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TL;DR
이 글은 LLM 가중치를 소프트웨어의 실행 파일과 동일시하지 않고, inference engine과 함께 사용자가 통제할 수 있는 통계적 도구로 규정합니다. 학습 데이터에 저작권 자료가 포함됐다는 사실만으로 학습 자체가 침해가 되는 것은 아니며, GEMA 판결처럼 실제 쟁점은 모델이 기억한 표현이 출력되고 공개되는 지점에 놓인다고 설명합니다. 따라서 자유 데이터만으로 학습한 모델을 찾기보다, 사용자가 기존 표현을 복제하지 않고 개인적 맥락을 더해 결과를 편집·검증하며 코드 라이선스와 작업 기록을 관리해야 한다는 실천을 권장합니다. 최종 산출물에 대한 법적·윤리적 책임은 모델이나 제공자가 아니라 이를 공개하고 사용하는 사람에게 있다는 결론입니다.
섹션별 상세
글은 LLM을 소프트웨어 프로그램 자체가 아니라 가중치와 파라미터로 이루어진 통계적 산출물로 구분합니다. 모델을 실행하는 inference engine과 주변 소프트웨어에는 GNU의 네 가지 자유를 적용할 수 있지만, 모든 학습 데이터까지 자유 소프트웨어의 조건으로 보지는 않습니다. 따라서 가중치를 내려받고 연구·수정·재배포할 자유와 학습 데이터의 저작권 상태를 별개의 문제로 다뤄야 한다는 관점입니다.
학습 데이터와 소스 코드를 동일시하는 비유는 LLM의 작동 구조를 충분히 설명하지 못합니다. 소스 코드는 사람이 직접 읽고 수정하는 프로그램 원형인 반면, 학습 데이터는 모델이 패턴을 추출하는 자료이고 그 결과는 원문을 보존하지 않는 수치 파라미터로 변환됩니다. 가중치에서 원래 학습 문서를 그대로 복원할 수 없다는 차이가 네 가지 자유를 inference engine과 모델 도구의 사용 권리 중심으로 해석하게 만듭니다.
글은 Richard Stallman의 네 가지 자유를 로컬 LLM 실행, 모델 구조와 학습 방법 연구, 가중치 공유, Fine-tuning 및 수정본 배포에 대응시킵니다. DeepSeek, Mistral, Qwen처럼 가중치를 자유롭게 사용할 수 있는 모델은 사용자가 자신의 하드웨어에서 실행하고 필요에 맞게 조정할 수 있다는 점에서 중요하게 평가됩니다. 이 관점에서는 학습 데이터가 모두 자유 라이선스라는 조건이 없어도 도구에 대한 실행·연구·수정·배포 권리가 성립합니다.
저자는 2025년 독일 GEMA 판결과 Doe v. GitHub, Copilot 관련 소송을 근거로 학습과 출력의 법적 쟁점을 구분합니다. 글에 따르면 Munich 법원은 저작권 침해의 초점을 학습 자체가 아니라 모델의 기억과 챗봇 출력에서 노래 가사가 재현되는 행위에 두었으며, 짧은 분량도 안전한 기준이 되지 못했습니다. 다만 OpenAI의 항소 가능성과 진행 중인 사건을 함께 언급하며 법적 환경이 계속 변하고 있다는 점도 인정합니다.
글은 저작권이 있는 자료를 배제한 완전한 자유 데이터셋이 현실적인 해법이 아니라고 봅니다. 그런 데이터셋은 현대 문화·문학·코드·과학·시사 지식을 크게 줄이고, 전체 학습 자료의 라이선스를 완전히 검증하기도 어렵고, 자유 자료만 학습해도 기존 표현과 유사한 결과를 만들 수 있습니다. 출력 거부와 과도한 정제가 인용·연구에 필요한 정보를 숨길 수 있다는 점에서, 데이터의 출처보다 사용자가 결과를 어떻게 처리하는지가 핵심 문제로 제시됩니다.
