중국과 미국 법원의 인공지능 생성 이미지의 저작물성 판단에 관한 고찰

A Study on the Copyright Judgment of AI Generated Images in Chinese and U.S. Courts

콘텐츠 창작에 생성형 인공지능이 적극 활용되고 있다. 그러나 현행 저작권법상 인공지능 생성물이 저작권 보호 대상인지 분명하지 않아, 책의 겉표지에는 자연인과 인공지능을 공저자로 표시하면서도 도서의 판권 정보에는 자연인 저자의 이름만 기재하는 기현상이 벌어지고 있다. 이는 생성형 인공지능을 활용하여 생산성을 높이려는 창작자들의 혼란을 가중시켜 관련 분야의 발전에 부정적인 영향을 준다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방안의 검토 차원에서 중국의 Li v. Liu 사건과 미국의 Thaler v. Perlmutter 사건을 비교하였다. 검토 결과, 두 사건의 판례에서는 공통점이 발견된다. 자연인 창작자 주의를 기본으로 하지만 생성형 인공지능을 활용하여 콘텐츠를 창작하는 과정에서 ‘인간의 기여’가 있었음이 확인된다면 독창성을 인정하여 보호 대상으로 볼 수 있다는 점이다. 다만, 미국의 Thaler v. Perlmutter 사건은 행정소송으로 저작권 등록 행정절차상 문제가 있는지를 판단하기 위한 것이기 때문에 ‘인간의 기여’가 어느 정도여야 저작물성이 인정될 수 있는지에 대한 판단은 이루어지지 않았다. 반면 중국 법원은 ‘선행 작품과 구별되는 독창성’이 있고 ‘인간의 기여’가 입증된다면 저작물성이 인정된다는 구체적인 판단의 기준을 제시하였다. 현재 생성형 인공지능의 기술력은 인공지능을 이용한 자가 스스로 인공지능을 이용하여 생성하였다는 사실을 밝히지 않으면 타인이 이를 감지하기 매우 어렵다. 또 많은 생성형 인공지능이 오픈소스로 공개되고, 생성한 결과물이 또다시 공유되어 학습에 활용되는 경우가 많으므로, Li v. Liu 사건과 Thaler v. Perlmutter 사건에 공통적으로 나타난 ‘인간의 기여’가 저작권 등록으로 공개된 경우에 한하여 저작권이 인정되는 선별적 보호를 제안한다.

Generative artificial intelligence is being actively used to create content. However, under the current copyright law, it is not clear whether AI generated contents are subject to copyright protection, so there is a phenomenon in which human and AI are marked as co-authors on the cover of books and book information of Internet bookstores, while only the human’s name are listed in the book’s copyright information. This phenomenon increases confusion among content industry workers. Although Li v. Liu cases and Thaler v. Perlmutter cases are based on the principle that the works have to created by human, if it is confirmed that there was a ‘human involvement’ in the process of creating content using GAI, they judged that originality and creativity can be recognized. However, only the Chinese court presented specific criteria for judgment that copyrightability is recognized if ‘human involvement’ is proved with originality and creativity that is ‘distinct from previous works’. Many GAI is disclosed as an open source, and the generated results are often shared again and used for learning, I propose ‘selective protection’ that recognizes copyright only when ‘human involvement’ is disclosed as a copyright registration.