한국지식재산학회·대한변리사회·지식재산단체총연합회 2026년 춘계 공동학술대회 토론 참여
생성형 AI 모델의 TDM 및 파라미터 복제 여부, AI 커버곡의 단계별 저작권 침해 쟁점 발표
한상은 변리사는 한국지식재산학회, 대한변리사회, 지식재산단체총연합회가 공동 주최한 2026년 춘계 공동학술대회에 토론자로 참여하였습니다.
‘생성형 인공지능(GAI) 서비스 제공자의 지재권 침해’를 대주제로 열린 이번 학술대회에서, 제3발표(저작권 침해)의 지정 토론을 맡아 인공지능 학습 단계의 TDM 규정 도입 필요성과 파라미터화의 복제 성립 여부, 그리고 AI 커버곡의 기술적 메커니즘과 단계별 저작권 침해 쟁점을 다루었습니다.
2026년 4월 24일 대한변리사회관 지하 1층 세미나실에서 지식재산 분야 학계와 실무계가 참여한 ‘2026년 춘계 공동학술대회’가 개최되었습니다. 이번 학술대회는 생성형 AI 기술 발전에 따라 발생하는 지식재산권 침해 요건과 법리적 한계를 특허, 상표·디자인, 저작권 전 분야에 걸쳐 조망하기 위해 마련되었습니다.
학술대회는 각 세션별로 발제와 토론이 진행되었습니다. 제1발표에서는 모 대학 교수가 좌장을 맡은 가운데 대학교수가 ‘GAI 서비스 제공자의 특허권 침해’를 발제하였고, 특허법원 고법판사와 법무법인 소속 변호사가 지정 토론을 진행하였습니다. 제2발표에서는 대형 특허법인 변리사가 ‘GAI 서비스 제공자의 상표권 및 디자인권 침해’를 발표하고 법과대학 교수와 변리사가 토론자로 참여하였습니다. 이어 진행된 제3발표에서는 지식재산 연구기관 소장의 진행 아래 대형로펌 소속 변호사가 ‘GAI 서비스 제공자의 저작권 침해’를 주제로 분석을 발표하였으며, 동료 변리사와 한상은 변리사가 지정 토론자로 참여하여 법리적 쟁점을 논의하였습니다.
TDM 도입과 비향유 목적 규정 및 파라미터 복제 논란
토론에서는 먼저 AI 학습 준비 단계에서의 텍스트 및 데이터 마이닝(TDM) 법제화 문제가 다루어졌습니다. 일본 저작권법 제30조의4와 같이 저작물을 직접 감상하거나 향유할 목적이 아닌 컴퓨터 분석 목적의 이용에 대해 저작재산권을 제한하는 ‘비향유 목적’ 규정을 국내에도 명시적으로 도입할 필요성이 논의되었습니다. 과거 저작물 감상 목적이 배제된 이용에 대해 침해를 부정하였던 대법원 썸네일 판례의 취지와 연계하여 향후 입법 가이드라인의 기준을 점검하였습니다.
이어 인공지능 학습 모델의 파라미터화를 저작권법상 ‘복제’로 평가할 수 있는지에 대한 법리 검토를 개진하였습니다. 독일 법원이 모델 내부의 데이터 암기 현상을 복제로 인정한 반면, 영국 법원은 게티이미지 사건에서 모델 가중치가 저작물을 직접 저장한 것이 아니라는 이유로 복제를 부정한 바 있습니다. 이에 대해 인공지능 모델의 가중치와 편향은 다량의 입출력 데이터를 통해 스스로 도출해낸 통계적 조정치에 해당하므로, 데이터의 단순 디지털화와는 구별되는 기술적 특성을 고려해야 한다는 견해를 제시하였습니다. 특정 가사나 텍스트가 출력되는 현상 또한 저작물 데이터의 고유성에 기인한 과적합의 결과로 파악해야 한다는 점을 개진하였습니다.
AI 커버곡의 기술적 메커니즘과 단계별 침해 쟁점
최근 실무상 주요 이슈로 떠오른 AI 커버곡 제작 프로세스를 신경망 레이어와 피처 및 라벨 데이터 학습 관점에서 단계별로 분석하였습니다. 특정 가수의 음원 데이터로부터 음성 특징을 추출하여 모델을 학습시키고 타깃 곡을 결합하여 출력하는 과정은 각 단계마다 복제와 전송 행위가 중첩적으로 발생합니다.
첫째, 학습용 원본 음원에서 보컬 데이터를 분리하는 단계에서 원곡 MR과 가사 및 실연자의 음원에 대한 1차 복제가 발생합니다. 둘째, 타깃 곡을 입력하여 음성을 합성하는 단계에서도 해당 곡의 반주와 음성에 대한 복제가 이루어집니다. 셋째, 완성된 합성 곡을 플랫폼에 업로드하는 단계에서 복제권 및 공중송신권 침해 쟁점이 발생합니다. 다만 현행법상 가수의 고유한 목소리 톤이나 음색 자체는 저작권법상 직접적인 보호 대상에 포섭되지 않아 발생하는 실무적 보호 공백에 대해 발표자에게 향후 입법 방향을 질의하였습니다.
- TDM 도입 시 ‘비향유 목적’에 대한 명시적 가이드라인이 마련되어야 합니다. 감상 목적이 배제된 단순 컴퓨터 데이터 분석용 저작물 이용에 대한 권리제한 범위를 명확히 규정해야 산업계의 법적 안정성이 확보됩니다.
- AI 모델의 파라미터는 저작물의 고정된 복제물로 보기 어렵습니다. 모델 내부 가중치는 다량의 데이터를 바탕으로 도출된 통계적 추론 값이며, 일부 재현 현상은 데이터 고유성에 따른 과적합 결과로 파악해야 합니다.
- AI 커버곡 제작은 원본 음원 추출부터 최종 배포까지 다단계 복제 행위가 수반됩니다. 원곡 MR 분리, 타깃 곡 합성, 플랫폼 업로드에 이르는 전 과정에서 저작권 및 저작인접권 침해 요건이 개별적으로 검토되어야 합니다.
- 음원 형태가 아닌 가수의 음성 자체에 대한 실무적 보호 공백을 보완할 입법이 요구됩니다. 현행 저작권법 체계 내에서 음색과 창법의 무단 학습을 규율하는 데 따르는 한계를 짚고 실효성 있는 법제화 방향을 질의하였습니다.
생성형 인공지능 기술은 기존 지식재산권법이 상정하지 못했던 새로운 데이터 이용 방식과 권리 충돌을 야기하고 있습니다. 기술의 발전 속도에 발맞추어 기술적 원리에 부합하는 정교한 법리 해석과 입법적 보완이 병행되어야 합니다.
이번 학술대회를 통해 학계와 실무계의 여러 전문가들과 함께 산업 현장의 핵심 쟁점을 논의할 수 있었습니다. 앞으로도 신기술 분야에서 발생하는 지식재산권 분쟁을 선제적으로 연구하고 합리적인 기준을 정립하는 데 기여하겠습니다.
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