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한국언론진흥재단이 주최하고 한국신문협회, 한국방송협회, 한국기자협회, 한국신문방송편집인협회, 한국인터넷신문협회, 한국온라인신문협회가 주관한 <AI시대 뉴스 저작권 포럼>의 주요 결과가 발표됐다. 2024년 3월 19일 발족식을 가진 포럼은 법제도 개선 및 지원정책 분과, 대가산정 및 상생협력 분과, AI 준칙 제정 분과 등 3개 분과로 구성됐으며, 총 32명의 위원이 참여했다. 포럼은 지난해 11월 25일 개최된 <AI시대 뉴스 저작권 포럼 종합토론회>와 12월 5일 개최된 <언론을 위한 인공지능 준칙 선포식>을 통해 2024년 논의된 결과를 발표했다. 종합토론회는 포럼 총괄위원장을 맡은 이대희 교수(고려대학교 법학전문대학원)의 기조연설과 법제도 개선 및 지원정책 분과 위원으로 참여한 양진영 변호사(법무법인 민후), 대가산정 및 상생협력 분과 위원으로 참여한 신용우 변호사(법무법인 지평)의 발제 순으로 이어졌다.
이대희 교수는 생성형 AI의 학습데이터로서 뉴스의 중요성을 강조했다. AI 모델에서 데이터 양 못지않게 중요한 것은 데이터 품질이다. 오픈AI의 챗-GPT3 데이터셋 토큰 숫자는 총 4,990억 개인데, 커먼크롤(Common Crawl)1)은 4,100억 토큰으로서 전체의 80.1%를 차지하고 있지만, 그에 반해 학습 반영 비율은 50%다. 그런데 위키피디아는 30억 토큰으로서 전체의 0.6%에 불과하지만, 학습 반영 비율은 3%다. 위키피디아가 학습데이터로서 사용된 양에 비해 더 중요하게 활용된 것이다. 뉴스 저작물은 위키피디아처럼 양질의 데이터로서, AI 모델을 학습시키기에 최적의 데이터라고 할 수 있다. 이 교수는 “다른 나라의 길을 임시로 빌려 쓰다 나중에 그 나라를 쳐서 없앤다”는 뜻의 사자성어 가도멸괵(假道滅虢)을 언급하며, 생성형 AI에 양질의 데이터를 제공하는 언론사가 나중에 생성형 AI에 희생당하는 일이 없어야 한다고 당부했다.
양진영 변호사는 생성형 AI 학습데이터로서 뉴스의 저작권 보호 강화를 위한 법제도 개선안을 대표 발제했다. AI 학습데이터의 이용에 있어 선결적인 것은 ‘공정이용’ 해당 여부다. 이와 관련해 양 변호사는 뉴스 기사를 학습한 생성형 AI의 산출물은 원저작물인 뉴스 기사와 동일하거나 매우 유사한 시사 정보 제공 목적을 가지고 있으며, 변형적 이용 요건을 충족하기 어렵다는 점을 지적했다. 오픈AI를 상대로 한 뉴욕타임스 소송 사례에서 볼 수 있듯이, 일부 생성형 AI 산출물은 뉴스 기사를 그대로 복제하여 제공하는 역류(regurgitation) 현상으로부터 자유롭지 않다. 역류가 아니더라도 생성형 AI가 여러 뉴스 기사를 종합하고 요약·제공하는 것은 언론사의 시사 정보 제공과 그 목적이 거의 유사하다. 또한 양 변호사는 AI 검색에서 짐작할 수 있듯이, 생성형 AI는 뉴스 소비 패턴을 바꾸고 AI가 생성한 콘텐츠가 원본 기사 이용을 대체함으로써 언론사의 뉴스 시장을 잠식할 가능성이 있다고 내다봤다.
양 변호사는 ‘사실의 전달에 불과한 시사보도’를 저작권 보호를 받지 못하는 저작물로 규정한 저작권법 제7조 5호에 대해 저작권 소송에서 저작권자인 언론사에게 일방적으로 불리하게 작용할 수 있으므로 개정 검토가 필요하다고 지적했다. 그리고 뉴스 저작권의 강화된 보호를 위해 저작권법 제4조에 보호받는 저작물의 예시로서 뉴스를 추가하는 방안에 대해서도 검토가 필요하다고 말했다.
양 변호사는 포털이 언론사와 맺고 있는 기존 ‘뉴스콘텐츠 제휴약관’은 지나치게 포괄적이고 모호하며 불투명하므로 AI 학습데이터 이용 허락을 규정하는 약관으로서는 효력이 의문시된다고 지적했다. AI 학습데이터 이용 허락을 위한 독자적인 약관을 작성하는 것이 바람직하며, 이용 약관에는 △뉴스의 학습데이터 이용 관련 투명성 및 보고 의무, △데이터 사용 목적, 범위 및 기간 명시, △저작권 보호 및 라이선스에 대한 내용, △학습 데이터 사용에 대한 정당한 보상, △제3자 위탁 및 외부 협력 시 세부 내용, △책임 분담 및 면책 조항, △데이터 보안 및 프라이버시 보호 등이 포함되어야 한다는 것이다.
