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TL;DR
LLM이 완전히 생성한 코드는 인간의 창작적 구현이 결과물에 드러나지 않으면 저작권 보호를 받기 어렵고 퍼블릭 도메인에 놓일 가능성이 높아 Free Software license를 붙이기 어렵습니다. 반면 개발자가 직접 작성한 코드를 LLM으로 수정하거나 생성 요소를 전체 프로그램 안에서 창의적으로 선택·배열하면 인간의 저작권이 인정될 여지가 남습니다. prompt만 반복 수정하는 행위는 결과 표현을 충분히 통제하지 못하므로 일반적으로 저작자 지위를 만들지 않으며, 기존 저작물과 유사한 출력은 사용자가 몰랐더라도 infringement 위험을 낳습니다. SFC는 사용한 LLM 시스템과 version, 기여 방식을 machine-readable commit log에 기록해 maintainer가 licensing 가능성과 법적 위험을 판단하도록 권고합니다.
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Free Software는 코드 공유와 수정의 조건을 저작권 license로 정하기 때문에 LLM이 만든 코드의 저작권 여부가 곧 배포 가능성과 copyleft 적용 여부를 좌우합니다. 저작권이 성립하지 않는 코드는 기본적으로 퍼블릭 도메인에 놓이며, 누구도 해당 코드에 독점권이나 copyleft 조건을 새로 부여할 수 없습니다. 따라서 개발자는 LLM을 사용했다는 사실보다 결과물에 인간의 창작적 구현과 선택이 얼마나 남아 있는지를 확인해야 합니다.
저작권은 아이디어가 아니라 아이디어의 구체적 구현과 표현을 보호하므로, LLM이 구현과 표현을 전부 수행한 결과물은 인간 저작자를 찾기 어렵습니다. 미국 Copyright Office와 EU의 일반적 원칙은 자연인이 창작적 선택을 수행해야 저작권이 성립한다는 방향이며, 체코 프라하 법원과 독일 뮌헨 지방법원 사례도 인간의 고유한 창작 기여가 결과물에 직접 반영됐는지를 기준으로 삼았습니다. 다만 뮌헨 법원은 LLM 보조 작품 전체를 일률적으로 배제한 것이 아니라 해당 logo 결과물에 인간의 창작성이 충분히 드러나지 않는다고 판단했습니다.
영국과 아일랜드는 컴퓨터 생성물의 창작에 필요한 arrangements를 수행한 사람을 저작자로 간주하는 별도 규정을 두고 있습니다. 이 규정은 인간 기여가 없는 결과물에도 저작자를 지정할 여지를 남기지만, 현재 LLM 출력물에 적용된 법원 판단은 아직 충분하지 않습니다. 아일랜드의 규정은 인간의 창작 기여를 요구하는 EU의 일반적 방향과 충돌할 가능성도 있습니다.
미국의 Burrow-Giles, Andrien, CCNV 판례는 기계 사용 자체가 저작권을 없애지는 않지만 인간의 창작적 통제가 필요하다는 기준을 제공합니다. 사진가가 구도와 피사체 배치, 표현 효과를 선택한 뒤 카메라를 기계적으로 작동한 경우에는 인간의 선택이 저작권의 핵심이 되지만, 단순 지시나 아이디어 제공만으로는 충분하지 않습니다. 이 기준을 LLM에 적용하면 prompt만 입력하는 행위는 결과 표현을 구체적으로 통제하지 못하므로 일반적으로 저작자 지위를 만들기 어렵습니다.
반복적인 prompt 수정과 prompt engineering에 들인 노력만으로는 LLM 출력물의 저작권이 자동으로 생기지 않습니다. 동일한 prompt가 매번 다른 결과를 만들고 시스템이 누락된 요소를 임의로 채우는 구조에서는 사용자가 아이디어를 표현으로 변환하는 과정을 직접 통제했다고 보기 어렵기 때문입니다. 다만 법원과 정책이 prompting 과정에서 사용자의 점진적인 선택과 개입을 더 중시하는 방향으로 바뀔 가능성은 남아 있습니다.
개발자가 자신의 저작권 코드를 LLM에 입력해 bug나 syntax error를 수정하는 경우에는 원래 코드의 식별 가능한 인간 표현이 결과에 남아 있다면 수정본에도 저작권이 이어질 수 있습니다. 이때 LLM은 이미 구현된 표현을 기계적으로 보정하는 도구에 가깝고, 원본 코드의 구조와 창작적 특징이 수정 결과에 유지되는지가 핵심입니다. 반대로 LLM이 완성 프로그램의 구조와 기능을 독자적으로 만들면 인간 개발자가 아이디어만 제공한 것으로 평가될 위험이 커집니다.
