AI 글쓰기의 윤리와 법적 리스크: ‘표절’ 논쟁을 넘어서

서론: 핵심 질문과 문제의식

AI 기반 작성 도구가 블로거의 생산성을 극적으로 높이는 동시에, 기존 ‘표절’ 프레임을 넘어 저작권·책임·투명성 논란을 촉발한다. 핵심 질문은 다음과 같다. AI가 작성 지원을 넘어 저작권 분쟁까지 불러올 때, 어디까지가 안전선인가? 본 문서는 미국·EU 판례와 공정 사용(fair use) 지침, 생성형 AI 출력물의 ‘집합저작물(collective work)’ 논리, 그리고 AI 바이어스·차별에 대한 책임 문제를 종합적으로 검토한다.

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1. 글로벌 판례 동향

1.1 미국: 인간 저작권의 ‘마지노선’

• Thaler v. Perlmutter (2025, D.C. Cir.): 연방항소법원은 인간 저작권이 저작권법의 전제임을 재확인하며, 전적으로 AI가 생성해 인간 창작 의도가 결여된 작품은 등록 대상이 아님을 판시했다. (media.cadc.uscourts.gov)
• Andersen v. Stability AI (2024, N.D. Cal.): 예술가 집단이 Stable Diffusion·Midjourney 등을 상대로 제기한 대규모 집단소송이 본안심리에 진입, AI 훈련에 사용된 ‘대용량 이미지 스크래핑’이 저작권 침해에 해당할 소지가 있다고 보았다. (barrysookman.com)
• 미국 저작권청(USCO) 3부작 보고서: 2025년 5월 발표된 Part III – Generative AI Training은 “범용 대규모 훈련은 흔히 변형적(transformativeness) 특성을 가지지만, 전체 작품을 무단으로 복제·배포할 경우 시장 대체 효과가 발생해 공정 사용 판단이 불리해질 수 있다”고 분석했다. (copyright.gov, wiley.law)

1.2 EU: ‘인지 가능성’과 운영자 책임

• CJEU Pelham (C‑476/17) 판결을 준용한 독일·스웨덴 하급심들은 “원작이 식별 가능(recognisable) 하면 침해”라는 기준을 AI 출력물에도 적용 가능하다고 시사한다. (copyrightblog.kluweriplaw.com)
• EU 차원에서는 아직 AI‑특화 저작권 규범이 부재하나, 일반 정보사회지침(InfoSoc) 기사 2·3·4를 통해 AI 사용자·운영자 모두가 침해 책임을 질 수 있다는 해석이 다수설이다. (copyrightblog.kluweriplaw.com)
• 영국 의회는 2025년 5월 데이터 보호법 개정안에 “AI 기업은 학습 데이터에 포함된 저작물 사용 내역을 공개할 수 있다”는 투명성 조항을 재도입하려 했으나, 정부는 ‘재량(may)’ 규정을 두어 강제성은 낮췄다. (theguardian.com)

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2. 공정 사용(fair use)과 AI 훈련: 4요소 쟁점 정밀 해부

요인 핵심 논점 AI 훈련 적용 시 위험 신호

목적·성격	변형성·영리성 판단	상업 모델 + 대체적 출력 제공 시 불리
저작물 성격	창작성·공표 여부	고도 예술·미공표물은 보호 강도↑
사용 분량	전체 작품 사용 시 위험	‘필요 최소 범위’ 입증 필수
시장 효과	라이선스 시장 대체 여부	원저작자 수익 감소 입증 시 침해 가능성↑

실무 팁: 데이터셋 수집 단계부터 opt‑out 리스트를 적용하고, 출력 단계에서는 RAG(검색 증강) 방식으로 원문을 그대로 노출하지 않는 설계가 공정 사용 판단에 유리하다. (wiley.law)

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3. 생성형 AI 출력물의 ‘집합저작물’ 논리

1. 집합저작물 정의: 다수 개별 저작물을 선별·배열해 ‘전체 편집’에 독자적 창작성(선택·정렬)이 인정되는 경우 편집자에게 별도 저작권이 발생한다.
2. AI 출력과의 차이점
   • AI는 임의 조합을 자동화하며, 선택·배열의 창작성이 인간 편집자의 의사결정보다 희박하다.
   • 인간 작성자가 프롬프트·후편집 과정을 통해 최종 배열·수정을 결정하면, 편집저작권이 인정될 여지가 생긴다.
3. 리스크 포인트
   • 데이터 기여자의 개별 권리는 여전히 존속하므로, AI 출력물 전체를 ‘집합저작물’로 주장해도 원본 저작권 침해 책임을 면할 수 없다.
   • 따라서 인용·라이선스 정보를 메타데이터로 보존하고, 최종 편집본에서 타인의 실질적 표현을 제거·요약하는 절차가 필요하다.

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4. AI 바이어스·차별 가능성과 블로거의 책임

• 편향 유형: 데이터 편향·알고리즘 편향·배치(deployment) 편향·인간 편향 네 가지가 대표적이다. (linkedin.com)
• 법적·윤리적 쟁점: EU AI Act(초안)는 고위험 시스템에 설명가능성·대책 보고 의무를 요구하며, 차별적 결과 발생 시 **사용자(블로거)**도 공동 책임을 질 수 있다.
• 실무 권고
  1. 다양성·형평성을 반영한 프롬프트 엔지니어링 실시
  2. AI 출력물에 대한 2차 인간 리뷰 및 편향 탐지 툴 활용
  3. 게시물 말미에 “AI 작성 지원·후편집” 사실과 검증 절차를 명시해 투명성 강화

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5. 투명성·안전선 체크리스트

1. 사용 기술 공개: 모델명·버전·작성 일자를 주석에 기록한다.
2. 저작권 상태 검증: 최종 글에 포함된 인용·이미지·코드의 라이선스를 일괄 점검한다.
3. AI 출력 로그 보관: 원본 프롬프트와 결과물을 최소 3년간 보존해 분쟁 대응 근거를 확보한다.
4. 바이어스 감사: 정기적으로 편향 탐지 도구(예: SHAP, LIME) 결과를 캡처해 증빙한다.
5. 독자 고지: ‘AI 보조 작성물’ 표기를 통해 독자가 알고리즘 산물임을 인지하도록 유도한다.

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6. 결론: 지적재산·윤리·투명성의 삼각 균형

AI 글쓰기는 ‘속도’라는 이점을 제공하나, 저작권 침해·편향·투명성 부재라는 삼중 리스크를 동반한다. 미국·EU 판례와 저작권청 보고서가 제시하는 핵심 교훈은 ‘인간 개입’과 ‘투명성’이 안전선이라는 점이다. 블로거는 사전 라이선스 확보, 공정 사용 4요소 자가 점검, 그리고 AI 바이어스 대응 프로세스를 통해 법적 충돌을 최소화할 수 있다.