인공지능 시대 저작재산권의 제한에 관한 연구

Abstract

Data is a physical symbol or a combination of physical symbols that record the nature, state and relationship of objective things. As an abstract concept, big data refers to a huge collection of data that cannot be acquired, stored, analyzed, and processed in a limited time through existing software tools. The core technology of big data utilization includes such aspects as data acquisition, data pre-processing, data storage, data analysis, and artificial intelligence. The utilization of big data aims to, on the one hand, obtain the significant value provided by big data itself. On the other hand, the development of artificial intelligence technology will be promoted. However, its development has been far from smooth since the concept of artificial intelligence was introduced. In recent years, artificial intelligence has been experiencing explosive growth thanks to the massive increase in data, the significant improvement in the performance of computing hardware, and the maturity of deep learning algorithms. As the advent of artificial intelligence era has driven the wide application of big data technology, datafication occurs in all fields of society. As a result, copyrighted works are being exploited in the form of data in a complex and varied way, which has also led to more complex copyright-related legal disputes. Because copyright is not an absolute right to which all other rights must yield, the unlimited granting or exercise of copyright without appropriate restrictions may have serious long-term negative effects on the creative and innovative process. Therefore, the copyright system includes the rights granted to copyright holders and the limitations on those rights. In the process of big data utilization, it is necessary to specifically analyze whether the technical behavior related to big data infringes copyright, and whether the infringement of copyright can be exempted from liability through the copyright limitation clause. First of all, this paper clarifies the basic theory of copyright limitations and analyzes the specific methods and characteristics of big data utilization according to the process of big data processing technology. Next, it discusses the nature of big data, the utilization of big data, and the challenges to copyright limitations. Finally, based on the above analysis and the recent changes in the copyright limitation in different countries, this paper analyzes whether the limitation on copyrights supplementary general clause Article 35-5 of Korean Copyright Act is possible to be applied to big data utilization, whether it is necessary to set new limitations to copyright, and if so, what form of legislation should be adopted. The three-step test for copyright limitations in international treaties is a logical rule that is applied cumulatively in an inverted triangle structure. It can not only be used as a benchmark to determine whether a specific behavior conforms to copyright limitations, but also serve as a domestic legislative standard for copyright limitations. Therefore, this paper intends to use the three-step test as the standard for determining whether the utilization of big