LLM이 만든 개별 함수나 모듈에 저작권이 없더라도 인간 개발자가 이를 선택하고 배열해 전체 프로그램의 구조를 창작했다면 프로그램 전체에는 저작권이 성립할 수 있습니다. 이는 Kris Kashtanova의 comic book Zarya of the Dawn에서 Midjourney가 만든 개별 이미지는 보호되지 않았지만 인간이 작성한 text와 이미지의 선택·배열은 보호된 사례와 연결됩니다. Free Software로 license하려는 개발자는 완성 프로그램 전체를 LLM에 맡기기보다 구성 요소의 선정, 연결, 내부 구조와 인간 수정 과정을 직접 기록해야 합니다.
LLM 출력이 기존 저작물을 복제하거나 법적으로 문제 될 정도로 유사하면 출력물의 저작권 유무와 별개로 infringement가 발생할 수 있습니다. 대부분의 관할권에서 배포자는 복제 사실을 몰랐다는 이유만으로 책임을 피하기 어렵고, 실제 배포자인 사용자에게 책임이 돌아갈 가능성이 큽니다. 네덜란드의 GPT-NL Public Corpus LLMs는 public domain과 permissively licensed content를 선별한 dataset으로 학습해 이런 위험을 낮추려는 접근을 취합니다.
이탈리아는 인간의 지적 작업으로 만들어진 LLM 보조 작품을 저작권 대상으로 명시하는 방향으로 법을 개정했고, 우크라이나는 컴퓨터 프로그램이 만든 고유 출력물에 sui generis right를 부여하는 별도 체계를 마련했습니다. 우크라이나 체계에서는 프로그램 저작자와 상속인, 권리를 이전받은 사람, 적법한 사용자가 생성물에 대한 통제와 licensing 권한을 가질 수 있습니다. 그러나 우크라이나 법의 세부 적용은 아직 법원에서 충분히 다뤄지지 않았고 EU 다수 회원국이 이 권리를 받아들인 상태도 아닙니다.
Software Freedom Conservancy는 Free Software 기여 과정에서 사용한 LLM 시스템, version, 사용 시점과 기여 방식의 간단한 기록을 machine-readable 형식으로 commit log에 남기도록 권고합니다. 이런 disclosure가 있어야 maintainer가 인간이 작성하거나 수정한 범위, 생성 코드의 licensing 가능성, 기존 저작물과의 유사성을 검토할 수 있습니다. AI 사용을 숨기면 단기적으로는 절차를 줄일 수 있어도 후속 배포에서 저작권 표시와 infringement 위험을 확인하기 더 어려워집니다.
용어 해설
- 아이디어-표현 이분법(Idea-Expression Dichotomy)
- — 저작권은 창작자의 아이디어 자체가 아니라 아이디어를 구체적으로 구현하고 표현한 결과물에 적용된다는 원칙입니다. LLM이 아이디어의 구현과 표현을 대신하면 인간의 창작적 선택이 결과물에 직접 반영됐는지가 저작권 인정 여부를 가릅니다.
- 자연인 저작자 원칙(Natural Person Authorship)
- — 저작권의 저작자는 법인이나 기계가 아니라 창작적 선택을 수행한 인간이어야 한다는 원칙입니다. 미국과 EU의 일반적 입장에서는 인간의 창작적 기여가 없는 순수 LLM 출력물을 저작권 보호 대상에서 제외하는 근거가 됩니다.
- 퍼블릭 도메인(Public Domain)
- — 저작권이 존재하지 않거나 보호기간이 끝나 누구나 자유롭게 이용할 수 있는 상태입니다. 인간 저작자가 없는 순수 LLM 출력은 여러 관할권에서 퍼블릭 도메인에 속할 가능성이 있지만, 출력물이 기존 저작물을 복제하면 별도의 침해 문제가 발생할 수 있습니다.
- 독자적 권리(Sui Generis Right)
- — 기존 저작권 체계에 온전히 들어맞지 않는 대상을 위해 별도로 설정된 권리 유형입니다. 우크라이나는 컴퓨터 프로그램이 만든 고유한 출력물에 대해 프로그램 저작자나 적법한 사용자 등이 통제와 licensing 권한을 행사할 수 있는 별도 권리를 마련했습니다.
- 카피프라우드(Copyfraud)
- — 저작권이 없거나 자신에게 권리가 없는 자료에 저작권이 있다고 허위로 표시하는 행위입니다. AI 생성 코드의 저작권 상태를 숨기거나 과도하게 권리를 주장하면 배포와 licensing 과정에서 법적 혼란과 분쟁이 커질 수 있습니다.
기술
- LLMs
- Midjourney
- GPT-NL Public Corpus LLMs
활용 사례
- LLM을 이용한 source code bug 및 syntax error 수정
- LLM 생성 함수와 모듈을 포함한 Free Software 개발
- AI-assisted contribution의 commit log 기록
- public domain 및 permissively licensed content로 학습한 LLM 구축
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원문 발행 2026. 08. 25.수집 2026. 08. 25.출처 타입 RSS
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