12일 한국법제연구원, '제7차 규제혁신법제포럼 : 데이터 경제 시대, 데이터 소유와 독점' 개최
이대희 교수(고려대), 손승우 교수(중앙대) 발제 핵심 요약
데이터마이닝 활성화와 AI 지식재산 특별법 제정 위한 방안 논의
인공지능(AI) 기술 발전에 따라 저작권과 창작권 문제가 쟁점으로 떠오르고 있다.
AI 기술 고도화에 있어 가장 중요한 자산은 데이터다. AI가 일정 패턴을 스스로 학습하는 과정에서 데이터를 학습 자료로 활용, AI의 연산 성능을 높인다. 데이터가 정확하고 많을수록 AI의 학습 능력과 연산 성능을 고도화할 수 있다.
하지만 현재 개인정보 및 저작권 규제에 따라 데이터 활용에 어려움이 있다. 지난 8월 데이터 3법 시행으로 데이터 활용 폭이 넓어졌지만, 가명ㆍ익명 정보의 개념과 데이터 활용 범위가 모호하다는 지적이다.
AI 창작물을 규정할 근거도 부족하다. 현재 AI는 다양한 응용 서비스를 제공하고 있으며 글, 그림, 음악 등을 창작하는 수준까지 다다랐다. 지난 해 12월 세계지식재산기구(WIPO)는 AI 이슈보고서를 통해 AI 지식재산권 보호가 필요하다고 강조한 바 있다.
일부 전문가는 AI 기술 발전에 따른 시대 흐름과 부가 서비스 창출 등을 고려한 AI 지식재산권 규제 정비가 필요하다고 강조한다.
하지만 지나친 AI 지식재산권 보호는 기술ㆍ서비스 독점을 야기하고 인간의 창작 활동을 저해할 수 있는 만큼, 충분한 사회적 합의를 이뤄 제한적 수준의 AI 지식재산권 보호 규범을 마련해야 한다는 의견이다.
한국법제연구원(원장 김계홍)은 12일 총 4회에 걸쳐 진행하는 '2020 규제혁신법제포럼'의 마지막 세션을 온ㆍ오프라인에서 동시 개최했다.
이번에 열린 '제7차 규제혁신법제포럼 : AI 혁신에 따른 법제의 대응과 진화'는 ▲AI 발전을 위한 데이터 활용의 쟁점 및 과제 ▲AI 지식재산 특별법의 필요성과 법제 방향 2개 발제를 중심으로 진행했다.
이번 포럼을 기획한 정원준 법제연 부연구위원은 "규제 혁신은 혁신적 변화를 동반한다는 점에서 방향 설정이 어렵다"면서 "각 세션별 주제에 맞는 이해관계자와 전문가의 목소리를 수렴해 구체적인 규제 혁신과 입법 방향을 설정해야 한다"고 강조했다.
이어 "향후 법제연은 혁신 분야 규제 이슈의 신속한 입법적 대응을 목표로 지속적 법제 연구를 이어 나갈 것"이라고 말했다.
◆ 규제 중첩과 협소한 자격 요건, 데이터 활용 제한할 수 있어
이대희 고려대 법학전문대학원 교수는 'AI 발전을 위한 데이터 활용의 쟁점 및 과제'를 주제로 개인정보보호법과 저작권법 측면에서 데이터마이닝 활용 이슈를 다뤘다.
(사진=한국법제연구원 유튜브 채널 캡쳐)
데이터마이닝은 데이터 속 숨겨진 상관관계를 찾아 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다. 이 과정에서 다양한 데이터를 수집ㆍ가공하며, AI 알고리즘 훈련ㆍ입증ㆍ검사에 활용한다.
이 때 이용한 데이터는 종류에 따라 재산권 법제, 비재산권 법제, 계약 법제의 보호를 받는다. 재산권ㆍ비재산권의 대표적 법제도인 저작권과 개인ㆍ신용정보가 있다.
이 교수는 현재 시행하고 있는 데이터 3법의 경우 가명ㆍ익명정보 개념을 도입, 개인ㆍ신용정보 활용의 어려움을 해소하겠다는 의지로 보인다고 설명했다. 이어 아직까지 가명ㆍ익명 정보 활용에 있어 모호한 부분이 많으나 기존보다 개인ㆍ신용정보의 활용 폭을 넓혔다고 평가했다.
하지만 저작권ㆍ개인정보 측면에서 데이터마이닝의 한계를 지적했다.
