LLM 기반 생성 콘텐츠의 저작권 및 표절 관련 이슈 연구

A Study on Copyright and Plagiarism Issues in LLM-Generated Content

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 생성형 콘텐츠에 관한 저작권 및 표절 이슈를 다각도로 살펴본다. LLM의 등장은 단순 반복적 작업의 효율성 증대는 물론 인간의 창의성을 모방하여 콘텐츠 생산성의 획기적 변화를 가져왔다. 그러나 저작물의 법적 소유권, 학습 데이터의 저작권 침해, 생성물의 표절 가능성 등 다양한 법적·윤리적 문제들이 제기되고 있다. 본 논문에서는 음악, 미술, 소설, 학술 콘텐츠 등 유형별 분석을 통해 문제의 구조를 파악하고, 서비스 제공자의 책임, 법적 소송, 탐지 기술의 한계, 교육적 대응까지 포괄적으로 논의한다. 마지막으로 법적·기술적·윤리적 해결책을 제안하고 LLM 기반 콘텐츠에 대한 새로운 규제 프레임워크의 필요성을 강조하는데 목적을 두고 있다.

This study conducts a multifaceted examination of copyright and plagiarism issues related to content generated by large language model(LLM). The emergence of LLM, which emulate human creativity, has brought a paradigm shift in content creation. However, it also raises a range of legal and ethical concerns, including the ownership of generated works, potential copyright infringement of training data, and the possibility of plagiarism in generated outputs. This paper analyzes the structural nature of these issues across various content types including music, visual art, fiction, and academic writing and provides a comprehensive discussion on service providers' responsibilities, legal disputes, the limitations of detection technologies, and educational responses. Finally, the paper proposes legal, technological, and ethical solutions, emphasizing the need for a new regulatory framework tailored to LLM-generated content.