한국저작권위원회

영국 고등법원, 생성형 AI 모델 가중치(weights)는 '저작권 침해 복제물'이 아니라고 판시

충남대학교 법학전문대학원/교수

이철남

2025년 11월 4일, 영국 고등법원은 생성형 인공지능(Generative AI) 기술과 관련된 지적재산권법 관련 쟁점들에 대해 중대한 판결을 선고했다. 이 소송은 세계 최대의 이미지 라이선스 기업 중 하나인 Getty Images(이하 'Getty')가 오픈소스 생성형 AI 모델 'Stable Diffusion'의 개발사인 Stability AI(이하 'Stability')를 상대로 영국 내에서 저작권 침해, 상표권 침해 등을 주장하며 제기한 것이다.

본 판결의 법적, 기술적 함의를 이해하기 위해서는 우선 '잠재 확산 모델(Latent Diffusion Model)'인 Stable Diffusion의 작동 방식을 이해할 필요가 있다. 생성형 AI 모델은 '학습(training)'이라는 과정을 통해 개발된다. 이 과정에서 모델은 방대한 양의 데이터에 노출된다. 모델은 이 데이터를 학습하여 '모델 가중치(model weights)'라고 불리는 수십억 개의 통계적 파라미터(parameters)를 생성하고 조정한다. 이 가중치들이 바로 AI 모델의 핵심이다. '추론(inference)' 단계에서, 사용자가 '프롬프트(prompt)' 텍스트 명령어를 입력하면, 모델은 이 가중치를 기반으로 하여 학습 데이터의 통계적 패턴에 부합하는 새로운 이미지를 합성해낸다. 법원이 인정한 핵심적인 기술적 사실은, 학습이 완료된 모델 가중치 자체는 학습 데이터를 '저장(store)'하지 않는다는 점이다.

주목할 점은, Getty가 제기했던 소송의 핵심 쟁점들이 재판 과정에서 상당 부분 축소되었다는 사실이다. Getty는 당초 Stability가 AI 모델을 '학습 및 개발(Training and Development)'하는 과정에서 자사의 저작권 보호 이미지 수백만 개를 무단으로 '복제(scraped)'했다고 주장하며, 이 '학습 행위' 자체를 직접 저작권 침해(primary copyright infringement) 및 데이터베이스권 침해로 문제 삼았다. 그러나 재판이 진행됨에 따라, Getty는 이러한 핵심 주장들을 스스로 포기했다. 그 이유는 해당 '학습 및 개발' 행위가 영국 내에서 발생했다는 증거가 없음이 명백해졌기 때문이다.

직접 저작권 침해 주장이 포기됨에 따라, 소송의 쟁점은 자연스럽게 다음과 같은 두 가지 쟁점으로 전환되었다. 첫째, 간접(secondary) 저작권 침해 여부이다. AI 학습의 '결과물'인 Stable Diffusion '모델 가중치' 자체가, 영국 저작권법(Copyright, Designs and Patents Act 1988, 이하 'CDPA')이 금지하는 '침해 복제물(an infringing copy)'에 해당하는가? 둘째, 상표권 침해 여부이다. AI가 '추론' 과정을 통해 생성한 '산출물(output)'에 Getty의 워터마크와 유사한 형태(‘워터마크*')가 나타나는 현상이, 영국 상표법(Trade Marks Act 1994, 이하 'TMA')을 위반하는가?

법원은 이 두 가지 핵심 쟁점에 대해 다른 결론을 내렸다. 첫째, 법원은 AI 모델 가중치가 기술적으로 학습 데이터의 '복제물'을 포함하지 않으므로, CDPA(Copyright, Designs and Patents Act)상 '침해 복제물'에 해당하지 않는다고 판시하며 Getty의 간접 저작권 침해 주장을 전면 기각했다. 둘째, Stability의 초기 버전 모델(v1.x, v2.x)이 생성한 ‘워터마크*'는 소비자의 혼동을 야기한다고 보아, 상표권 침해(TMA 제10조(1)항 및 제10조(2)항) 주장은 부분적으로 인용했다.

