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The Decoder • 23일 전

미국 법무부, AI 학습의 공정 사용 인정 입장 표명

IMP
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핵심 요약

뉴욕타임스가 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 제기한 저작권 소송에서 미국 법무부(DOJ)가 AI 기업 측을 지지하며, 저작권 보호 자료로 AI 모델을 학습시키는 것은 공정 사용(fair use)에 해당한다고 주장했습니다. DOJ는 학습용 복사와 모델 출력물 간의 법적 구분을 강조하며, 학습 자체에 대한 책임을 묻는 것은 저작권법이 보호하려는 창의성을 저해한다고 밝혔습니다. 이 사건은 AI 학습과 저작권 관련 법원 판결의 방향을 가늠할 대표적 사례로 주목받고 있습니다.

번역된 본문

미국 법무부, 획기적 저작권 사건에서 AI 학습의 공정 사용 지지

미국 법무부(DOJ)는 뉴욕타임스 및 기타 권리자들이 제기한 통합 소송에서 AI 기업 측을 지지하며, 저작권이 있는 자료로 AI 모델을 학습시키는 것은 공정 사용(fair use)에 해당한다고 주장했습니다.

핵심 요점

  • 뉴욕타임스와 관련된 저작권 분쟁에서 미국 법무부는 AI 기업 측을 지지하며, 저작권 자료로 AI 모델을 학습시키는 것은 공정 사용에 해당한다고 주장했습니다.
  • 법무부는 학습을 위한 복사와 모델이 실제로 출력하는 내용 사이에 법적 구분이 존재하기 때문에, 저작권이 있는 텍스트로 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키는 것은 저작권 침해가 아니라고 밝혔습니다.
  • 법무부는 LLM이 창의적·사회적 가치를 제공한다고 주장합니다. AI 학습만으로 책임을 묻는다면 저작권법이 보호해야 할 창의성이 위축될 것입니다.

뉴욕타임스는 2023년 말 맨해튼 연방법원에 오픈AI와 마이크로소프트를 고소하며, 수백만 건의 NYT 기사가 GPT-4 같은 모델 학습에 허가 없이 사용되었고, 이를 바탕으로 신문과 정보원으로서 경쟁하는 제품이 만들어졌다고 주장했습니다. 뉴욕타임스는 수십억 달러의 손해배상을 청구하고 자사 기사로 학습된 언어 모델의 폐기를 요구했습니다. 이 사건은 이후 크게 격화되었으며, 법원이 저작권과 AI 학습 문제를 다루는 방식을 가늠할 시금석으로 널리 평가되고 있습니다.

법무부는 이번 사건에서 LLM 학습에 사용된 저작권 텍스트는 저작권 침해에 해당하지 않는다고 밝혔습니다. 핵심은 학습과 출력물 사이의 구분입니다. 학습 과정에서 저작물 전체가 복사되지만 공개되지 않으며, 출력물은 원본과 "대체로 유사성이 상당히 결여된" 경우가 많다는 것입니다. 두 가지를 혼동하는 일괄적인 시장 피해 이론은 법적으로 잘못되었다는 주장입니다. 물론 반대 의견도 있습니다.

법무부의 서면에는 조안 디디언이 비유로 등장합니다. 그는 십대 시절 헤밍웨이의 소설을 필사하며 문장이 어떻게 작동하는지 이해했다고 합니다. 법무부는 카드리 판결의 논리에 따르면 디디언이 글을 발표할 때마다 학습 과정과 이후의 집필이 단일한 사용으로 간주되어 책임을 질 수 있었을 것이라고 주장합니다. 법무부는 이전 판결을 인용하며, 사람들이 나중에 책을 참고해 새로운 방식으로 새로운 것을 쓸 때마다 비용을 지불하도록 요구하는 것은 상상할 수도 없는 일이라고 강조했습니다.

법무부는 또한 LLM이 창의적·공공적 가치를 지닌다고 주장합니다. "인간은 LLM을 사용해 독창적인 작품을 창작한다"고 법무부는 썼습니다. AI 학습에 대한 책임은 저작권법이 보호하려는 창의성을 위축시킬 것입니다. 뉴욕타임스 기자들 역시 기사 초안 작성과 편집에 LLM을 사용하는 것으로 알려져 있지만, 인용된 출처는 아이러니하게도 대체로 정반대 결론을 뒷받침합니다. 그리고 이 모든 논거는 규모의 문제를 간과하고 있습니다. 한 사람이 배우기 위해 텍스트를 복사하는 것과, 수십억 달러 규모 기업이 그 콘텐츠를 경쟁하는 대중 시장 제품으로 만드는 것은 전혀 다른 문제라는 점을 미국 저작권청은 명확히 지적한 바 있습니다.

