Fair use benefits everyone

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💡 한 줄 요약

OpenAI는 The New York Times 소송과 관련해 AI 학습의 공정 이용을 지지하는 의견서들을 소개하며, 변형적 활용과 공공의 이익, 저작권이 보호하는 표현의 대체와 일반적 경쟁의 구별을 핵심 논거로 제시한다.

📌 핵심 요약

• OpenAI는 저자·언론인·학계·접근성 옹호자·도서관·기업 관계자 등이 제출한 의견서를 인용하며, The New York Times가 AI 학습을 공정 이용에서 제외하려는 시도가 오랜 법적 원칙과 혁신을 훼손한다고 주장한다.
• AI Progress, Engine and Developers Alliance, Matthew Sag 등은 AI 학습의 목적이 원문을 재현하거나 대체 접근을 제공하는 데 있지 않고 새로운 용도의 도구와 역량을 만드는 데 있다는 점에서 변형적 이용에 해당한다고 주장한다.
• Authors Alliance는 비침해적 산출물의 경쟁으로 발생하는 ‘시장 희석’을 저작권법상 시장 손해로 인정해서는 안 된다고 주장한다. Ron Suskind와 Brian L. Frye도 OpenAI의 기사 학습이 언론사의 기사 접근권 판매 능력을 해치지 않았다고 주장한다.
• 접근성·도서관·산업 단체들은 AI 학습 제한이 의료·교육·장애인·농업·창작 분야의 이용자에게도 영향을 미치며, 다수가 직접 모델을 학습하기보다 오픈 소스 AI를 포함한 타인의 시스템에 의존한다고 설명한다. Sarah Rose Siskind와 Michael Wall은 AI가 사업 운영 비용과 부담을 줄이고 창작에 기여한다고 증언한다.
• Public Knowledge는 검색·접근 가능한 디지털 도서·법에 편입된 기술 표준 공개를 보호한 공정 이용 사례를 제시한다. 미국 정부는 LLM이 언론과 연구에 활용되고 있으며 공정 이용을 좁히면 창의적·과학적 진보와 미국의 번영 및 경제적 이동성을 저해할 것이라고 주장한다.

🧩 주요 포인트

1. 변형적 목적과 원문 대체 여부 → AI 학습과 산출물이 저작권으로 보호되는 표현을 어떤 방식으로 이용하는지가 공정 이용 논증의 중심으로 제시된다.
2. 보호되는 표현의 대체와 비침해적 경쟁의 구별 → ‘시장 희석’까지 시장 손해로 인정할지는 저작권자의 보호 범위와 새로운 도구·표현의 경쟁 가능성을 좌우하는 쟁점이다.
3. 타인의 AI 시스템에 의존하는 이용자와 독립 창작자의 사례 → 학습 제한의 영향과 공정 이용의 편익을 모델 개발 기업을 넘어 접근성·생계·지식 활용의 관점에서 살펴볼 필요가 제기된다.

🧠 상세 정리

1. OpenAI가 제시하는 공정 이용 옹호의 배경

OpenAI는 저자, 언론인, 창작자, 학자, 접근성 옹호자, 법률 전문가, 도서관 관계자, 경제학자와 기업 지도자들이 오랜 공정 이용 원칙과 AI 학습에 대한 적용을 지지하고 있다고 소개한다. 글은 공정 이용이 수십 년 동안 의학·과학의 돌파구와 새로운 기술을 가능하게 했으며, 저자와 언론인을 포함한 많은 사람에게 실질적인 이익을 제공했다고 주장한다. 반면 The New York Times의 소송은 반세기에 걸친 법적 역사와 진전을 무시하고 부당한 금전적 보상을 추구한다는 강한 비판을 제기한다. 이는 OpenAI의 평가이며, 이어지는 내용도 공정 이용을 지지하며 법원에 제출된 의견서의 발췌문으로 구성된다. 글은 이러한 의견들이 여러 분야에 걸쳐 공정 이용의 상호 이익을 뒷받침한다고 설명하고, 전체 제출 문서는 공개된 법원 기록에서 확인할 수 있다고 안내한다.

2. 변형적 학습과 개발 기업을 넘어서는 영향

AI Progress는 AI 학습이 저작물을 본래와 근본적으로 다른 목적으로 이용하고, 대중에게 원문을 대체하는 접근을 제공하지 않으며, 저작권법이 인정하는 시장 손해를 일으키지 않는다고 주장한다. 이 의견은 저작권의 목적이 창의성과 진보를 촉진하는 것이므로 적법한 혁신을 억제하거나 저자를 경쟁으로부터 보호하는 방향으로 확대되어서는 안 된다는 논리를 편다. American Council of the Blind, Association of Research Libraries, American Library Association, Consumer Technology Association, Business Software Alliance는 사건의 영향이 LLM 개발 기업에 한정되지 않는다고 강조한다. 이들은 의료 연구자와 환자, 다양한 학습 요구를 가진 학생을 가르치는 교육자, 장애인, 농업인, 독립 창작자와 여러 산업의 이해관계를 열거한다. 특히 많은 이용자가 모델을 직접 학습하지 않고 오픈 소스 AI를 포함해 다른 주체가 개발한 시스템에 의존하므로, 공정 이용에 기반한 학습의 제한은 개발 기관과 실제 이용자 모두의 학습·발견·소통·창작에 영향을 준다고 설명한다.

