OpenAI 저작권 분쟁: Nadler, Raskin, Johnson, DOJ의 AI 학습 주장에 이의 제기

1시간 전

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OpenAI는 AI 학습에 대한 DOJ의 변론을 연방 법원이 받아들이지 말아야 한다고 촉구한 하원 법사위원회 소속 민주당 고위 의원 3명으로부터 의회의 도전에 직면했다. 이제 OpenAI 저작권 분쟁에는 저작권 보호 학습 자료에 관한 법적 분석에 국가안보가 포함되어야 하는지를 둘러싼 직접적인 논쟁도 포함된다.

2026년 10월 30일, Jerrold Nadler, Jamie Raskin, Hank Johnson 하원의원은 법무부 입장에 반대하는 법원 제출 서류를 발표했다. 이들의 개입은 OpenAI, Microsoft, The New York Times 및 기타 저작권 보유자들이 관련된 병합 소송에 관한 것이다.

상반된 입장은 까다로운 경계를 드러낸다. AI 개발자들은 기존 글을 활용해 시스템을 구축할 여지를 원하고, 출판사들은 그 시스템을 뒷받침하는 자료에 대해 집행 가능한 권리를 원한다. DOJ의 제출 서류나 의원들의 반박 어느 쪽도 사법적 결론을 확정하지는 않는다. 당장의 전개는 법원이 그 경계를 어떻게 설정할지에 영향을 미치려는 시도다.

OpenAI 저작권 분쟁, DOJ에 대한 의회 차원의 이의 제기로 이어져

의원들의 저작권 학습 이의 제기는 AI 학습을 옹호하며 국가안보에 의존한 DOJ의 논리를 겨냥한다. 이들이 발표한 제출 서류는 소송의 주요 당사자가 아닌 이들이 논거를 제시하는 amicus brief, 즉 법정 조언서 형식이다.

이 사안은 뉴욕 남부 연방지방법원에서 In re OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation이라는 사건명으로 진행 중이다. The Times는 OpenAI와 Microsoft가 경쟁 제품을 개발하기 위해 자사 저널리즘을 허가 없이 사용했다고 주장한다. 이러한 주장은 여전히 법적 판단이 필요한 주장에 해당한다.

Nadler, Raskin, Johnson 의원은 의회가 민간 AI 기업에 보호 저작물을 무제한으로 사용할 수 있게 하는 국가안보 예외를 제정하지 않았다고 주장한다. 이들의 성명은 법원에 저작권의 근간이 되는 보호와 보상 유인을 지켜 달라고 요청한다.

구체적인 변화는 저작권법의 변경이 아니라 정부의 법적 입장에 대한 의회의 이의 제기다.

이 구분은 원래 발표문을 읽을 때 중요하다. 무제한의 무료 사용에 대한 언급은 DOJ 접근법에 대한 의원들의 비판을 설명한다. 이는 판사가 AI 기업에 그러한 권한을 부여했다는 뜻이 아니다.

이 제출 서류는 의회의 표결을 의미하지도 않는다. 개별 의원들은 법률에 대한 자신의 해석을 설명하고 행정부의 논거를 비판할 수 있다. 이들의 참여 자체가 해당 법률을 개정하거나 적용 방식을 결정하지는 않는다.

실질적인 의미는 이들이 법원에 제기한 질문에 있다. 특정 복제를 평가할 때 더 광범위한 AI 정책은 어느 정도의 비중을 가져야 하는가? 이들의 이의는 판사에게 그 정책 논거의 법적 근거를 검토해 달라고 요구한다.

이는 양측 모두가 실제로 무엇을 요구하는지 구체화해야 한다는 압박을 만든다. 학습에 대한 방어 논리는 범위가 분명해야 한다. 보상을 요구하려면 어떤 사용에 허가가 필요하고 그 이유가 무엇인지 설명해야 한다.

광범위한 정치적 주장과 실제로 적용 가능한 법적 규칙의 차이를 생각해 보자. AI 개발이 공익에 기여한다고 말해도 개발자가 어떤 자료를 복제할 수 있는지는 답하지 못한다. 저널리즘이 보호받아야 한다고 말해도 이후 어떤 사용이 적법한지는 답하지 못한다.

법원의 역할은 바로 이런 미해결 질문을 다루는 데 있다. 의원들의 개입이 중요한 이유는 누구의 권리도 즉시 바꾸지 않으면서도, 그 질문을 해결하기 위해 제시된 논리에 이의를 제기하기 때문이다.