그는 현재 문체부가 마련한 국내 저작권법 전부 개정안에서 허용한 데이터마이닝의 활용 폭이 좁다고 설명했다.
현재 국내법에서 저작물의 공정한 이용을 목적으로 저작권 침해 면책을 제공하는 '공정 이용' 법률이 있다. 하지만 AI 고도화를 위해 저작물을 이용할 경우 이 교수는 공정 이용 인정 가능성이 비교적 불확실하다고 설명했다.
이 교수는 "AI 개발에 있어 대량의 데이터 사용, 딥페이크ㆍ안면인식 기술을 향한 부정적 여론 등 공정 이용 불인정 요소가 있다"며 "공정 이용 인정 여부는 최종 법원 판결이 나와야 알 수 있기 때문에 AI 활용을 위해 공정 이용 법리를 무조건 기대할 수는 없다"고 말했다.
또 학술적 연구 목적 기관과 대통령령으로 정한 시설 등 데이터 접근 자격이 협소하고, 사상ㆍ감정의 향수 목적을 금지하면서 연구ㆍ조사 목적으로 한정해 데이터마이닝 허용 요건이 중첩한다고 짚었다.
데이터 3법과의 대립 문제도 있다. 데이터 3법의 신용정보법은 통계작성 중 시장조사와 같은 상업적 목적의 통계 작성에 가명정보 활용이 가능하다고 명시했으나 저작권법은 연구 목적만을 허용하고 있다. 저작권을 가진 가명정보를 상업적 목적으로 활용할 경우 저작권 침해에 해당한다.
이 교수는 개인정보 활용 한계도 지적했다. 이 교수는 "가명ㆍ익명정보의 경우 정보를 익명화해야 하고 가명ㆍ익명처리를 위한 명확한 법률적 근거가 필요하다"며 "데이터 활용에 숨통은 트였으나 개인정보 활용에 완전하지 않다"고 분석했다.
이어 재산권에 의한 보호 체제를 공유 체제로 전환해야 한다고 강조했다. 또 B2BㆍB2G 간 데이터 공유, 데이터거래소를 통한 데이터 품질 문제 해소 등을 활성화 방안으로 들었다.
이 교수는 "막연한 정보 보유ㆍ보호는 향후 인류와 AI 기술 발전에 악영향을 끼칠 것"이라며 "앞선 문제를 해결해야 데이터 활성화와 AI 기술이 발전할 것"이라고 조언했다.
◆ 제한적인 'AI 지식재산 특별법' 제정 필요...AI 창작권 보호해 산업 발전 꾀해야
손승우 중앙대학교 산업보안학과 교수는 'AI 지식재산 특별법의 필요성과 법제 방향'을 발표하며 AI 지식재산 특별법 제정의 필요성을 강조하고 관련 방안을 모색했다.
손 교수는 사회 전반에 있어 디지털 전환이 가속화하며 AI 기술 발전이 빠르게 진행하고 있다고 짚었다. 인간 고유 영역으로 구분했던 예술ㆍ창작 분야에서 AI를 이용하고 있으며, 단순 창작을 넘어 빅데이터ㆍ로봇ㆍ콘텐츠와 결합해 사회적 효용을 극대화하고 있다는 설명이다.
실제 영국의 경우 지난 해 서레이(Surrey) 법대 특허법연구팀이 개발한 AI가 발명품을 냈다. 이후 영국, 유럽연합(EU), 미국 등에 AI 이름으로 특허출원을 했다. 중국 법원도 지난 3월 AI가 작성한 글의 저작권을 처음으로 인정한 바 있다.
이 같은 상황에 맞춰 손 교수는 AI 지식재산 특별법을 제정해 제한적인 범위 내에서 AI 창작을 인정ㆍ보호할 수 있는 규범이 필요하다고 봤다.
AI 지식재산권은 자율성을 가진 AI가 스스로 창출한 지식ㆍ정보ㆍ기술ㆍ사상ㆍ감정표현 중 재산적 가치를 실현할 수 있는 것이다. 현재 국내 저작권법과 특허법은 인간의 창작ㆍ발명품만 보호하고 있으며 AI 창작ㆍ발명의 경우 관련 내용이 없다.