3. Authors Alliance의 시장 희석 이론 반박

Authors Alliance는 새로운 작품이 기존 작품의 보호되는 표현을 복제하지 않고도 기존 작품의 판매량, 가시성 또는 가치를 낮출 수 있다고 설명한다. 그러나 이러한 경쟁은 저작권법이 의도적으로 권리자의 통제 밖에 남겨 둔 영역이며, 이를 보호 대상으로 삼는 시장 희석 이론은 기존에 제한하지 않았던 경제 현상까지 저작권으로 규제하려는 시도라고 비판한다. 의견서는 같은 주제나 장르를 다루거나, 보호되지 않는 특성을 공유하거나, 같은 독자를 두고 경쟁하는 비침해적 산출물의 총체적 경쟁 압력을 17 U.S.C. § 107(4)가 인정하는 시장 손해로 보아서는 안 된다고 요청한다. 핵심 구별은 보호되는 표현을 대신하는 이용과 새로운 표현이 성공하면서 발생하는 경쟁 사이에 있다. Authors Alliance는 시장 희석 이론을 배척해야 제2연방항소법원이 유지해 온 이 구별을 보존할 수 있다고 주장한다.

4. 범용 도구의 목적, 새로운 역량과 경제적 유인

Engine and Developers Alliance는 스타트업의 파운데이션 모델 활용이 저작물을 이용한 모델 학습을 저작권 침해가 아닌 공정 이용으로 보아야 할 근거라고 제시한다. 파운데이션 모델 학습의 목적은 학습한 작품의 재현이 아니라 다른 사람들이 새로운 목적에 맞게 활용할 수 있는 범용 도구를 만드는 것이며, 스타트업이 선택한 용도는 학습 자료에 포함된 작품들의 목적과 전혀 다르다는 주장이다. Foundation for American Innovation은 AI 학습이 새로운 지식·표현·소프트웨어와 기타 역량을 가능하게 하는 범위에서 그 편익을 공정 이용의 네 번째 요소인 시장 효과 평가에 반영해야 한다고 설명한다. 나아가 새로운 분석과 소프트웨어, 생산적 작업을 가능하게 하는 역량의 국가안보상 가치도 고려하자는 새로운 적용 논리를 제안한다. 전략경영학 교수 Joshua S. Gans는 저작권이 콘텐츠 창작의 유인뿐 아니라 콘텐츠에서 학습하는 도구를 개발할 유인도 뒷받침하며, 대체된 모든 판매를 법적 청구 대상으로 삼으면 창작 유인을 확실히 보호하지 못하면서 도구 개발 유인을 약화할 수 있다고 지적한다.

5. 새로운 창작 매체와 학습 과정의 변형성

작가 Kevin Kelly는 AI를 예술과 과학의 수많은 분야에서 새로운 작품의 창작을 가속하는 변형적 기술로 보고, 각 AI 모델을 저자가 새로운 글과 아이디어를 만들고 추론할 수 있게 하는 새로운 매체로 이해할 수 있다고 설명한다. 그는 공정 이용 쟁점에서 원고의 손을 들어주면 의회가 의도한 원래 표현에 대한 제한적 독점권을 넘어서는 권한을 부여하고, 막대한 정보의 확산과 새로운 사고방식 및 독창적 작품의 등장을 가로막을 것이라고 주장한다. 동시에 저작권자의 보호가 중요하다는 점을 인정하면서, 저작물의 허용되는 이용과 변형적 기술의 성장 공간 역시 보존해야 한다고 강조한다. 이러한 균형이 무너지면 저작권이 본래 촉진해야 할 창의성·혁신·지식 확산을 오히려 억제할 수 있다는 것이 그의 논지다. 법학 교수 Matthew Sag는 이 사건의 기록을 기준으로 현실적인 조건에서 모델 산출물이 학습 과정의 보이지 않는 중간 복제물과 관련 있는 방식으로 유사하지 않으므로, 피고의 AI 학습은 고도로 변형적이며 공정 이용 판단에 강하게 유리하다고 주장한다.

6. 독립 창작자가 설명하는 AI와 생계

코미디언이자 작가인 Sarah Rose Siskind와 음악가이자 작곡가인 Michael Wall은 원작을 창작하고 이용허락을 제공하는 독립 창작자로서 저작권 보호와 AI 도구 모두에 생계를 의존한다고 설명한다. 이들의 의견서는 AI가 창의성을 대체하거나 창작 과정을 생략하게 하는 것이 아니라, 창작을 둘러싼 업무를 처리하고 자원이 더 풍부한 경쟁자들이 많은 시장에서 사업을 성장시키는 데 도움이 된다고 주장한다. Siskind는 일상적인 행정 업무부터 아이디어 개발과 신규 고객 확보까지 사업 전반에 AI를 활용하며, 비창작 업무는 더 빠르고 저렴해지고 창작 업무의 결과도 개선된다고 말한다. Wall 역시 AI를 통해 음악 사업의 운영 부담과 비용을 줄이고 작곡에 더 많은 시간을 쓸 수 있다고 설명하며, 두 사람 모두 현재 형태의 사업이 AI 없이 유지될 수 있을지 의문을 제기한다. 의견서는 이러한 경험이 AI 도구가 주류 출판사와 독립 출판사 사이의 경쟁 조건을 더 공평하게 만드는 데 기여할 수 있고 그래야 한다는 미국 정부의 견해를 뒷받침한다고 제시한다.