이 사건을 따르는 독자에게 유용한 출발점은 절차적 정확성이다. 제출된 주장은 당사자나 참여자의 입장을 보여주는 증거다. 법원 명령은 법원이 무엇을 결정했는지 보여주는 증거다.

이 범주들을 혼동하면 사건을 어느 방향으로든 과장하게 된다. 이 제출 서류가 출판사들의 승리를 뜻하지는 않으며, DOJ가 관여했다고 해서 개발자들이 이미 보편적인 학습 허가를 보유한다는 뜻도 아니다.

DOJ, 다른 저작권 쟁점과 구분하며 학습을 옹호

DOJ는 2026년 9월 1일 학습 단계 방어 논리를 제출했다. 이 문서는 진행 중인 소송에서 연방 정부의 입장을 설명하는 제출 서류인 statement of interest다.

DOJ는 데이터 취득, 학습, 모델 출력도 구분한다. AI 시스템을 둘러싼 모든 활동이 법적으로 동일하다고 제시하는 대신, 분석의 초점을 명시적으로 학습에 맞춘다.

이 구분은 정부의 OpenAI 지지로부터 독자가 추론할 수 있는 범위를 제한한다.

학습에 관한 우호적인 주장이 개발자가 문서를 어떻게 확보했는지에 자동으로 답해 주지는 않는다. 또한 특정 생성 응답이 보호 표현을 침해하는지 여부도 해결하지 않는다.

DOJ는 미국 AI 개발에 대한 제한이 해외 경쟁자에게 유리하게 작용할 것이라고 경고한다. 또한 라이선스 요건이 협상 자원을 갖춘 개발자에게 유리하게 작용할 수 있다고 주장한다.

이는 특정 라이선스 규칙의 결과에 대한 사법적 판단이 아니라 법무부의 정책 논거다. 이 제출 서류는 제안된 모든 라이선스 체계가 비현실적이라는 점을 확정하지 않는다.

단계 간 구분은 중요한 분석적 결과를 낳는다. 기업은 한 활동에 대해 강력한 방어 논리를 제시하면서도 다른 활동에 대해서는 여전히 의문에 직면할 수 있다. 전체 제품을 적법하거나 위법하다고 단정하는 것은 이 분석을 건너뛰는 일이다.

뉴스 기사 모음을 평가하는 개발자를 상상해 보자. 그 모음을 확보하고, 학습 중 처리하며, 관련 텍스트를 사용자에게 표시하는 일은 서로 다른 사실관계를 제시한다. “AI 사용” 같은 단일한 표현은 이런 차이를 가린다.

이 때문에 의원들의 설명과 DOJ의 실제 제출 서류를 함께 읽어야 한다. 전자는 광범위한 실질적 결과에 대해 경고한다. 후자는 자신이 주로 옹호하는 활동을 학습으로 특정한다.

가장 충실한 보도는 두 지점을 모두 드러낸다. DOJ는 학습에 대한 폭넓은 방어를 추구하며, 그 문서는 다른 단계가 별도의 쟁점을 제기할 수 있음을 인정한다. 어느 한 지점이 다른 지점을 무효화하지는 않는다.

기업 입장에서는 향후 판결의 경계가 불확실하다는 의미다. 학습을 다루는 판결은 제품 배포 관련 질문을 미해결 상태로 남길 수 있다. 반대로 논란이 된 출력이 모든 학습 작업의 법적 지위를 자동으로 확정하지도 않는다.

따라서 OpenAI fair use explained에 대한 유용한 설명은 검토 대상인 복제를 식별해야 한다. 이런 세부 사항이 없으면 승패에 관한 주장을 평가하기 어려워진다.

정책 분쟁이 중요한 이유는 바로 같은 표현이 여러 활동을 감출 수 있기 때문이다. 향후 법적 명확성은 법원이 이를 얼마나 신중하게 구분하는지에 달려 있다.

국가안보, fair use를 확정하지 않으면서도 사안의 중요성 높여

의원들의 이의는 법적 틀에 다시 주목하게 한다. Copyright Office의 fair use 요소는 목적, 원저작물의 성격, 사용된 양, 그리고 시장에 미치는 영향을 다룬다.

해당 지침은 법원이 다른 관련 정황도 고려할 수 있음을 인정한다. 따라서 분석은 열거된 요소 중 정책적 표현이 등장하는지만 확인하는 것보다 더 신중해야 한다.

핵심 질문은 AI가 국가적으로 중요한지 여부가 아니라, 국가안보 논거가 저작권 분석과 어떻게 상호작용하는지다.

