미국 법무부의 AI 학습용 저작물 복제 관련 공정이용 의견서 분석

AI가 책과 뉴스 기사를 읽고 언어를 배웠다고 생각해 보겠습니다.

AI가 여러 글을 살펴보며 문장의 구조와 단어의 관계를 배우는 것과, 책의 내용을 그대로 복사해 이용자에게 보여주는 것은 같은 일일까요?

미국 법무부는 두 행위를 나누어 보아야 한다고 말합니다.

AI가 저작물을 분석해 언어의 규칙을 배우는 과정은 공정이용이 될 수 있지만, 불법으로 구한 파일을 저장하거나 원문을 그대로 보여주는 문제는 별도로 판단해야 한다는 뜻입니다.

2026년 9월 1일 미국 법무부는 OpenAI를 상대로 제기된 여러 저작권 침해소송에서 이러한 입장을 담은 의견서를 제출했습니다.

이 소송에는 뉴욕타임스를 비롯한 언론사와 도서 저작자·출판사가 제기한 사건들이 포함돼 있습니다.

먼저 한 가지는 분명히 구분해야 합니다.

미국 법무부가 AI 기업의 모든 저작물 이용을 합법이라고 결정한 것은 아닙니다.

법무부가 공정이용이라고 주장한 대상은 AI 개발 과정 전체가 아니라, 저작물을 이용해 모델을 학습시키는 단계입니다.

이번 글에서는 법무부가 왜 이런 입장을 냈는지, 저작자와 AI 기업의 주장이 어디에서 부딪히는지, 앞으로 어떤 판결과 제도를 지켜봐야 하는지 차례로 살펴보겠습니다.

이 글은 2026년 9월 16일 현재 공개된 미국 법무부 의견서와 미국 저작권청 자료를 바탕으로 작성했습니다. 법무부 의견서는 법원의 판결이 아니며 이후 재판 결과에 따라 판단이 달라질 수 있습니다.

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🌿 미국 법무부가 제출한 의견서는 무엇일까요?

뉴욕남부연방지방법원에서는 OpenAI의 저작물 이용과 관련된 여러 소송이 함께 심리되고 있습니다.

미국 법무부는 이 소송의 원고도 피고도 아닙니다.

다만 재판 결과가 미국의 저작권법 해석과 AI 산업, 과학기술 경쟁력에 영향을 줄 수 있다는 이유로 정부의 입장을 법원에 전달했습니다.

이를 ‘이해관계 의견서’라고 합니다.

조금 쉽게 말하면 다음과 같습니다.

“미국 정부도 이 재판의 결과에 중요한 이해관계가 있으므로, 법을 이렇게 해석하는 것이 타당하다는 의견을 법원에 전달합니다.”

법원이 이 의견을 참고할 수는 있지만 반드시 따라야 하는 것은 아닙니다.

따라서 이번 문서의 의미는 미국 법무부가 소송의 결론을 내렸다는 데 있지 않습니다.

미국 정부가 AI 학습과 저작권의 관계에 대해 공식적인 방향을 제시했다는 점에 있습니다.

🌿 AI 개발은 세 단계로 나누어 볼 수 있습니다

AI가 하나의 답변을 만들기까지는 여러 과정이 필요합니다.

법무부는 이 과정을 크게 세 단계로 나누었습니다.

구분	어떤 일이 이루어질까요?	법무부 의견서의 범위
수집·저장	책, 기사, 웹문서 등을 확보하고 데이터로 보관합니다	이번 의견의 직접적인 판단 대상이 아닙니다
모델 학습	수집한 자료에서 단어와 문장, 개념의 관계를 분석합니다	공정이용으로 보아야 한다는 입장입니다
결과물 생성	이용자의 질문에 따라 글이나 이미지 등의 답변을 만듭니다	원문 재현 여부에 따라 별도로 판단합니

저작물의 수집과 저장, AI 모델 학습, 결과물 생성의 세 단계 — AI 개발 과정은 데이터 수집·저장, 모델 학습, 결과물 생성으로 나누어 살펴볼 수 있습니다.

이 세 단계는 서로 연결되어 있지만 저작권 문제는 같지 않습니다.

예를 들어 해적판 사이트에서 책을 내려받았다면 자료를 취득한 과정이 문제가 될 수 있습니다.