1) 간접(Secondary) 저작권 침해 여부

본 판결에서 법리적으로 가장 중대하고 새로운 쟁점은 AI '모델 가중치'의 법적 성격 규명 문제였다. Getty는, 비록 학습 행위가 영국 밖에서 일어났더라도, 그 학습의 결과물인 Stable Diffusion 모델 가중치 (AI 모델) 자체가 '침해 복제물(an infringing copy)'에 해당한다고 주장했다. 만약 이 주장이 인정된다면, Stability가 이 모델을 영국으로 수입하거나 영국 내 사용자에게 제공하는 행위는 CDPA 제22조 및 제23조에 따른 간접 저작권 침해를 구성하게 된다. 법원은 이 쟁점을 판단하기 위해, '침해 복제물'이라는 용어를 '물품(Article)'과 '복제물(Copy)'이라는 두 가지 구성 요소로 나누어 순차적으로 분석했다.

(1) 물품(Article)

먼저 '모델 가중치'와 같은 무형적(intangible) 전자 파일이 CDPA 제22조 및 제23조에서 언급하는 '물품(article)'에 해당할 수 있는지를 검토했다. Stability는 '물품'이라는 용어가 CDPA 제정 당시(1988년)의 문맥상 유형적(tangible) 대상만을 의미한다고 주장했다. 그러나 법원은 이와 같은 좁은 해석을 배척했다. 법원은 저작권법이 기술 발전에 따라 그 의미가 확장되어야 한다는 해석 원칙을 적용했다. 법원은 의회의 입법 목적이 저작권자에게 실질적인 보호를 제공하는 것이었음을 강조하며, 만약 '물품'을 유형적 대상으로만 한정한다면 전자적 형태의 저작물 유통이 보편화된 현대 사회에서 저작권 보호에 심각한 공백이 발생할 것이라고 지적했다. 따라서 법원은 '물품'이라는 용어가 물리적 실체가 없는 전자 파일(본 사안의 '모델 가중치')을 포함할 수 있다고 넓게 해석했다.

(2) 침해 복제물(Infringing Copy)

'물품'의 해석에 이어, 법원은 본 사안의 핵심 쟁점, 즉 모델 가중치가 '침해 복제물'에 해당하는지를 판단했다. Getty는 CDPA 제27조(2)항의 정의 규정에 집중했다. 해당 조항은 침해 복제물을 "그 제작(making)이 저작권 침해를 구성했거나 구성했을 물품"으로 정의한다. Getty는 AI 모델 가중치의 '제작' 과정, 즉 '학습' 과정이 영국 내에서 발생했다면 명백히 수백만 건의 저작권 침해(이미지 복제)를 수반했을 것이므로, 그 불법적 행위의 결과물인 모델 가중치 역시 '침해 복제물'로 간주되어야 한다고 주장했다.

반면, Stability는 '침해 복제물(Infringing Copy)'이라는 용어의 문언 자체에 주목했다. 이 용어는 해당 물품이 법적으로 '침해'의 속성을 가질 뿐만 아니라, 기술적으로도 '복제물(Copy)'의 본질을 가져야 함을 전제로 한다는 것이다. 그러나 법원이 인정한 바와 같이, AI 모델 가중치는 학습 데이터를 '저장'하거나 '복제'한 것이 아니므로, 애초에 '복제물'이 아니라고 항변했다.

법원은 Stability의 주장을 받아들였다. 법원은 '침해 복제물(Infringing Copy)'의 정의(제27조)가 '복제(Copying)'의 정의(제17조)와 분리되어 해석될 수 없다고 판시했다. CDPA 제17조(2)항은 '복제'를 "저작물을 재생산(reproducing)하는 것" 또는 "전자적 수단으로 저장(storing)하는 것"으로 명확히 정의한다. 따라서 어떤 물품이 '침해 복제물'이 되기 위해서는, 그 물품 자체가 원본 저작물을 '재생산'하거나 '저장'하고 있어야 한다. 법원은 Sony Computer Entertainment Inc v Ball 판례를 인용하며, 해당 판결에서 RAM 칩이 '침해 물품'이 될 수 있었던 이유는 그것이 '일시적으로나마 복제물을 포함(contain)했기 때문'이라고 분석했다. 이를 근거로 법원은 "어떤 물품이 침해 복제물로 취급되기 위해서는, 적어도 어느 시점에는, 복제물을 포함했어야 한다"는 명확한 법리를 수립했다.