data containing copyrighted works is legal. Meanwhile, the three-step test is adopted to analyze the nature of big data utilization and explore the legislative form of copyright limitations related to big data utilization. Data input is an essential basis for the realization of data analysis and artificial intelligence model training related to big data utilization technology. Since the input data may contain copyrighted works, big data utilization for data analysis or artificial intelligence model training related to big data technology may result in copyright infringement. In addition, if the result generated by a generative model trained with big data is identical or substantially similar to the original work, copyright infringement may also occur. In general, data analysis, model training and artificial intelligence generation that may involve copyright infringement can all be regarded as technical processes that include the input stage, the analysis/generation stage and the output stage. Given that artificial intelligence model training is the process of analyzing data using machine learning algorithms, data analysis and model training can be said to be essentially similar, and the discussion on the nature of data analysis technology process can also be applied to model training technology process. Although the results generated by the generation model trained with big data that are identical or substantially similar to the original work may lead to copyright infringement, the generative behavior in the artificial intelligence generation technology process is not directly related to the utilization of big data. In short, the core lies in the review of the data analysis technology process, namely data input → data analysis → result output, despite the fact that there are many technical processes and behaviors related to the utilization of big data. Limitations related to the utilization of big data include 1 independent data analysis; 2 non-display data input and analysis; 3 the results output from non-display input and analysis of data are non-copyright works, non-protected works, and works that are not identical or substantially similar to the original works. Therefore, the new copyright limitation clause related to the utilization of big data must include these three situations, and the requirements of new copyright limitation clause must be consistent with these three situations. Article 35-5 of Korea Copyright Act is able to respond to all kinds of big data utilization behaviors without hindering technological development. However, Article 35-5 of the Korean Copyright Act is abstract and uncertain, and other copyright limitations are difficult to apply. Therefore, it is necessary to set new copyright limitations related to the utilization of big data. Subjects that meet the above three copyright limitations on the utilization of big data do not need to be limited as their purpose is to analyze data with machines, with the behavior limited to reproduction and display. While such requirements as “lawful access”, “contractual exclusion”, and “opt-out” are conducive to protecting the interests of copyright holders, their existence may result in the copyright limitations related to the utilization of big data existing in name only. Non-display processing of copies and the payment of compensation are important requirements of effectively protecting the interests of copyright holders.