적법하게 확보한 책을 모델이 분석했다면 학습 목적이 공정이용인지 살펴봐야 합니다.

AI가 그 책의 문장을 길게 그대로 보여주었다면 결과물에서 다시 저작권 문제가 생길 수 있습니다.

핵심은 “AI가 이용했다”는 한 문장으로 모든 과정을 판단하지 않는 것입니다.

어떤 자료를, 어느 단계에서, 어떤 방식으로 이용했는지 나누어 보아야 합니다.

🌿 공정이용은 무엇일까요?

그러나 비평과 연구, 교육, 보도처럼 일정한 목적과 조건을 갖춘 이용까지 모두 금지하면 새로운 표현과 지식의 발전이 어려워질 수 있습니다.

법원은 주로 다음 네 가지 질문을 함께 살펴봅니다.

저작물을 어떤 목적과 방식으로 이용했는가
이용한 저작물은 사실 중심인가, 창작적 표현이 강한가
저작물의 어느 정도를 이용했는가
그 이용이 원저작물의 판매와 가치에 어떤 영향을 주는가

어느 한 가지 질문만으로 결론이 정해지는 것은 아닙니다.

네 요소를 구체적인 이용 상황에 맞춰 함께 판단합니다.

🌿 법무부는 왜 AI 학습을 다른 목적의 이용이라고 볼까요?

책은 사람이 읽도록 만들어집니다.

뉴스 기사는 사실과 의견을 독자에게 전달하고, 소설은 문장과 이야기를 통해 감정과 경험을 전합니다.

AI 학습에서 저작물은 조금 다른 방식으로 사용됩니다.

모델은 여러 글을 분석하며 어떤 단어가 함께 나타나는지, 문장이 어떤 구조로 이어지는지, 개념 사이에 어떤 관계가 있는지를 수치로 바꿔 학습합니다.

법무부는 이 차이에 주목했습니다.

저작물을 사람에게 다시 읽히기 위해 복사한 것이 아니라, 언어와 정보의 관계를 분석해 새로운 기능을 가진 모델을 만들기 위해 사용했다는 것입니다.

이처럼 원래와 다른 목적이나 기능으로 저작물을 이용하는 것을 ‘변형적 이용’이라고 부릅니다.

예를 들어 책의 내용을 그대로 판매하는 것과, 수많은 책을 분석해 특정 단어가 어느 책에 나오는지 검색할 수 있도록 만드는 것은 목적이 다릅니다.

법무부는 AI 학습도 이러한 분석적 이용에 가깝다고 보았습니다.

하지만 모든 사람이 여기에 동의하는 것은 아닙니다.

생성형 AI는 단어를 검색하는 데서 그치지 않고 새로운 글과 이미지, 음악을 만듭니다. 이러한 결과물이 다시 인간 창작자의 작품과 경쟁할 수 있습니다.

따라서 콘텐츠 권리자들은 AI 학습을 단순한 검색이나 연구와 똑같이 보기 어렵다고 주장합니다.

결국 법원은 AI가 저작물을 내부적으로 분석하는 데 그쳤는지, 원문을 기억하고 재현할 수 있는지, 어떤 결과물을 만들도록 설계됐는지를 함께 살펴볼 가능성이 있습니다.

🌿 AI 학습은 원래 책과 기사의 판매를 줄일까요?

공정이용에서 중요한 질문 중 하나는 원저작물의 시장에 어떤 피해가 발생했는가입니다.

법무부는 학습 단계만 놓고 보면 책이나 기사의 판매를 직접 대신하지 않는다고 주장했습니다.

모델이 책을 분석하는 동안 그 책의 내용이 독자에게 공개되는 것은 아닙니다.

학습 과정 자체가 서점에서 판매되는 책이나 유료 뉴스 기사를 대신해 주는 것도 아닙니다.

그래서 법무부는 학습과 결과물을 구분해야 한다고 말합니다.

하지만 저작자와 출판사, 언론사에서는 피해를 더 넓게 볼 수 있습니다.

다음과 같은 변화도 시장 피해라고 주장할 수 있기 때문입니다.

