한국저작권위원회

ISSN 2983-1954 (Online)

□ '사용자 동의 기반'의 저작권 보호 움직임 … 파일 공유 플랫폼의 AI 학습 약관 철회 사례 조명

 ○ WeTransfer 약관 논란과 창작자 권리 중심 저작권 보호 패러다임 전환

  - 2025년 7월 파일 공유 플랫폼 WeTransfer가 사용자 콘텐츠의 AI 학습 활용을 허용하는 약관 조항을 추가했다가 창작자 공동체의 강한 반발에 직면해 하루 만에 이를 철회하고 명시적 AI 학습 거부 정책을 선언했다. 이는 어도비(Adobe), 줌(Zoom) 등 주요 SaaS 플랫폼들이 AI 데이터 수집을 위한 약관 확대를 시도하는 상황에서, 법적 규제에 앞서 사용자 신뢰 확보를 위해 자발적으로 투명성을 채택한 희소한 사례로 평가된다. WeTransfer는 기존의 선택 거부 방식(Opt-out)에서 명시적 선택 동의(Opt-in) 구조로 전환하며, 사후 침해 대응 중심에서 사전 설계 단계부터 사용자 통제권을 보장하는 새로운 저작권 보호 패러다임의 가능성을 제시했다.

※ (주제어) 파일 공유 플랫폼, WeTransfer, 명시적 AI 학습 거부 정책, 명시적 선택 동의, Opt-in

□ 크롤링에서 옵트인(Opt-in) 기반으로…AI 학습 데이터 정책의 창작자 권리 강화 추세

 ○ 크롤링에서 옵트인 기반으로, 창작자 권리를 위한 AI 학습 데이터 정책 변화

  - 스태빌리티 AI(Stability AI)가 크롤링 중심의 데이터 수집 방식을 전환하고, 창작자 권리를 존중하는 옵트인(Opt-In) 기반 라이선스·보상 체계 도입을 공식화했다. 프렘 아카라주 CEO는 창작자가 직접 작품을 업로드하고 학습 허용 여부를 선택할 수 있는 마켓플레이스를 구축하겠다고 밝혔으며, 샤잠(Shazam)식 이미지 핑거프린팅(Fingerprinting)과 스포티파이(Spotify)형 보상 모델을 검토 중이다. 이는 게티이미지와 다수 예술가 집단소송, 음악 업계의 동시 소송 등 저작권 침해 분쟁이 확산되는 상황에서 나온 대응으로, 법적 리스크 예방과 지속 가능한 사업 구조 마련을 위한 업계 차원의 전환 시도로 평가된다.

※ (주제어) 스태빌리티 AI, 크롤링, 옵트인, Opt-In, 이미지 핑거프린팅, 스포티파이

□ AI 기반 검색 및 생성 서비스 확산과 무단 크롤링 피해 사례 증가

 ○ AI 크롤러의 차단 우회와 무단 스크래핑 가속화

  - 최근 AI 기반 검색 및 생성 서비스가 웹사이트의 크롤링 차단 지시를 무시하고 데이터를 무단으로 수집하는 사례가 증가하고 있다. 일부 서비스는 초기에는 자사 크롤러를 명시적으로 밝히지만, 차단 조치가 이루어지면 사용자 에이전트와 IP 대역을 변경해 식별을 회피하며, 접근 금지 규정을 담은 robots.txt 파일을 무시하거나 요청조차 하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 행태는 단순히 검색 사이트에서 노출을 위해 수집하는 것과 달리, 실시간으로 정보를 가져와 답변을 생성하는 RAG(검색 증강 생성) 방식에 활용되면서 웹사이트 방문자 유입 없이 데이터만을 가져가는 구조를 만들고 있다.

※ (주제어) AI 크롤러, robots.txt, 검색 증강 생성, RAG

□ 블록체인 기반 분산형 콘텐츠 플랫폼과 창작자 수익 구조 변화 동향

 ○ 중앙집중형 플랫폼 독점 구조에 대한 블록체인 기반 창작자 주권 모델 확산

  - 스포티파이, 애플뮤직, 아마존뮤직 등 메이저 콘텐츠 기업 3사가 글로벌 음원 스트리밍 시장의 59%를 독점하며 창작자에게는 수익의 15% 내외만을 배분하는 구조적 불균형이 지속되고 있다. Audius와 Mirror 등 블록체인 기반 분산형 플랫폼이 창작자에게 90% 수익 배분과 완전한 콘텐츠 통제권을 제공하는 대안 모델을 제시하며 중앙 집중형 플랫폼의 대체 플랫폼이 관심을 받고 있다. 이러한 블록체인 기반 분산형 플랫폼은 스마트 계약과 NFT 로열티 시스템을 통한 기술적 구현이 성숙해지면서 기존 중앙집중형 플랫폼의 통제에서 벗어난 창작자 주권 생태계가 확산될 것으로 전망된다.

※ (주제어) 중앙집중형 플랫폼, 스포티파이, 애플뮤직, 아마존뮤직, 블록체인 기반 분산형 콘텐츠 플랫폼, 스마트 계약, NFT 로열티 시스템

□ AI 언어 복원 기술을 활용한 손상된 고대 텍스트 해독 자동화

 ○ AI 언어 복원 기술 도입에 따른 문화유산 연구 방법 진화

  - AI 기술이 고대 텍스트 복원 분야에 중요한 발전을 가져오며 디지털 인문학 분야의 연구 방식이 변화하고 있다. 손상된 고대 비문과 문서를 자동으로 해독하는 AI 언어 복원 기술은 텍스트 복원, 연대 추정, 지리적 출처 식별 기능을 통해 인류 문화유산 연구 방식을 개선하고 있다. 특히 구글 딥마인드의 에이니어스(Aeneas) 모델은 약 17만 6천 개의 라틴어 비문을 학습하여 손상된 로마 비문을 복원하고 해석하는 데 주목할 만한 성과를 보여주고 있다. 한편 AI 기술은 베수비오 화산 폭발로 탄화된 파피루스 해독과 같은 난제 해결을 진전시키는 등 소실된 언어와 문자 해독에도 유의미한 결과를 보이고 있다.

※ (주제어) AI 언어 복원 기술, Aeneas, 고대 텍스트 해독 자동화

□ 주간기술동향

 ○ '추측적 디코딩' 기술과 AI 효율 최적화를 위한 알고리즘 개발 동향

  - 최근 AI 연구계는 추측적 디코딩의 점진적 개선을 넘어, AI 성능의 근본적인 한계를 돌파할 새로운 알고리즘 설계 패러다임에 주목하고 있다. 본 보고서는 그 대표적인 두 가지 최신 연구 동향을 심층적으로 분석하고자 한다. 첫 번째는 구글 딥마인드의 '알파이볼브'처럼 LLM과 진화적 탐색을 결합해 인간 전문가를 뛰어넘는 새로운 알고리즘을 AI가 직접 발견하게 하는 접근법이며, 두 번째는 MIT 연구진이 제시한 것처럼 데이터의 고유한 수학적 구조를 활용하여 연산 효율을 극대화하는 방식이다.

※ (주제어) 추측적 디코딩, 알파이볼브

한국저작권위원회가 창작한 저작권 이슈 브리프(2025-8-3호) 저작물은
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