법원은 위와 같이 확립된 법리를 Stable Diffusion 모델 가중치의 기술적 사실에 적용했다. 법원은 AI 모델 가중치가 학습 이미지의 '복제물'이 아니라는 점을 분명히 했다. 모델 가중치는 학습 과정에서 학습된 "패턴과 특징들의 산물"일 뿐이며, 원본 저작물을 '저장'하거나 '재생산'하지 않는다. 즉, 모델 가중치는 학습 데이터를 포함한 적이 없다. 따라서 법원은 AI 모델 가중치가 CDPA 제17조가 정의하는 '복제물'이 아니므로, 제27조가 정의하는 '침해 복제물'에도 해당할 수 없다고 최종적으로 결론 내렸다.

2) 상표권 침해 여부

간접 저작권 침해 주장과 더불어, 법원은 AI 모델이 생성한 산출물(output)에 포함된 합성 워터마크(법원은 이를 '워터마크*'라고 명명함)가 Getty Images의 등록 상표(GETTY IMAGES, ISTOCK)를 침해했는지 여부를 심리했다. 법원은 상표권 침해의 법리적 판단에 앞서, Stability의 모델이 실제로 영국 사용자에게 의미 있는 수준의 '워터마크*'를 생성했다는 사실이 입증되었는지를 먼저 검토했다. 법원은 이 문제에 대해 모델의 버전에 따라 상이한 결론을 내렸다.

첫째, v1.x 및 v2.x과 같은 초기 모델에 대해, 법원은 실제로 워터마크를 생성했다는 사실을 인정했다. 이러한 판단은 i) Stability 스스로 v1.x의 워터마크 발생이 "사소하지 않음(non-trivial)"을 인정한 점, ii) Reddit 등 제3자에 의해 실제 사용 중에 발견된 증거, iii) 실제 사용자들이 사용할 법한 프롬프트를 이용한 Getty 측의 실험 결과 등을 종합적으로 고려한 결과이다.

둘째, SD XL 및 v1.6과 같은 후기 모델의 경우, 법원은 Getty의 주장을 기각했다. i) Getty가 수행한 광범위한 실험조차 이 모델들로부터 워터마크를 생성하는 데 실패했으며, ii) 유일하게 성공한 사례는 현실 사용자가 사용하지 않을 꾸며낸(contrived) 프롬프트를 사용한 비현실적 결과라고 배척했다. 특히 법원은 Stability의 내부 채팅 기록을 증거로 채택했는데, 이 기록은 Stability가 SD XL 출시 전 워터마크 생성 문제를 인지하고 이를 수정하기 위해 "dewatermarking" 필터링 작업을 수행했음을 보여주었다. 이는 워터마크* 생성이 AI 모델의 고유한 특성이 아니라, '과적합(overfitting)' 또는 '암기(memorization)' 로 인한 초기 기술적 결함(bug)이었으며, 후기 모델에서는 엔지니어링을 통해 해결되었음을 시사한다. 따라서 법원은 후기 모델에 대해서는 상표권 침해의 전제 자체가 성립하지 않는다고 판단했다.

(1) 영국 상표법 제10조(1)항

법원은 초기 모델(v1.x, v2.x)에 한해 동일성 침해 여부를 검토했다. ISTOCK (v1.x)의 경우 법원은 "Spaceships Image" 등에서 나타난 ISTOCK 워터마크가 등록 상표와 시각적, 청각적, 개념적으로 '동일(identical)'하다고 판단했다. 따라서 v1.x 모델의 ISTOCK 워터마크 생성은 제10조(1)항을 위반한다고 판결했다. 반면, GETTY IMAGES 상표에 대해서는 동일성을 부정했다. 법원은 실제 증거 중 가장 선명한 "First Japanese Temple Garden Image"의 워터마크*조차 "gettyimaiges"로 왜곡되어 표시된 점에 주목했다. 법원은 이러한 철자 왜곡이 사소하지 않으며 평균 소비자가 인지할 수 있는 차이이므로, 제10조(1)항의 엄격한 '동일성' 요건이 충족되지 않는다고 판시했다. 이는 AI가 생성한 아티팩트가 원본의 완벽한 복제가 아닌 확률적 '재생성'이기에, 본질적으로 왜곡과 변형을 수반하며, 이로 인해 동일성 주장이 성립하기 어려움을 보여준다.