그는 AI 지식재산 특별법 제정에 있어 권리 범위를 조율해야 한다고 강조했다. 문화ㆍ예술 창작물, 발명, 디자인 등 구체적인 AI 지식재산권 인정 범위를 정해 구체화해야 한다는 설명이다. 또 AI의 결과물로 대상을 한정했다. 인간이 직접 설계ㆍ제작한 AI 자체의 경우 국내 저작권법으로 충분한 보호가 가능하기 때문에 AI 지식재산 특별법 보호 대상에 포함하지 않았다.
손 교수는 "과도한 보호가 인간의 권익을 저해할 수 있다"고 우려했다. 이에 AI 창작물 보호 수준을 비교적 낮게 설정해야 한다며 AI 산업 투자를 유인할 수준이 적당하다고 봤다.
손승우 교수는 AI 지식재산 특별법에 'AI 지식재산 등록제도'를 포함하자고 주장했다. 창작 AI를 개발한 자가 AI 창작물 보호를 원할 경우 해당 창작물과 개발자 정보를 함께 등록하는 것이다. AI 창작물을 인간의 창작물로 허위등록하는 문제를 방지하자는 취지다.
손 교수가 제안한 등록제도는 현행 저작권법과 다소 차이를 갖는다. 저작권법의 경우 '무방식주의'로 특정 형식ㆍ절차를 의무화하지 않고 있다. 하지만 AI 지식재산 등록제도는 방식주의를 바탕으로 하기 때문에 인간의 지식재산 보호 절차와 구별할 수 있다.
이어 심사 과정에서 일부 AI 기술을 활용하자고 제안했다. 최근 추적 매커니즘을 적용한 지식재산 침해물 검색 AI가 발전하고 관련 서비스가 증가한 만큼, AI 지식재산 등록제도 심사과정에 AI 기술을 적용하자는 것이다. AI 창작물 심사에 대응한 인력 부족을 고려, 일정기간을 공고해 이의 신청을 받는 제도도 함께 검토하자고 제안했다.
그는 "등록제도에 있어 기존 창작물과의 유사성 정도를 파악하기만 하면 될 것"이라며 "현재 이 같은 업무를 AI로 구현할 수 있는 만큼, 심사과정 일부에 AI 적용이 가능할 것"이라고 말했다.
손승우 교수는 권리 귀속 문제의 경우 AI 개발자에게 부여해야 한다고 봤다. AI 지식재산권 신설은 산업 발전 도모를 목적으로 한 만큼, AI 자체보다 개발자에게 권리를 줘야 한다는 설명이다.
또 집합적 권리 검토가 필요하다고 주장했다. AI 창작물을 구현할 때 다수 개발자가 참여한 경우 창작 기여율을 명확히 하는 데 어려움이 있다. 이에 창작물 개발에 투자ㆍ참여한 모두 이익을 나눌 수 있도록 집합 권리 형태의 권리를 논의해야 한다고 주장했다.
이외 AI 지식재산의 인격적 권리를 인정하지 않았으며, AI 창작물 권리를 침해한 경우 형사 처벌보다 민사 수준 해결이 적합하다고 봤다. 또 AI 지식재산 보호를 받는 창작물을 일정 정도 변형해 활용할 수 있도록 한 조항도 필요하다고 설명했다.
(사진=한국법제연구원 유튜브 채널 캡쳐)
손 교수는 AI 지식재산 특별법 제정에 있어 '약한 AI'와 '강한 AI' 간 규범 논의를 조율해야 한다고 말했다.
약한 AI는 특정 업무를 수행할 목적으로 만든 AI다. 임무 수행에 최적화한 알고리즘을 바탕으로 인간을 보조하는 수준이다. 알파고와 IBM 왓슨 등 현재 AI 기술 수준을 약한 AI로 볼 수 있다.
강한 AI는 독립적 인격체를 가진 AI로 인간에 준하는 판단능력을 갖고 있어 스스로 업무를 결정ㆍ수행할 수 있는 기술 수준이다. 강한 AI는 현재 구현하지 못한 기술이며 AI 기술이 최종 지향하는 목표점이기도 하다.
손 교수는 현실 세계에 실제 존재하는 약한 AI 기술을 우선 고려해야 한다고 생각했다.
그는 "아직 도래하지 않은 막연한 위험성과 기술 구현의 기대감 때문에 미리 법제를 만든다는 것은 법적 안정성을 해칠 수 있다"며 "현실 세계 기술인 약한 AI 기술 중심으로 관련 산업 진흥과 허위 등록 등의 문제를 규율하고, 향후 강한 AI 등장을 대비해 지속적인 AI 지식재산권 논의를 이어가야 한다"고 제언했다.
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com