TL;DR
LLM이 코드의 아이디어뿐 아니라 구체적인 구현과 표현까지 맡으면 미국과 EU의 일반적인 저작권 원칙에서는 인간 저작자가 없는 퍼블릭 도메인 결과물로 취급될 가능성이 큽니다. 프롬프트만 입력하거나 반복적으로 수정하는 행위는 시스템의 표현 과정을 충분히 통제하지 못하므로 대체로 저작권을 만들지 않지만, 개발자가 직접 작성한 코드를 LLM으로 수정하거나 생성 요소를 독창적으로 선택·배열해 전체 프로그램을 구성하면 인간 창작성이 인정될 여지가 있습니다. 다만 생성물이 학습 데이터의 저작물을 재현하면 사용자가 배포 과정에서 침해 책임을 질 수 있으며, Software Freedom Conservancy는 사용한 시스템·버전·지원 범위와 인간의 수정 내용을 커밋 로그에 기록하라고 권고합니다.
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이미지 분석
이미지는 Kris Kashtanova의 《Zarya of the Dawn》 표지로, Midjourney가 만든 이미지와 인간이 작성한 텍스트 및 편집 구성이 결합된 사례를 시각적으로 나타냅니다. 미국 저작권청은 개별 생성 이미지에는 저작권을 인정하지 않았지만, Kashtanova가 작성한 텍스트와 이미지의 선택·배열을 포함한 전체 편집물에는 인간의 창작성이 있다고 판단했습니다. 글에서는 이 구분을 LLM이 만든 함수·모듈과 인간 개발자가 구성한 전체 소프트웨어의 관계에 대응시킵니다.
Midjourney로 제작된 이미지가 포함된 만화책 《Zarya of the Dawn》의 표지입니다.
용어 해설
- 아이디어와 표현의 이분법(Idea-Expression Dichotomy)
- — 저작권은 아이디어나 개념 자체가 아니라 그것이 구체적으로 구현되고 표현된 결과에 적용된다는 원칙입니다. LLM이 아이디어의 구현과 표현을 대신할 때 인간의 창작 기여와 저작권 범위를 판단하는 기준으로 활용됩니다.
- 자연인 저작자 원칙(Natural Person Authorship)
- — 저작권 저작자는 인간인 자연인이어야 하며, 기계가 독자적으로 만든 결과물에는 일반적으로 저작권이 인정되지 않는다는 원칙입니다. 미국과 EU의 관련 해석에서 LLM 생성물의 권리 귀속을 판단하는 핵심 기준으로 제시됩니다.
- 퍼블릭 도메인(Public Domain)
- — 저작권이 존재하지 않아 누구나 자유롭게 이용할 수 있는 상태를 뜻합니다. 인간의 창작 기여가 없는 LLM 생성물은 저작자가 없으므로 기본적으로 퍼블릭 도메인에 놓일 가능성이 크지만, 생성물이 기존 저작물을 복제하면 침해 문제가 별도로 발생합니다.
- 카피레프트(Copyleft)
- — 저작물의 자유로운 사용과 수정·재배포를 허용하면서 파생물에도 동일한 자유를 유지하도록 요구하는 라이선스 방식입니다. 저작권이 없는 코드에는 카피레프트 조건을 부여할 권리 자체가 없기 때문에 LLM 생성 코드의 저작권 여부와 직접 연결됩니다.
- 독자적 권리(Sui Generis Right)
- — 기존 저작권 분류에 맞지 않는 결과물을 위해 별도로 부여하는 법적 권리입니다. 우크라이나는 컴퓨터 프로그램이 생성한 고유 결과물에 대해 프로그램 저작자나 합법적 사용자 등이 통제와 라이선스 권한을 행사할 수 있는 체계를 두고 있습니다.
기술
- LLM
- Midjourney
- GPT-NL
- OpenAI
활용 사례
- LLM을 활용한 소스 코드 작성
- 기존 코드의 버그 및 문법 오류 수정
- LLM 생성 코드의 Free Software 저장소 기여
- AI 지원 기여의 커밋 로그 기록
- 생성 코드의 저작권 및 라이선스 검토
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