(2) 영국 상표법 제10조(2)항

제10조(1)항과 달리, 제10조(2)항은 '동일성'이 아닌 '유사성'과 '혼동 가능성'을 요건으로 한다. 법원은 v1.x(iStock) 및 v2.1(Getty Images) 모두에 대해 제10조(2)항 침해를 인정했다. 법원은 AI 모델 접근 방식에 따라 평균 소비자를 i) 기술 전문가(모델 다운로드 사용자), ii) API 사용자(개발자), iii) 일반 사용자 (DreamStudio 웹 인터페이스 사용자)의 3가지 유형으로 구분했다. 법원은 소비자들이 "이 이미지를 Getty Images가 만들었다"고 오인하는 전통적인 '출처 혼동(source confusion)'보다는, "Stability AI가 Getty Images로부터 정식 라이선스를 받아 학습 데이터를 사용했기 때문에, 그 증표로 워터마크*가 나타난다"고 오인할 가능성이 높다고 판단했다. 즉, 이는 양사 간에 '경제적 연관성(economic link)' 또는 '라이선스 관계'가 존재한다고 오인하는 새로운 유형의 혼동이다. 이러한 법원의 판단은 단순한 추론에 그치지 않았다. Getty는 실제 사용자가 2022년 10월 Getty 측에 "Stable Diffusion이 당신들(Getty)과 어떻게 라이선스 계약을 맺고 있는가?"라고 문의한 이메일을 증거로 제출했다. 법원은 이 이메일을 '라이선스 관계 오인'이 실제로 발생했음을 보여주는 강력한 증거로 채택했다. 이는 AI 학습 데이터의 출처에 대한 대중적 인식이 상표권 혼동의 새로운 양태를 만들어내고 있음을 입증한 중요한 대목이다.

(3) 영국 상표법 제10조(3)항

법원은 제10조(3)항에 근거한 Getty의 세 가지 주장(부당한 편승, 식별력 약화, 명성 훼손)은 모두 기각했다. 첫째, 부당한 편승(Unfair Advantage) 주장에 대해 법원은 Stability나 사용자가 워터마크를 통해 Getty의 명성에 '편승'하려 했다는 주장을 일축했다. 워터마크는 AI 모델의 '버그(bug)'이지 '기능(feature)'이 아니며, 사용자들은 이를 이익으로 활용하는 것이 아니라 오히려 원치 않는 부산물로 여겨 적극적으로 회피하려 한다는 사실이 인정되었다.

둘째, 식별력 약화(Dilution)에 대해 법원은 '경제적 행동의 변화'에 대한 증거가 없다고 판단했다. Getty가 주장한 '라이선스 비용을 회피하기 위해 AI를 사용할 것'이라는 시나리오는 "유지 불가능한(unsustainable)" 순전한 추측에 불과하다고 일축했다. 라이선스를 피하려는 사용자가 왜 의도적으로 워터마크*가 생성된 (품질이 낮은) 이미지를 생성하려 하겠느냐는 논리적 모순을 지적한 것이다.

셋째, 명성 훼손(Tarnishment) 주장과 관련하여, Getty는 AI가 생성한 저품질 이미지나 유해 콘텐츠 이미지에 자사의 워터마크가 결합되어 Getty의 명성이 훼손된다고 주장했다. 그러나 법원은 이 주장을 기각했다. 결정적인 이유는, 유해 콘텐츠 이미지와 워터마크가 동시에 생성된 '실제 사용(in the wild)' 증거가 전무했기 때문이다. Getty가 제출한 증거는 오직 자사의 변호인단이 의도적으로 유해한 결과를 유도하여 만들어낸 '실험실의 산물(experimental artifacts)'일 뿐, 실제 사용자 경험을 반영하지 않는다고 배척했다. 이는 AI 모델의 잠재적 유해 산출물과 상표 아티팩트가 결합될 수 있다는 가설만으로는 명성 훼손을 주장하기에 불충분하며, 두 요소가 결합된 사례가 실제로 발생했다는 '실증적' 증거가 필요함을 명확히 한 것이다.

Getty Images는 Stability AI의 초기 모델(v1.x, v2.x)이 야기한 상표권 침해(TMA 제10조(1)항 및 제10조(2)항)에 대해서는 '부분적 승소'를 거두었다. 그러나 이는 이미 기술적으로 해결되었을 수 있는 과거의 문제에 대한 것일 수 있다. 반면, AI 모델 자체의 배포와 유통을 근본적으로 금지시킬 수 있었던 핵심적이고 미래지향적인 간접 저작권 침해 주장에서는 패소했다.

