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[Pocus 기획] AI 액션플랜 32항: AI 학습 저작권 면책 논란, 오해와 남은 쟁점

창작자 16개 단체 성명부터 간담회 해명까지 팩트 체크

전면 면책은 오해, 기존 저작권 시장 규칙 따른다

핵심 과제는 학습 투명성과 객관적 가치 산정 기준


AI 액션플랜 32항 논란, 창작자 우려와 정부 해명의 교차점
2026년 1월, 정부의 인공지능 행동계획안(AI 액션플랜) 내 저작권 관련 조항을 두고 창작 생태계와 정책 당국 간 해석의 차이가 발생했다.

 

한국작가회의 등 16개 창작자 및 권리자 단체가 저작권 침해 우려를 담은 공동성명을 발표하자, 국가인공지능전략위원회는 간담회를 열고 정책의 본래 취지와 적용 범위를 설명하며 진화에 나섰다.

 

이 논란은 단순한 찬반 대립을 넘어, 한국이 인공지능 경쟁력 확보와 창작자 보호라는 두 가치를 어떻게 양립시킬 것인지 묻는 중요한 이정표다.
 

<Fair Consent> Prompted by The Imaginary Pocus, Generated by Midjourney


 

발단이 된 AI 액션플랜의 실체와 텍스트 데이터 마이닝
논란의 핵심은 정부가 인공지능 기업의 법적 불확실성을 해소하기 위해 제시한 학습 데이터 이용 권고안이다. 정부는 텍스트 데이터 마이닝(TDM) 기술을 활용할 때 저작물 이용의 예외, 즉 면책을 인정하자는 제안을 내놓았다.

 

이는 방대한 데이터를 일일이 허락받고 사용하기 어려운 인공지능 기술의 특성을 반영하여, 데이터를 우선 활용하되 나중에 보상하는 선사용 후보상 체계를 모색하자는 취지에서 출발했다. 다만 이는 확정된 법률이 아닌 권고 수준의 전략적 방향성임에도, 향후 시장에 미칠 파급력으로 인해 상이한 해석을 낳았다.

 

창작자들의 합리적 우려와 협상력 약화
창작자 단체는 이 권고안이 자칫 창작물 무단 사용의 합법화로 이어질 수 있다고 지적했다. 이들의 핵심 논리는 권리자의 사전 허락을 구하는 옵트인 절차 없는 데이터 학습이 보편화될 경우, 정당한 보상 체계가 붕괴한다는 것이다.

 

이는 플랫폼 대비 창작자의 권리 협상력을 약화시키고, 장기적으로 미래 세대의 창작 동기마저 저하시킬 수 있다는 구조적인 우려를 담고 있다.

 

독자 이해를 돕는 핵심 쟁점 Q&A 해설
사안의 팩트를 명확히 짚어보기 위해 주요 쟁점을 세 가지 문답으로 정리한다.

 

첫째, 정부가 인공지능의 저작권 침해를 전면 허용하려 했는가. 아니다. 정부는 학습 시 발생하는 불확실성을 줄이려 했으나, 권고안 문구가 광범위한 면책으로 해석될 여지가 있어 논란이 된 것이다.

 

둘째, 선사용 후보상은 모든 창작물에 무조건 적용되는가. 위원회 설명에 따르면 일괄 적용이 아니다. 간담회를 통해 뉴스나 도서처럼 거래 시장이 형성된 분야는 사전 허락과 계약이라는 기존 시장 규칙을 따른다고 선을 그었다. 선사용 후보상은 주로 권리자를 찾기 어려운 대규모 웹 데이터 등에 제한적으로 논의되는 개념이다.

 

셋째, 해외의 상황은 어떠한가. 명확한 국제 표준은 아직 없으며, 미국과 유럽 등에서도 공정이용 여부를 두고 개별 법원 판결이 엇갈리며 소송이 진행 중이다.

 

진정한 과제, 투명성과 합리적 기준의 마련
양측의 입장을 종합해 볼 때, 우려했던 당장의 전면 면책은 사실이 아니지만 생태계의 불안 요소는 여전히 남아있다. 향후 안정적인 데이터 거래 질서를 확립하기 위해 정책 당국과 산업계가 주목해야 할 핵심 관전 포인트는 세 가지다.

 

첫째, 인공지능 기업의 학습 데이터 출처 명시 의무화 여부다.

 

둘째, 창작자가 정보 수집을 거부할 수 있는 권리인 옵트아웃의 실효성을 확보하는 일이다.

 

셋째, 사후 보상이 필요한 영역에서 객관적인 가치 산정 기준을 마련하는 것이다. 이 세 가지 과제가 합리적으로 해결될 때 비로소 기술 혁신과 권리 보호가 공존할 수 있다.

 

[전문 용어 사전]
▪️AI액션플랜: 대한민국 인공지능 행동계획안의 약칭으로, 인공지능 산업 육성과 법적 불확실성 해소를 위해 국가인공지능전략위원회가 제시한 범정부 차원의 정책 권고안.

 

▪️텍스트데이터마이닝(TDM): 인공지능이 방대한 텍스트나 데이터를 대량으로 분석하여 유의미한 정보나 패턴을 추출하는 핵심 학습 기술.

 

▪️선사용 후보상: 데이터를 사전에 허락받지 않고 기술 학습에 먼저 활용한 뒤, 사후에 객관적 가치를 산정하여 대가를 지급하는 제도적 대안.

 

▪️옵트인(Opt-in): 정보 주체나 저작권자에게 사전에 명시적인 허락을 구해야만 데이터를 수집하고 활용할 수 있도록 하는 방식.

▪️옵트아웃(Opt-out): 저작권자가 자신의 데이터 수집이나 학습 거부 의사를 명시적으로 밝혀야만 이용이 제한되는 방식.

 

[핵심 참고 자료] 
국가AI전략위, 『대한민국 AI행동계획』 내 저작권 과제 관련 유관 협·단체들과 간담회 개최

생성형 AI 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서
 

 

 

 

작성 2026.05.07 02:39 수정 2026.05.07 02:40

RSS피드 기사제공처 : The Imaginary Pocus / 등록기자: 이민혁 무단 전재 및 재배포금지

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