한국저작권위원회

디지털규제포럼(CDRF), 생성형 AI 및 합성 미디어의 영향에 관한 쟁점을 상호 연계된 법 영역의 통합적 관점에서 조명

University of Colorado

이나라 연구원

2025년, 캐나다 디지털규제포럼(Canada Digital Regulators Forum, 이하 CDRF)은 생성형 AI와 합성 미디어(synthetic media)의 확산이 사회, 경제 전반에 미치는 영향을 종합적으로 검토하기 위해 공동 분석 보고서를 마련했다. 이번 분석에는 캐나다 저작권위원회(Copyright Board), 방송통신위원회(CRTC), 경쟁국 (Competition Bureau), 프라이버시 커미셔너(OPC)등 4개 기관이 참여했으며, 저작권, 방송·통신법, 경쟁법, 개인정보보호 체계, 스팸메일 규제법(Canada’s Anti-Spam Legislation) 등 서로 다른 법 영역에서 발생하는 쟁점을 통합적으로 조명한 것이 특징이다.

합성 미디어는 AI 또는 단순 자동화(simple automation) 기술을 활용하여 생성된 이미지, 영상, 텍스트, 오디오 등 모든 인공적 형태의 콘텐츠(artificially generated contents)를 의미한다. 생성형 AI 모델의 확산으로 누구나 손쉽고 빠르게 이러한 콘텐츠를 대량으로 생산·배포할 수 있게 되면서, 합성 미디어의 활용 영역은 예술, 오락뿐 아니라 광고, 정치, 교육, 기업 등 사회 전반으로 확대되었다. CDRF 보고서에서는 딥페이크(deepfakes)를 합성 미디어의 대표 사례로 언급한다.

이번 보고서는 합성 미디어가 각 규제 기관의 관할 분야에 미치는 영향을 기관별로 정리하고 있다.

1) 저작권위원회

합성 미디어가 대량으로 생산되는 환경에서는 저작권자를 명확히 식별하거나 이용 허락 여부를 판단하기가 더욱 어려워지고 있다는 점을 지적한다. 특히 학습 데이터로 어떤 저작물이 어떻게 쓰였는지 확인하기 어려운 현행 구조를 문제점으로 꼽고 있다. AI 생성물의 저작물성, 텍스트-데이터 마이닝(TDM) 허용 범위, 학습용 복제에 대한 신규 요율(tariffs) 가능성 등 기존 저작권 체계에서 정립되지 않은 쟁점들이 부각되고 있으며, 이러한 논의는 향후 요율 결정과 라이선스 해석에 직접적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. AI 또는 합성 미디어가 위원회 결정에 영향을 미칠 수 있는 요소는 다음과 같다.

(1) 새로운 요율표(New tariffs): AI 훈련에 저작물 사용 시 복제·저장 여부와 그 대가를 둘러싼 문제

(2) 래퍼토리 고려 사항(Repertoire considerations): AI 생성 콘텐츠 포함 여부, 창작자(인간/기계) 정체성, 저작권 보호 여부 판단

(3) 소재 불명 권리자(Unlocatable owners): 권리자 추적 어려움으로 인한 허가 요청 증가 및 저작자성 논란

2) 방송통신위원회

생성형 AI는 콘텐츠 제작 방식뿐 아니라 접근성, 뉴스 유통, 공공 신뢰에 미치는 영향을 폭넓게 분석한다. 합성 미디어가 자동 자막, 음성 합성, 더빙 등 접근성 기술을 향상시키는 반면, 허위 정보 확산과 뉴스 신뢰도 저하를 초래할 수 있다는 점을 우려한다. AI 기반 콘텐츠가 ‘캐나다 콘텐츠(Canadian content)’로 인정될 수 있는지 여부도 중요한 검토 대상이다. 또한 AI 활용으로 뉴스 생산과 유통 구조가 변화하고 실제와 매우 유사한 가짜 뉴스까지 만들어질 수 있다는 점은 방송·통신 영역에서 핵심 쟁점으로 꼽힌다.

3) 경쟁국

합성 미디어, 특히 딥페이크 기술이 경쟁법의 기만적 마케팅 규정과 충돌할 가능성에 주목한다. 딥페이크 기반 광고, 유명인 사칭 영상, 허위 성능 주장 등은 모두 경쟁법의 형·민사 조항 위반 소지가 있으며, 이러한 행위는 소비자, 기업, 경쟁 환경 모두에 부정적 영향을 미친다고 지적한다. 보고서에서는 딥페이크를 활용한 기만적 표현이 어떤 조항에 해당하는지 예시와 함께 제시하면서, 합성 미디어가 시장의 신뢰 기반을 약화시킬 수 있다는 점을 강조한다.

4) 프라이버시 커미셔너

딥페이크와 음성 합성 기술이 개인을 식별할 수 있는 정보(이미지, 음성, 텍스트 등)를 대규모로 수집·변형하고, 다양한 방식으로 재조합한다는 점을 위험 요인으로 제시한다. 합성 미디어 자체가 특정 개인과 유사할 경우 개인정보에 해당할 수 있으며, 목적의 적절성 여부 판단, 동의 획득 방식, 투명한 데이터 처리 절차 등 기존 프라이버시 원칙들이 모두 적용되어야 한다는 입장을 분명하게 밝히고 있다.

5) 스팸메일 규제법

생성형 AI가 자동으로 생성하는 대량 피싱 메시지, 허위 광고, 악성 링크 등이 상업성 전자우편(commercial electronic message) 규제 체계를 흔들 수 있다고 지적한다. 스팸메일 규제법상, 상업성 전자우편을 전송할 때 동의, 발신자 정보, 수신 거부 기능을 반드시 요구하며, 이는 AI가 자동으로 생성한 메시지에도 동일하게 적용된다. 생성형 AI가 스팸 발송 효율을 높이고 악성 코드를 포함한 ‘기만적(deceptive) 메시지’를 대량 생산할 수 있기 때문에, 해당 법안의 집행 필요성이 더욱 커질 것으로 평가된다.

합성 미디어와 관련된 쟁점은 여러 제도에서 각각 다른 방식으로 나타난다. 저작권 영역에서는 학습 데이터 활용과 AI 생성물의 저자성 문제가 제기되며, 경쟁법에서는 딥페이크를 이용한 기만적 표현이 주요 사안으로 언급된다. 개인정보보호 체계에서는 이미지와 음성 등 개인 정보 처리 방식이 다뤄지고, 스팸 규제에서는 대량으로 자동 생성·전송되는 기만적 메시지와 관련된 문제가 확인된다. 현행 제도에서는 합성 미디어가 분야별로 서로 다른 기준에서 검토되고 있어, 관할 기관 간의 조정 필요성이 제기된다.

국내에서도 생성형 AI와 관련해 학습 데이터 이용, AI 생성물의 법적 지위, 상업성 전자우편의 오남용 등은 이미 현실적인 과제로 떠오르고 있다. 여러 제도가 얽혀 있는 점을 고려하면 쟁점을 정리하고 역할을 나누는 과정이 필요하며, 이번 보고서는 기관별 검토 내용을 통해 그 방향을 살필 수 있는 실마리를 제공한다.

https://competition-bureau.canada.ca/en/how-we-foster-competition/education-and-outreach/publications/canadian-digital-regulators-forum-synthetic-media-digital-landscape#sec04