본 판결은 AI 모델 가중치(weights)가 학습 데이터의 '복제물'이 아니며, 따라서 영국 저작권법(CDPA)상 '침해 복제물'에 해당하지 않는다는 점을 사법적으로 명확히 했다. 이는 AI 개발사에게 가장 중대한 함의이다. 법원은 학습 '과정'의 적법성(본 판결에서는 다뤄지지 않음)과 그 '산출물'인 AI 모델의 적법성을 명백히 분리했다. 설령 학습 과정에 저작권 침해가 있었다고 가정하더라도, 학습 데이터의 '복제물'을 포함하지 않는 모델 가중치 자체는 '침해 복제물'로 간주되지 않는다. 이 판결에 따르면, 영국법 하에서 AI 모델 자체를 배포, 수입, 소지하는 행위는 간접 저작권 침해의 위험에서 상당 부분 벗어나게 된다. 이는 AI 모델의 자유로운 유통과 오픈소스 AI 생태계의 발전에 매우 긍정적인 신호로 작용할 것이다.

반면, 권리자(콘텐츠 소유자)의 입장에서 본 판결은 1988년에 제정된 영국 저작권법(CDPA)의 '복제물(copy)' 중심 정의(제17조)가, 데이터를 '학습(learning)'하는 AI의 새로운 기술적 과정을 규제하는 데 근본적인 한계가 있음을 노출시켰다. 그리고 Getty가 직접 침해 주장을 포기한 사실은, 분산된 글로벌 클라우드 환경에서 수행되는 AI 학습 행위 자체를 특정 국가의 법정에 세우는 것이 현실적으로 매우 어렵다는 것을 입증했다. 다만, 비록 간접 저작권 침해 주장은 실패했지만, 상표권 침해 주장이 일부 인용된 것은 주목할 만하다. 특히 법원이 AI 산출물 아티팩트(워터마크*)로 인해 "양사 간의 '경제적 연관성'(라이선스 관계)에 대한 혼동"이 발생할 수 있다고 인정한 것은, 향후 AI 관련 지적재산권 소송에서 권리자들이 활용할 수 있는 새로운 법적 논거가 될 수 있다.

본 판결은 (영국에서) AI 모델 가중치라는 '산출물'의 법적 지위에 대해서는 명확한 결론을 내렸지만, AI '학습 과정' 자체의 적법성이라는 근본적인 질문에 대해서는 판단을 유보했다. 따라서 저작권 보호 저작물을 AI 학습에 사용하는 것이 정당한지에 대한 핵심적인 논쟁은, 향후 직접 침해(primary infringement)를 직접 다루는 다른 소송이나, AI 학습에 대한 명확한 가이드라인을 제공할 입법적 논의를 통해 해결되어야 할 핵심 과제로 남게 되었다.

- Getty Images (US) Inc & Ors v Stability AI Ltd. EWHC 2863 (Ch). High Ct. of Justice (Ch Div). 4 Nov. 2025.

- Brachmann, Steve. "Mixed UK High Court Ruling Fails to Answer Fundamental Questions of AI Copyright Infringement." IPWatchdog.com, 4 Nov. 2025, https://ipwatchdog.com/2025/11/04/mixed-uk-high-court-ruling-fails-answer-fundamental-questions-ai-copyright-infringement/

- Cooke, Chris. "Judgement in Getty's UK lawsuit against Stability “underscores growing gap” between copyright and tech, says leading lawyer." CMU, November 4, 2025. https://completemusicupdate.com/judgement-in-gettys-uk-lawsuit-against-stability-underscores-growing-gap-between-copyright-and-tech-says-leading-lawyer/.

- https://www.judiciary.uk/wp-content/uploads/2025/11/Getty-Images-v-Stability-AI.pdf

- https://www.grip.globalrelay.com/getty-images-v-stability-ai-key-takeaways-for-ai-tech-companies

- https://www.osler.com/en/insights/updates/stability-ai-successfully-defends-getty-images-u-k-copyright-infringement-claim/, OSLER, November 7, 2025.

- https://www.ropesgray.com/en/insights/viewpoints/102lvxe/getty-image-loses-copyright-infringement-claim-against-stability-ai-in-uks-first, ROPES & GRAY, November 25, 2025.

Getty Images v. Stability AI: English High Court Rejects Secondary Copyright Claim

- https://www.lw.com/en/insights/getty-images-v-stability-ai-english-high-court-rejects-secondary

-copyright-claim, LATHAM & WATKINS, November 13, 2025.