AI 기업에 제공할 수 있었던 학습용 라이선스 수익이 사라지는 경우
AI가 비슷한 글과 이미지를 대량으로 만들어 기존 콘텐츠의 수요가 줄어드는 경우
구독이나 도서 판매가 감소하는 경우
창작자가 새로운 작품을 만들 유인이 약해지는 경우
콘텐츠의 가격과 저작자의 협상력이 낮아지는 경우

저작물이 통계적 정보로 변환되는 AI 학습과 창작물 시장의 경쟁 — AI 학습의 분석적 성격과 AI 결과물이 창작시장에 미치는 영향은 연결되어 있지만 구분해서 살펴볼 필요가 있습니다.

여기서 중요한 쟁점이 하나 더 생깁니다.

“AI 학습용 이용허락 시장도 저작권법이 보호해야 하는 시장일까?”

실제로 일부 언론사와 출판사, 이미지 기업은 AI 기업과 콘텐츠 이용계약을 맺고 있습니다.

권리자는 이미 학습용 라이선스 시장이 만들어지고 있으므로 무단 학습이 그 시장을 침해한다고 주장할 수 있습니다.

반대로 AI 기업은 이용허락 시장이 존재한다는 이유만으로 모든 학습을 공정이용에서 제외할 수는 없다고 주장할 수 있습니다.

법원이 학습용 라이선스 시장을 어느 범위까지 인정하는지가 앞으로 중요한 기준이 될 수 있습니다.

🌿 AI가 만든 결과물이 많아지면 학습도 문제가 될까요?

AI가 만든 책과 기사, 이미지가 시장에 많이 나오면 인간이 만든 콘텐츠가 덜 팔릴 수 있습니다.

이를 ‘시장 희석’이라고 표현하기도 합니다.

조금 쉽게 말하면 비슷한 콘텐츠가 매우 저렴하고 빠르게 쏟아지면서 기존 창작물이 시장에서 눈에 띄기 어려워지는 상황입니다.

법무부는 이러한 문제가 학습 단계보다 결과물이 유통되는 단계에서 발생한다고 보았습니다.

모델이 내부적으로 책을 분석하는 것만으로 새로운 책이 시장에 나오지는 않습니다.

따라서 AI 결과물이 원작과 지나치게 비슷하거나 기존 작품을 대신한다면, 그 결과물과 서비스 방식을 중심으로 판단해야 한다는 것입니다.

권리자는 다르게 볼 수 있습니다.

경쟁하는 결과물을 만들기 위해 저작물을 복제하고 학습했다면 학습과 결과물을 완전히 떼어내기 어렵다고 주장할 수 있습니다.

어느 쪽이 맞는지는 아직 정해지지 않았습니다.

법원이 학습과 결과물을 별개의 이용으로 볼지, 하나의 상업적 과정으로 연결해 판단할지를 지켜봐야 합니다.

🌿 불법으로 구한 책도 학습에 사용할 수 있을까요?

이번 의견서를 가장 조심해서 읽어야 하는 부분입니다.

법무부는 학습 단계가 공정이용에 해당할 수 있다고 주장했지만, 저작물을 확보한 방법까지 모두 적법하다고 말하지 않았습니다.

따라서 다음과 같은 행위는 별도의 문제가 될 수 있습니다.

해적판 사이트에서 책과 논문을 내려받는 행위
유료 콘텐츠의 접근 제한을 우회하는 행위
웹사이트 이용약관이나 계약을 위반해 자료를 수집하는 행위
불법 복제물로 구성된 데이터베이스를 계속 보관하는 행위
저작권자 정보와 권리표시를 삭제하는 행위
개인정보나 영업비밀이 포함된 자료를 무단으로 수집하는 행위
AI가 책이나 기사 원문을 길게 재현하도록 방치하는 행위

AI 학습의 목적과 데이터를 얻은 방법은 구분해야 합니다.

새로운 기술을 개발하려는 목적이 있다고 해서 자료를 확보한 과정의 문제가 사라지는 것은 아닙니다.

🌿 미국 저작권청도 같은 생각일까요?

미국 저작권청은 2025년 생성형 AI 학습에 관한 보고서의 사전 공개본을 발표했습니다.

저작권청은 모든 AI 학습을 한꺼번에 공정이용이나 저작권 침해라고 판단하기는 어렵다고 보았습니다.

