qi05Rd4qX5" dmcf-ptype="general">현재 정부는 AI 학습 관련 공정이용 가이드라인을 만들고 보상체계 구축을 추진 중이지만 저작권자와 산업계의 시각차는 여전하다.</p> <p contents-hash="f2e15b622e224e115c8c9711514c94f9f9c215703ec963f305bc0e7ede4a00c1" dmcf-pid="xnp1eJ8BtZ" dmcf-ptype="general">저작권자는 시장 잠식과 창작자 이익 침해를 우려하고, 산업계는 법적 불확실성으로 신기술 개발이 지연될 수 있다고 주장하기 때문이다.</p> <p contents-hash="bc4b42ae0bf11fdb9a350af4131555a9176af7dc486c72cf4312b437cc0b691b" dmcf-pid="y5jLGXlwXX" dmcf-ptype="general">보고서는 주요국이 AI 학습 문제를 '텍스트·데이터 마이닝(TDM) 면책'과 '공정이용' 두 방식으로 대응하고 있다고 정리했다.</p> <p contents-hash="74556f915095f2bc39c59ecf1d1847fbfe789da65e6d4f1c4185547e4eec44ee" dmcf-pid="W1AoHZSrGH" dmcf-ptype="general">TDM 면책은 디지털 텍스트나 데이터를 자동화 기술로 분석할 때 저작권자의 동의 없이 일정 범위의 이용을 허용하는 제도로, 유럽연합(EU)·영국·일본 등이 채택하고 있다.</p> <p contents-hash="6ecf0625e2b227584c3375563e7e1ee9523d3da44b6c7daf091c84360183e257" dmcf-pid="YtcgX5vmHG" dmcf-ptype="general">특히 EU는 학술 목적에는 폭넓은 예외를 인정하면서 영리 목적 이용에는 권리자의 통제권을 보장하는 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="26e08dbcdbc4c48e599c0478e08ef37a1343d48b6e9fcea2fcc339c14f66d423" dmcf-pid="GFkaZ1TstY" dmcf-ptype="general">반면 미국은 목적·시장 영향 등을 고려해 공정이용인지 개별 판단한다.</p> <p contents-hash="67ab200237a51a31542a6b61fba50f8e3581d319dabbf8a0265f2a2ab6f4377a" dmcf-pid="H3EN5tyOZW" dmcf-ptype="general">한국은 미국식 공정이용 모델을 도입하고 있지만, 관련 판례가 많지 않아 법적 예측 가능성이 작다는 점이 문제로 지적됐다.</p> <p contents-hash="018aeaf84c3db2f3f7b69f2594a9cdb9844d22319eac0180b0a87a82b04a5af6" dmcf-pid="X0Dj1FWIXy" dmcf-ptype="general">일부 글로벌 기업은 개별 저작물 이용 계약을 체결하며 적법성을 확보하고 있지만, 이는 자본과 협상력을 갖춘 대기업 중심으로만 가능한 방식이라 중소기업과 스타트업은 활용이 어렵다고 보고서는 짚었다.</p> <p contents-hash="38e3071bc605b3362d035c05e7987638a60fcf647bc40df23e4fac05f666b34e" dmcf-pid="ZpwAt3YCHT" dmcf-ptype="general">입법조사처는 정부·국회 모두 제도 정비가 필요하다고 제언했다. 보고서는 "학습데이터 이용 대가 산정 방식과 분배 원칙을 명확히 하고, 표준계약·협의 절차·분쟁 조정 체계를 마련해 협상력이 낮은 창작자도 합리적 보상을 받을 수 있도록 해야 한다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="e40c9c3059eb5132796d4473c49b0ef112e520677ec60035ee91a67efea658de" dmcf-pid="55jLGXlwYv" dmcf-ptype="general">또 "학습데이터 활용 전 과정의 투명성을 확보하고, 문체부와 과기정통부 간 협업 구조를 조기에 정착시켜 부처 간 역할을 명확히 해야 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="bd585e2862e08b46f81035d58a59d54443e36b83dd7d9e4b0e6b91a5868605c2" dmcf-pid="11AoHZSrtS" dmcf-ptype="general">국회에는 "AI 산업 확장 속도와 데이터 수요를 감안할 때 TDM 면책 규정 추가 도입 필요성을 지속해 검토해야 한다"며 "학습데이터 활용 투명성을 높이는 법적 근거 마련도 검토할 과제"라고 했다.</p> <p contents-hash="7883417c23794e0bfaf1a7cea3d2cb205c57fdcff19bc4cd92e56fe68345f02c" dmcf-pid="ttcgX5vmGl" dmcf-ptype="general">binzz@yna.co.kr</p> <p contents-hash="9e84dd9f2890bce57e48114fbc43a6569500763187bc90e89345946644b8b0a1" dmcf-pid="33EN5tyOZC" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p>
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