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미국 저작권청은 AI 학습에 대한 일괄적 공정 사용을 거부하는 보고서에서 바로 이 점을 지적했습니다. 저작권청은 AI가 완벽한 복사본으로 작업하며 인간의 창작을 훨씬 뛰어넘는 속도와 규모로 콘텐츠를 생성한다고 주장했습니다. 기존 시장에서 원본 저작물과 경쟁하는 상업적 활용은 공정 사용이 허용하는 범위를 넘어선다는 것입니다.

법무부는 서면에서 이 보고서를 직접 공격합니다. 전 저작권 등록관 시라 펄머터의 평가에는 구속력 있는 법적 권위가 없으며, 이 보고서는 사례별 분석에 관한 판례와 법령상 실제로 인정되는 시장 피해 유형을 무시했다는 것입니다.

"공정 사용 판단은 각 사건의 구체적 사실과 사용에 달려 있습니다. 그러나 일반적으로 광범위한 저작권 책임을 부과하는 것은 문제가 있으며 법적으로도 잘못된 것입니다."

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원문 보기 (영어)
US Department of Justice backs fair use for AI training in landmark copyright case Matthias Bastian View the LinkedIn Profile of Matthias Bastian Sep 2, 2026 GPT-Image-2 prompted by THE DECODER Key Points In the copyright dispute involving The New York Times, the US Department of Justice has sided with AI companies, arguing that training AI models on copyrighted material qualifies as fair use. Training large language models on copyrighted text isn't copyright infringement, the DOJ says, because there's a legal distinction between copying for training and what the model actually outputs. The DOJ argues that LLMs provide creative and social value. Liability for AI training alone would stifle the creativity that copyright law is supposed to protect. Ask about this article… Search The US Department of Justice has sided with AI companies in the consolidated lawsuit involving the New York Times and other rights holders, arguing that training AI models on copyrighted material qualifies as fair use. The New York Times sued OpenAI and Microsoft in late 2023 in a Manhattan federal court, alleging that millions of NYT articles were used without permission to train models like GPT-4 and build products that compete with the newspaper as an information source. The Times cited billions of dollars in damages and demanded the destruction of language models trained on its articles. The case has escalated considerably since then and is widely considered a bellwether for how courts will handle copyright and AI training. The DOJ now says the copyrighted text used for LLM training in this case doesn't amount to copyright infringement. The distinction between training and output is what matters. During training, entire works are copied but never made publicly available, and the outputs "often if not always lack substantial similarity" to the originals. A blanket theory of market harm that conflates the two is legally wrong. Others disagree . Ad The filing invokes Joan Didion as an analogy. As a teenager, she copied Hemingway's stories to understand how his sentences worked. The DOJ argues that, under the logic of the Kadrey ruling , Didion could have faced liability whenever she published because her learning process and subsequent writing would have been treated as a single use. Citing an earlier ruling , the department contends that it would be unthinkable to require people to pay whenever they later draw on a book to write something new in a new way. Ad The DOJ also argues that LLMs have creative and public value. "Human beings create original works using LLMs," the DOJ writes. Liability for AI training would stifle the creativity copyright law is supposed to protect. Even New York Times writers reportedly use LLMs to draft and edit articles, though the linked source ironically supports mostly the opposite conclusion . And all these arguments gloss over scale. A single author copying text to learn is one thing. A multibillion-dollar company turning that content into competing mass-market products is another, a point the US Copyright Office has made explicitly. Ad Trump administration takes pro-AI stance in copyright fight That's the point the US Copyright Office made in a report that rejected blanket fair use for AI training. The Copyright Office argued that AI works with perfect copies and generates content at a speed and scale far beyond human creation. Commercial applications that compete with original works in existing markets exceed what fair use allows. In its filing, the DOJ goes after that report directly. Former Copyright Register Shira Perlmutter's assessment carries no binding legal authority, the department argues, and the report ignored case law on case-by-case analysis and the types of market harm that actually count under the statute. Ad "The fair-use inquiry hinges on the specific facts and uses at issue in each case. But it would be problematic—and legally incorrect—to impose broad copyright liability that would generally render training of AI models impermissible without licensing," the DOJ writes. Ad Perlmutter was fired by the Trump administration shortly after her report came out . Democrat Joe Morelle said she was let go because she refused to legitimize AI training on copyrighted works, a position favored by Trump ally Elon Musk. In a footnote, the DOJ notes that Perlmutter is currently challenging her dismissal. AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now Source: via Bloomberg Law