어떤 자료를 사용했는지, 어디에서 가져왔는지, 모델이 무엇을 만들 수 있는지, 기존 콘텐츠 시장에 어떤 영향을 주는지를 함께 살펴야 한다는 입장입니다.

예를 들어 비상업적인 연구를 위해 적법하게 확보한 자료를 분석하고, 결과물에서 원문을 재현하지 않는다면 공정이용으로 인정될 가능성이 비교적 높을 수 있습니다.

반대로 해적판에서 소설이나 이미지 등을 가져와 기존 콘텐츠와 경쟁하는 결과물을 제한 없이 만든다면 공정이용으로 보기 어려울 수 있습니다.

법무부는 이보다 학습 단계의 변형성을 더 강하게 강조했습니다.

같은 미국 연방정부 안에서도 AI 학습 공정이용의 범위를 완전히 똑같이 보고 있는 것은 아닙니다.

최종 판단은 법원의 몫으로 남아 있습니다.

🌿 이번 의견서는 무엇을 바꿀 수 있을까요?

이번 의견서는 판결이 아니므로 곧바로 법이 바뀌는 것은 아닙니다.

그래도 몇 가지 중요한 의미가 있습니다.

첫째, 미국 정부가 AI 학습을 비교적 넓게 허용해야 한다는 정책 방향을 공식적으로 밝혔습니다.

둘째, 저작권 소송의 중심이 단순히 “내 저작물이 학습에 사용됐다”는 주장만으로 끝나지 않을 가능성이 커졌습니다.

앞으로는 다음 질문이 더 중요해질 수 있습니다.

데이터를 어떤 방법으로 확보했는가
학습이 끝난 뒤 원본 파일을 어떻게 보관했는가
모델이 원문을 얼마나 기억하고 있는가
AI 결과물이 원작과 얼마나 비슷한가
실제로 책과 뉴스, 이미지 시장의 수요를 대신했는가

셋째, AI 산업의 경쟁 문제도 함께 논의되기 시작했습니다.

모든 학습 데이터에 이용료를 내야 한다면 막대한 비용을 감당할 수 있는 대형 기술기업만 AI를 개발할 수 있다는 우려가 있습니다.

반대로 라이선스 없이 학습을 허용하면 저작자와 콘텐츠 기업이 AI 산업의 비용을 대신 부담하게 된다는 비판도 가능합니다.

AI 개발비와 창작자 보상을 어떻게 나눌 것인지는 법원의 공정이용 판단만으로 해결하기 어려울 수 있습니다.

🌿 앞으로 무엇을 지켜봐야 할까요?

AI 학습과 저작권의 경계는 데이터 출처, 라이선스 시장, 결과물 및 각국의 법원 판단에 따라 달라질 수 있습니다.

1. 법원이 학습과 결과물을 나누어 판단할까요?

법원이 법무부의 의견을 받아들이면 학습 자체보다 불법적인 데이터 취득과 원문을 재현하는 결과물에 책임이 집중될 수 있습니다.

반대로 학습부터 결과물 판매까지 하나의 과정으로 본다면 권리자의 시장 피해가 더 넓게 검토될 수 있습니다.

2. AI 학습용 라이선스 시장을 인정할까요?

언론사와 출판사, 이미지·음악 기업은 AI 기업과 실제로 이용계약을 맺고 있습니다.

이러한 계약이 보편적인 시장으로 자리 잡는다면 무단 학습의 공정이용 판단에도 영향을 줄 수 있습니다.

3. 데이터의 출처가 얼마나 중요해질까요?

적법하게 구매하거나 이용허락을 받은 자료와 해적판에서 내려받은 자료를 똑같이 판단하기는 어렵습니다.

AI 기업이 데이터의 출처와 이용 조건을 얼마나 정확하게 기록했는지가 중요한 증거가 될 수 있습니다.

4. AI의 원문 재현을 어떻게 확인할까요?

모델이 특정 책이나 기사의 내용을 어느 정도 기억하고 있는지, 어떤 질문을 받았을 때 원문을 다시 보여주는지를 확인해야 합니다.

일부 예외적인 결과물만 문제 삼을지, 모델의 학습 방식까지 책임 범위에 포함할지도 쟁점입니다.