한편, 뉴스에 대한 대가 산정 관련 대표 발제에서 신용우 변호사는 뉴스 데이터는 AI 개발에서 이용 가치가 높다고 밝혔다. 사실에 기반한 정보를 제공하기 때문에 AI 모델이 뉴스 학습을 통해 잘못된 정보를 생성하는 환각(hallucination)을 줄일 수 있다는 점, 시사성 있는 정보를 담고 있어 최신 동향과 사회적 이슈를 반영할 수 있다는 점, 인공지능 모델이 다양한 분야의 문체와 어휘를 학습하는 데 풍부한 정보를 제공한다는 점, 인공지능 모델의 최신성에 중요한 역할을 한다는 점, 마지막으로 정형화된 정보를 담고 있다는 점 등이 그 이유다.
신 변호사는 뉴스 콘텐츠 이용에 대한 보상의 형태가 금전적 대가 지급이나 기술적 지원 형태로 나뉠 수 있으며, 언론사가 AI 기업으로부터 기술적 지원을 받더라도 공정한 보상이 이뤄지기 위해서는 금전적 환산 가치에 어느 정도 상응해야 한다고 지적했다. 신 변호사는 뉴스 콘텐츠 이용 대가 산정 기준으로 이용 목적, 기업의 규모, 콘텐츠의 최신성, 계약 기간 등을 적용할 수 있다고 제안했다.
이를 구체적으로 살펴보면 첫째, AI 학습데이터 이용이 상업적 목적인지 비영리 목적인지에 따라 대가 산정에 차등을 둘 수 있다. 둘째, 뉴스 콘텐츠를 이용하는 AI 기업의 규모가 클 경우 해당 기업이 개발·제공하는 AI 모델이 더 많이 활용될 가능성이 높아지므로, 뉴스 콘텐츠 이용에 대해 상대적으로 높은 금액의 사용료를 부과하는 방안을 고려할 수 있다. 셋째, 뉴스는 시의성을 갖고 있으며 최신 정보일수록 높은 가치를 갖는다. AI 검색 시장이 확대될수록 최신 정보의 상업적 가치는 더욱 높아질 수밖에 없다. 넷째, 기존 뉴스 저작물을 게재하는 방식으로 이용하는 경우 게재 횟수에 따라 사용료 부과가 가능했지만, AI 모델 학습 시에는 기존 뉴스를 한번 학습한 후에는 해당 뉴스가 필요하지 않을 수 있으므로 단순 1회 게재와는 다른 대가 산정 체계가 필요할 수 있다.
언론을 위한 인공지능 준칙 선포식에서는 AI 준칙 제정 분과위원장 배정근 교수(숙명여대)가 준칙 조문에 대해 상세하게 설명했다. 이번에 선포된 인공지능 준칙은 2023년 발표된 ‘인공지능과 저널리즘 관련 파리 헌장’ 등 국내외 인공지능 준칙 사례들을 포괄적으로 검토해 제정됐으며, 총 10개 조 36개 항으로 구성됐다. 배 교수가 발표한 인공지능 준칙의 주요 내용은 다음과 같다.
01. 인공지능은 뉴스 생산에 보조적 수단으로 활용되어야 하며 인간의 관리 및 감독 하에 사용되어야 한다.
02. 뉴스 생산에 인공지능을 활용하는 경우 언론은 이로 인해 발생한 문제에 대해 법률적·윤리적 책임을 진다.
03. 인공지능을 활용하여 생산하는 뉴스 콘텐츠는 반드시 사실 확인 및 적절한 검증 과정을 거쳐야 한다.
04. 인공지능을 뉴스 생산 및 유통에 활용하는 경우 그 범위와 한계를 명확히 제시해야 한다.
05. 인공지능을 뉴스 생산에 활용한 경우 이를 이용자들이 인식할 수 있도록 명확하고 구체적으로 밝혀야 한다.
06. 인공지능을 활용한 뉴스 콘텐츠는 다양성과 공정성, 비차별성의 가치에 부합해야 한다.
07. 인공지능을 활용하는 과정에서 명예나 사생활, 초상권, 개인정보, 재산권 등 타인의 권리나 이익을 침해하지 않도록 해야 한다.
08. 인공지능에 의해 뉴스 저작권이 침해받지 않도록 노력하고 동시에 인공지능을 활용한 뉴스 콘텐츠가 타인의 저작권을 침해하지 않도록 주의한다.
09. 뉴스 서비스를 제공하거나 매개하는 플랫폼 사업자는 인공지능으로 생산·유통되는 정보 및 서비스에 대한 사회적 책임을 다해야 한다.
10. 인공지능 기술 발전과 달라질 뉴스 환경에 맞춰 준칙의 내용을 지속적으로 갱신하고 필요한 교육을 실시해야 한다.
1) 온라인에 공개된 웹사이트에서 각종 데이터를 수집하고, 누구나 자유롭게 접근하고 활용할 수 있도록 제공하는 비영리 데이터 저장소. 편집자주
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