7. 공공 접근의 선례와 기사 판매 시장에 관한 주장

Public Knowledge는 공정 이용이 디지털 정보의 방대한 집합을 탐색하는 도구를 보호해 왔다며 이미지 검색의 Perfect 10 v. Amazon 사건과 전문 도서 검색의 Authors Guild v. Google 사건을 제시한다. 또한 Authors Guild v. HathiTrust 사건에서는 인쇄물 이용에 장애가 있는 독자를 위한 도서관의 접근 가능한 디지털 도서 제공이 보호되었고, American Society for Testing and Materials v. Public.Resource.Org 사건에서는 법에 편입된 기술 표준의 무료 온라인 공개가 보호되었다고 설명한다. 이 단체는 법에 대한 쉽고 무료인 접근의 공익과 이러한 선례를 바탕으로, 공정 이용이 AI의 혜택도 소수의 특권층에 통제되지 않고 대중 전체에 돌아가도록 도울 것이라고 주장한다. 이어 퓰리처상 수상 언론인 Ron Suskind와 법학 교수 Brian L. Frye는 OpenAI의 신문 기사 학습이 언론사 원고들의 합리적인 상업적 기대를 해치지 않았다고 주장한다. 이들은 언론사가 소비자에게 기사 접근권을 판매할 것을 기대하며 기사를 제작·발행했고, 그 독점적 판매권을 계속 행사하고 있으며, 모델 학습이 해당 판매 능력에 영향을 주지 않았다는 점을 근거로 든다.

8. 미국 정부가 제시하는 언론·과학·경제의 영향

미국 정부는 The New York Times가 이번 소송에서 OpenAI의 LLM 학습을 제외하도록 공정 이용 원칙을 좁히려 한다고 규정한다. 정부 의견서는 이러한 결과가 저작권법의 기본 원칙에 어긋나고, 미국 헌법 제1조 제8절 제8항이 명시한 과학과 유용한 기술의 진보를 심각하게 저해할 것이라고 주장한다. 그 근거로 독립·신생 언론뿐 아니라 The New York Times 자체도 LLM을 언론 활동과 다른 목적에 활용하고 있다는 점을 제시한다. 또한 소송의 직접적인 주제를 넘어 여러 분야의 연구자들이 이미 LLM의 도움으로 중요한 돌파구를 이루고 있다고 설명한다. 정부는 공정 이용 원칙에 대한 오해를 토대로 LLM 개발을 제한하면 이러한 창의적·과학적 진보를 좌절시키고 미국의 번영과 경제적 이동성도 저해할 것이라는 입장으로 논의를 마무리한다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• 소개된 의견서들은 변형적 이용, 시장 손해, 공공 편익이라는 서로 연결된 논거를 제시하지만, 글은 공정 이용 지지 의견을 선별한 OpenAI의 설명이므로 이를 법원의 확정 판단으로 읽어서는 안 된다.
• 시장 손해 논쟁의 핵심은 경제적 경쟁의 발생 자체보다 보호되는 표현의 대체 여부에 있다. 이 구별을 어떻게 적용하는지가 원문 판매와 새로운 표현·도구 개발 사이의 법적 경계에 영향을 준다.
• 접근성 단체와 독립 창작자의 사례는 AI 학습의 영향을 평가할 때 개발 기업뿐 아니라 타인의 시스템을 활용하는 이용자의 지식 접근과 생계까지 고려해야 한다는 논리를 강화한다.

✅ 액션 아이템

• AI 학습의 변형적 목적과 원문 대체 여부를 중심으로 공정 이용 논거 검토.
• Authors Alliance의 ‘시장 희석’ 주장과 Ron Suskind·Brian L. Frye의 기사 접근권 판매 관련 주장을 구분해 시장 손해 논점 비교.
• 오픈 소스 AI 의존 이용자와 Sarah Rose Siskind·Michael Wall의 사례를 바탕으로 AI 학습 제한이 접근성과 창작자의 생계에 미칠 영향 검토.

❓ 열린 질문

• AI 학습의 변형적 목적과 원문 대체 여부는 공정 이용 판단에서 각각 어떤 비중으로 평가되어야 하는가?
• Authors Alliance가 배척을 요청한 ‘시장 희석’과 저작권으로 보호되는 표현의 대체에 따른 시장 손해는 어떻게 구별할 수 있는가?
• 오픈 소스 AI를 포함한 타인의 시스템에 의존하는 이용자와 독립 창작자의 편익은 AI 학습 제한의 영향을 평가할 때 어떻게 반영되어야 하는가?