5. 미국 의회가 새로운 제도를 만들까요?

다음과 같은 방안이 거론될 수 있습니다.

학습 데이터의 출처 공개
권리자의 학습 거부 의사표시
집단 라이선스
창작자 보상청구권
연구 목적과 상업적 학습의 구분
스타트업과 비영리 연구기관을 위한 예외

6. 한국은 어떤 기준을 마련할까요?

미국 법무부 의견서는 한국에서 직접적인 법적 효력을 갖지 않습니다.

다만 미국의 재판 결과는 국내 정책과 계약 관행에 영향을 줄 수 있습니다.

우리나라에서도 AI 학습을 위한 별도의 예외가 필요한지, 데이터 출처를 공개하게 할지, 권리자에게 보상받을 방법을 마련할지 계속 논의할 필요가 있습니다.

🌿 AI 기업과 콘텐츠 권리자가 준비할 내용

AI 기업과 개발자

학습 데이터의 출처와 수집 시점을 기록합니다.
웹사이트 약관과 데이터 이용조건을 확인합니다.
해적판이나 불법 복제물이 포함되지 않도록 점검합니다.
모델이 원문을 재현하는지 정기적으로 시험합니다.
학습용 데이터와 검색용 원문 데이터베이스를 구분해 관리합니다.

저작자·언론사·출판사

저작물의 원본과 최초 공개 시점을 입증할 자료를 보관합니다.
AI 학습과 관련된 이용조건을 명확하게 정리합니다.
AI가 만든 결과물과 원저작물의 유사성을 기록합니다.
판매·구독·라이선스 시장의 실제 피해를 확인합니다.
개별 계약과 집단 라이선스 등 가능한 대응 방법을 검토합니다.
웹사이트의 약관과 자동수집 정책을 정기적으로 점검합니다.

🌿 자주 묻는 질문

Q. 미국 법무부가 AI 학습을 합법이라고 결정했나요?

아닙니다.

법무부는 법원에 정부의 의견을 전달했습니다. 최종적인 공정이용 여부는 법원이 결정합니다.

Q. 모든 AI 학습이 공정이용인가요?

그렇게 단정하기 어렵습니다.

학습 목적과 저작물의 종류, 데이터 출처, 이용 분량, 결과물의 재현 가능성과 시장 영향을 함께 살펴야 합니다.

Q. 해적판으로 학습해도 학습 목적만 정당하면 괜찮을까요?

그렇지 않습니다.

학습 목적이 공정이용으로 인정되더라도 해적판을 내려받고 보관한 행위에는 별도의 책임이 발생할 수 있습니다.

원저작물의 보호되는 표현을 얼마나 비슷하게 이용했는지, 실제로 기존 시장을 대신했는지 등을 함께 살펴야 합니다.

미국의 판단이 한국에도 그대로 적용되나요?

아닙니다.

미국의 의견서와 판결은 국내 논의에 참고가 될 수 있지만 한국에서는 국내법을 기준으로 판단해야 합니다.

🌿 AI 학습은 하나의 질문으로 판단하기 어렵습니다

AI가 저작물을 학습했다는 사실만으로 모든 이용이 위법해지는 것은 아닙니다.

반대로 학습 목적이 새롭다는 이유만으로 데이터를 모으고 결과물을 만드는 전 과정이 적법해지는 것도 아닙니다.

어디에서 자료를 얻었는지, 어떤 목적으로 복제했는지, 모델이 원문을 다시 보여줄 수 있는지, 결과물이 기존 시장을 대신하는지를 하나씩 나누어 보아야 합니다.

미국 법무부 의견서는 그중 모델이 저작물을 분석하는 학습 단계에는 조금 더 넓은 공간을 주어야 한다는 입장입니다.

이제 법원이 그 경계를 어디에 그을지 지켜봐야 합니다.

빠른 결론을 내리기보다 데이터의 취득과 학습, 결과물을 구분하고 각 단계의 판결과 제도 변화를 확인하는 것.

그것이 AI 기술과 창작자의 권리가 함께 변하는 시기에 이 문제를 이해하는 가장 현실적인 방법입니다.

참고 자료

※ 이 글은 일반적인 정보 제공을 위한 것으로 개별 사안에 대한 법률 자문을 구성하지 않습니다.

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