AI 학습용 데이터로서 뉴스 저작물의 적절한 활용을 위한 확대된 저작권집중관리제도 도입에 관한 논의 (A Preliminary Study on the Introduction of ECL(Extended Collective Liscensing) for the Appropriate Utilization of News Content as AI Training Data)

서지정보

· 발행기관 : (사)한국언론법학회
· 수록지 정보 : 언론과 법 / 23권 / 3호 / 137 ~ 177페이지
· 저자명 : 김대규, 홍 순 건

초록

AI의 본격적인 확산 국면에서 AI 학습용 데이터로서 뉴스 저작물을 활용하는 문제가 논란이 되고 있다. 뉴스는 우리사회에서 발생하는 다양한 사건과 사고들을 매일매일 정제된 언어로 기록하여 대중에게 전달하는 특성으로 인해 AI의 품질 유지를 위한 학습용 데이터로서 필수적이다. 이에 AI 서비스 사업자는 그동안 뉴스를 저작권자의 동의를 얻지 않고 무단으로 수집하여 AI 서비스의 학습에 이용해왔다. 그러나, 2023년 뉴욕타임즈가 미국에서 저작권 침해 소송을 제기한 이후 뉴스 저작물의 합법적인 이용방식에 대해 본격적인 논의가 이루어지고 있다. 현재 미국에서 AI 서비스의 선두주자인 오픈 AI는 뉴욕타임즈와의 소송에서 공정이용을 주장하고 있는데, 한편으로는 전세계에 있는 소수의 언론사들과 뉴스 이용을 위한 별도의 계약을 맺고 있다. 이는 오픈 AI가 소송에서 이기기 쉽지 않을 것이라는 판단에서 근거한다. 오픈 AI가 각 나라의 언론사들의 뉴스 저작물을 이용하기 위해서는 모든 나라에서 이것이 공정이용으로 판단을 받거나 별도의 면책 조항의 적용을 받아야하는데, 그러기에는 쉽지 않기 때문이다. 그래서 결국 이 문제는 현재 오픈 AI의 행보처럼 AI 서비스 사업자와 언론사 간의 개별적인 계약을 통해 해결될 가능성이 크다.
이때 중요한 문제가 제기될 수 있다. 오픈 AI의 현재 행보처럼 각 AI 서비스 사업자들은 각국에서 소수의 언론사들과만 계약을 체결하고 이들이 제공하는 뉴스로만 AI를 학습시킬 수 있다. 이 경우 해당 사업자가 제공하는 AI 서비스는 심각한 편향을 일으킬 수 있다. 현실을 재구성해 사람들의 의식에 영향을 미치는 뉴스는 다원성의 보장이 중요하다. 이는 뉴스가 정파성이 강하기 때문이다. AI가 소수 언론사의 뉴스만 학습할 경우 특정 정파적 시각만을 학습하게 되고 궁극적으로 이는 AI가 생산하는 결과물에 있어서 심각한 편향을 만들어 낼 수 있다. 이에 본 논문에서는 뉴스의 다원성을 보장하기 위해 사상의 자유시장 이론을 AI 학습 데이터 환경에서도 적응해야 하며, 이러한 토대를 구축하는 현실적인 대안으로 확대된 저작권집중관리제도의 도입을 제안한다. 이러한 제도는 AI와 뉴스 저작권자 간의 계약을 중앙 집중적으로 관리함으로써, AI가 다양한 출처의 뉴스를 학습할 수 있도록 하고, 동시에 뉴스 저작권자의 권리를 보호할 수 있다.
결론적으로, 본 논문은 AI의 발전과 민주적 여론 형성이라는 두 가지 가치를 균형 있게 고려한 저작권 제도의 필요성을 강조한다. AI가 고품질의 뉴스를 학습하고, 이를 통해 정확하고 공정한 정보를 제공할 수 있도록 법적, 제도적 장치를 마련하는 것이 중요하다. 이를 통해 AI와 뉴스 저작물 간의 조화를 이루고, 보다 공정한 정보 사회를 구축하는 데 기여할 수 있을 것이다.

영어초록

This study discusses the utilization of news as AI data, the legal issues surrounding copyright, and potential solutions. Recently, many media outlets have prohibited the unauthorized use of their news content for AI training, intensifying the conflict between AI and copyright. As a result, legal disputes between AI companies and media organizations are increasing in several countries, including the United States and South Korea.
The research organizes the current issues surrounding news copyright and discusses concerns that may arise when AI providers and media companies reach contracts to resolve these problems. It particularly highlights the data of AI bias that can occur when AI models are trained exclusively on news data from specific outlets, which could undermine the essence of news that plays a crucial role in shaping public opinion in democratic societies.
News content provides high-quality data in terms of timeliness, logic, and structure, significantly contributing to the advancement of AI services. News data serve as a public good that plays an essential role in democratic societies. It is important to note that media organizations reconstruct reality from a factual basis, presenting different perspectives. This characteristic suggests that news should be treated differently from other types of works. However, as news is produced through significant human and material resources invested by media organizations, unauthorized use for AI training can lead to copyright infringement issues.
This paper explores various legal approaches to address these copyright issues and proposes the introduction of an Expanded Collective Licensing in the domestic context. This system would centrally manage contracts between AI and news copyright holders, allowing AI to learn from diverse news data sources while simultaneously protecting the rights of news copyright holders.
In conclusion, this paper emphasizes the necessity of a copyright system that balances the values of AI advancement and democratic opinion formation. It is crucial to establish legal and institutional frameworks that enable AI to learn from high-quality news and provide accurate and fair information. By doing so, we can achieve harmony between AI and news content and contribute to building a fairer information society.

참고자료

· 없음