코드 사용에서 저자는 먼저 개인이 직접 작성한 고유 함수와 API를 만들고 LLM에는 이를 확장하도록 요청합니다. rcd-llm, hyperscope-add-generic, hyperscope-isolate 같은 이름을 가진 기반 코드의 구조를 모델에 제공한 뒤 제안을 한 줄씩 읽고, 알려진 라이브러리에서 온 듯한 부분은 다시 작성하거나 라이선스를 확인합니다. GPL 같은 copyleft 코드가 독점 코드에 들어가지 않도록 점검하고 프롬프트와 생성 결과의 기록을 남기는 과정이 저작권 위험과 저작자성 문제에 대응하는 방법으로 제시됩니다.
텍스트와 창작 작업에서는 LLM을 완성품 생산기보다 아이디어·표현·구성의 초안 도구로 사용해야 한다는 실천이 제시됩니다. 개인적 일화와 구체적 세부사항을 프롬프트에 넣고, 출력물을 그대로 게시하지 않은 채 편집·사실 확인·재표현을 거쳐 최종 결과를 substantially different하게 만드는 방식입니다. 연구나 비평에 필요한 직접 인용은 출처를 밝히되, 허가 없이 긴 발췌문을 추출해 재배포하는 용도로 LLM을 사용하지 않아야 한다고 안내합니다.
글이 제안하는 공통 원칙은 LLM을 인간의 창의성과 판단을 대신하는 저자가 아니라 이를 확장하는 도구로 취급하는 것입니다. 텍스트에서는 기존 작품의 문체나 내용을 그대로 복제하는 대신 새로운 상황과 개인적 맥락을 넣고, 코드에서는 자신의 기반을 먼저 만든 뒤 모델의 제안을 검토·수정합니다. 최종 산출물을 공개하는 사용자가 저작권과 라이선스 준수 여부를 확인해야 하므로, 모델 제공자에게 책임을 전부 넘길 수 없다는 결론입니다.
용어 해설
- 네 가지 자유(Four Freedoms)
- — GNU Project가 자유 소프트웨어의 조건으로 제시한 네 가지 권리입니다. 사용 목적에 따른 실행, 작동 방식 연구와 수정, 원본 복제본 재배포, 수정본 배포를 뜻하며 글에서는 이를 LLM 가중치와 실행 도구에 적용합니다.
- LLM 가중치(LLM Weights)
- — LLM이 학습한 통계적 관계를 수치 파라미터로 저장한 파일입니다. 원본 학습 데이터를 그대로 보존하거나 역변환하는 소스 코드와 달리, 모델의 내부 상태로서 실행·연구·수정·공유의 대상이 된다는 관점이 글의 핵심입니다.
- 변형적 이용(Transformative Use)
- — 기존 표현을 그대로 복제하지 않고 새로운 맥락과 표현을 더해 다른 결과물을 만드는 이용 방식입니다. 글은 개인적 맥락을 프롬프트에 넣고 결과를 편집·검증하는 과정을 저작권 위험을 낮추는 실천으로 제시합니다.
- 카피레프트 라이선스(Copyleft License)
- — 수정·배포 시 동일한 자유와 라이선스 조건을 이어가도록 요구하는 라이선스 유형입니다. 글은 독점 코드에 GPL 코드 조각이 섞이는 상황을 피하고, 필요하면 MIT·BSD·Apache 같은 허용적 라이선스를 확인하라고 권고합니다.
기술
- LLM
- inference engines
- DeepSeek
- Mistral
- Qwen
- GitHub Copilot
- OpenAI
- Meta
- GPL
- MIT
- BSD
- Apache
활용 사례
- 개인 코드 라이브러리 확장
- LLM을 활용한 창작 초안 작성
- 연구·비평 목적의 직접 인용
- 로컬 하드웨어에서 LLM 실행
- 모델 Fine-tuning과 수정본 공유
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원문 발행 2026. 08. 17.수집 2026. 08. 17.출처 타입 RSS
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