|데이터는 객관적인 사물의 성질, 상태, 상호 관계를 기록하는 물리적 기호 또는 이러한 물리적 기호의 조합이다. 그리고 빅데이터 자체는 추상적인 개념이고 제한 된 시간 내에 기존의 소프트웨어 도구로 수집, 저장, 관리, 처리할 수 없는 방대한 데이터의 집합이다. 빅데이터 활용의 핵심기술은 데이터 수집, 데이터 전처리, 데 이터 저장, 데이터 분석, 인공지능 개발 등과 같은 여러 측면을 포함한다. 빅데이터의 활용은 빅데이터 자체의 가치를 얻을 수 있고 인공지능 기술의 발 전을 촉진할 수 있다는 두 가지 목적을 달성할 수 있다. 인공지능이라는 개념이 제시된 이후 그 발전이 순탄하지는 않았다. 최근 몇 년간 데이터의 대량 증가, 하 드웨어 연산 성능의 대폭 향상 및 심층학습 알고리즘의 발전과 성숙으로 인공지 능은 폭발적인 발전을 하고 있다. 인공지능 시대의 도래와 함께 빅데이터의 광범위한 활용으로 사회 각 분야가 데이터화 되고 있다. 데이터화의 발달로 저작권 보호를 받는 저작물 등은 데이터 형태로 작성, 제공 및 제시될 수 있다. 이로 인하여 저작물이 작성, 제공 및 제시 되는 형식이 갈수록 복잡해지고 다양해지며, 더 많은 저작권 관련 법적 분쟁을 초 래한다. 저작권은 다른 모든 권리가 양보되어야 할 정도로 절대적인 권리가 아니다. 적 절한 제한 없이 저작권을 무한적으로 부여하거나 행사하는 것은 창작과 혁신의 과정 자체에 장기적으로 심각한 악영향을 미친다. 그러므로 저작권 제도에는 저작 권자에게 부여한 권리와 그 권리에 대한 제약이 포함된다. 따라서 빅데이터 활용 과정에서 빅데이터 관련 기술 행위가 저작권을 침해하는지, 만약 저작권 침해에 해당하는 경우 저작재산권 제한 조항을 통해 면책을 받을 수 있는지를 구체적으 로 분석할 필요가 있다. 본 논문은 먼저 저작재산권 제한의 기본 이론을 명확히 한 후, 빅데이터 처리 기술 흐름에 따른 데이터 활용의 구체적인 방식과 특징을 각각 살펴본다. 다음으 로 저작권법에서 빅데이터 및 빅데이터 활용 행위의 성격을 살펴보고 이와 관련 하여 저작재산권 제한 제도의 설계방안을 탐구한다. 마지막으로 이상의 분석에 근 거하여 다른 국가의 저작재산권 제한 제도의 최근 동향을 검토하고 이와 결부하 여 빅데이터 활용 행위에 대해 한국의 저작재산권 제한에 관한 보충적 일반조항 인 제35조의5가 적용될 가능성이 있는지, 또는 면책 조항을 신설할 필요성이 있 는지, 그리고 신설할 필요성이 있다면 그 입법 형식에 대해 살펴본다. 국제조약에서 규정한 저작재산권 제한에 관한 3단계 테스트는 역삼각형 구조의 누적적으로 적용되는 논리적인 규칙이다. 3단계 테스트는 구체적 행위가 저작재산 권 제한에 부합하는지 여부를 판단할 수 있을 뿐만 아니라, 저작재산권 제한에 대 한 국내 입법 기준으로도 활용된다. 따라서 본 논문은 3단계 테스트를 본 논문의 주제, 즉 인공지능 시대에 저작물을 이용한 빅데이터 활용 행위가 적법한지를 판 단하는 기준으로 삼고자 한다. 그리고 3단계 테스트를 통해 빅데이터 활용 행위의 성격을 분석하고 빅데이터 활용 행위와 관련한 저작재산권 제한 조항의 입법형식 을 탐구한다. 빅데이터 활용 기술과 관련된 데이터 분석 및 인공지능 모델 훈련의 실현은 전 부 데이터의 입력을 기초로 하여야 한다. 입력된 데이터에는 저작물이 포함될 수 있으므로, 빅데이터 활용 기술과 관련된 데이터 분석이나 인공지능 모델 훈련에 빅데이터를 활용할 때 저작재산권 침해가 발생할 수 있다. 또한, 빅데이터를 활용 하여 훈련된 생성 모델로 생성된 결과물이 원저작물과 동일하거나 실질적으로 유 사한 경우 저작권을 침해할 수 있다. 저작재산권 침해의 우려가 있는 데이터 분 석, 모델 훈련, 인공지능 개발 등은 데이터 입력 단계, 데이터 분석·생성 단계, 결 과 출력 단계를 포함하는 기술적인 흐름으로 볼 수 있다. 그리고 인공지능 모델 훈련은 기계학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하 는 과정이다. 따라서 데이터 분석과 모델 훈련은 본질적으로 유사한 행위이다. 그러므로 데이터 분석 기술 흐름의 성격에 대한 검토는 모델 훈련 기술 흐름에도 적용될 수 있다. 빅데이터를 활용하여 훈련된 생성 모델과 이를 이용하여 생성된 결과물이 원저작물과 동일하거나 실질적으로 유사한 경우 저작권을 침해할 수 있 지만, 인공지능 생성 기술 흐름에 있어서 생성된 결과물이 빅데이터의 활용 행위 와 직접적으로 연결되는 것은 아니다. 요컨대 빅데이터 활용과 관련된 기술적 흐 름과 행위들은 많지만 핵심은 데이터 분석 기술 흐름, 데이터 입력→ 데이터 분석 → 결과 출력 행위의 검토이다. 빅데이터 활용에 관하여 면책될 수 있는 것은 1 동일한 행위 주체에 의하여 실시된 데이터 분석 행위, 2 데이터를 비재현적으로 입력하고 분석하는 행위, 3 데이터를 비재현적으로 입력하고 분석하여 출력한 결과물이 비저작물, 비보호 저 작물, 원저작물과 동일하거나 실질적으로 유사하지 않은 저작물일 때이다. 빅데이터 활용과 관련한 신설 저작재산권 제한 조항은 이 세 가지 행위를 모두 포함하 여야 하며 신설 조항의 요건 설정은 이와 일치하여야 한다. 한국의 저작권법 제35조의5는 다양한 빅데이터 활용 행위에 대응할 수 있고 기 술 발전을 저해하지 않는 조항이다. 그러나 저작권법 제35조의5는 추상성과 불확 정성이 있으며 기타 저작재산권 제한 조항이 적용될 가능성이 거의 없다. 그러므 로 빅데이터 활용을 위한 저작재산권 제한 조항의 신설이 필요하다. 빅데이터 활 용에 관하여 면책될 수 있는 1, 2, 3 행위를 충족시키는 주체는 한정할 필요가 없으며 그 목적은 기계로 데이터를 분석하는 것이고 행위 방식은 복제와 전송이 다. ‘합법적으로 접근’, ‘계약을 통한 배제’, ‘옵트아웃(opt-out)’ 요건은 모두 저작 권자의 이익 보호에는 유리하지만, 빅데이터 활용에 관한 저작재산권 제한 조항을 사실상 쓸모없게 만든다. 복제물에 대한 비재현적 처리와 저작권자에게 보상금을 지급하는 것은 저작권자의 이익을 효과적으로 보호하는 요건이다.