의원들은 국가안보를 특별한 학습 특권의 근거로 취급하는 데 반대한다. DOJ는 미국 AI 개발을 fair use 해석을 뒷받침하는 공익으로 제시한다.

이 입장들은 법적 추론을 둘러싼 분쟁을 만든다. 법원은 기술이 국가 정책에 중요하다는 점을 인정하면서도, 문제 된 사용에 대한 설득력 있는 설명을 요구할 수 있다.

저널리즘에 관한 논거에도 같은 원칙이 적용돼야 한다. 보도는 필수적인 공적 기능을 수행할 수 있지만, 그렇다고 발표된 기사를 이후에 사용하는 모든 행위가 침해가 되는 것은 아니다.

유용한 구분 질문은 각 공익 주장으로부터 무엇이 따라오는가다. 그것이 검토 중인 특정 사용을 설명하는 데 도움이 되는가? 아니면 그 검토를 일반적인 정책 선호로 대체하는가?

이 구분은 OpenAI 저작권 분쟁에 당장의 소송 당사자들을 넘어서는 의미를 부여한다. 광범위한 논리는 다른 자료, 제품, 상업적 관계가 관련된 이후 사건으로 이어질 수 있다.

분석적으로 볼 때, 규칙은 우호적인 사례가 바뀌어도 이해 가능한 상태를 유지해야 한다. 유익한 연구 적용 사례를 통해 옹호되는 원칙은 다른 상황에서의 한계도 설명해야 한다.

마찬가지로 탐사보도의 비용에 기반한 주장은 허용 가능한 재이용과의 관계를 설명해야 한다. 투자만으로는 이후 표현에 관한 모든 답을 제공할 수 없다.

이 때문에 범주적 구호는 개발자나 출판사에 거의 지침을 제공하지 못한다. 우선순위를 식별할 수는 있지만, 어떤 사실이 법적 결론을 바꿀지는 특정하지 않는다.

더 유용한 기준은 그 논리에 한계점이 있는지 묻는다. 허용되는 처리와 허용될 수 없는 대체물을 무엇이 구분하는가? 당사자들이 제품의 기능을 두고 의견이 다를 때 어떤 증거가 중요한가?

이 질문들에 대한 판사의 판단은 공개 성명에서 국가안보 표현이 차지하는 비중보다 더 많은 정보를 제공할 것이다. 그 추론은 정책적 우려를 문제 된 활동과 연결해야 한다.

독자에게 핵심은 중요성과 권리의 구분이다. 활동의 전략적 가치는 정부 관계자들이 왜 그 문제에 관심을 두는지 설명한다. 남은 과제는 저작권법이 무엇을 허용하는지 설명하는 일이다.

출판사들, 공급망의 일부로서 라이선스를 옹호

원고 측을 지지하는 출판사들은 라이선스가 분석의 중심에 있어야 한다고 주장한다. 이들의 입장은 보호받는 글을 창작자가 법적으로 의미 있는 통제권을 유지하는 경제적 투입물로 본다.

출판 단체들이 10월 29일 제출한 서류는 이 주장을 전개한다. Association of American Publishers는 라이선스 시장 논거를 협상된 교환과 지속적인 저작 활동을 위한 유인에 대한 방어로 설명한다.

참여 단체에는 도서 출판사, 과학 출판 대표 단체, 독립 출판사 및 Copyright Clearance Center가 포함된다. 이들은 광범위한 fair-use 해석이 기초 저작물에 자금을 제공하는 이들로부터 가치를 이전하게 될 것이라고 주장한다.

이들의 주장은 라이선스를 과거 작업에 대한 단순한 보상이 아니라 콘텐츠 생산을 지속시키는 문제로 만든다.

이 입장이 모든 학습 사용에 라이선스가 필요하다는 점을 확정하는 것은 아니다. 이는 출판사들이 법원이 보호하기를 바라는 경제적 메커니즘을 식별한다.

경쟁상의 우려는 간단명료하다. 허가가 필요하다면 개발자는 시스템을 설계할 때 보호되는 자료에 대한 접근권을 고려해야 한다. 허가가 필요 없다면 권리자는 그러한 이용에 대한 협상력을 잃는다.

어느 한쪽의 관찰만으로 최선의 법적 답이 정해지는 것은 아니다. 각각은 통제와 상업적 위험을 다르게 배분하는 방식을 설명한다.

가상의 뉴스룸은 출판사의 우려를 보여준다. 뉴스룸은 기자에게 특정 사안을 취재하도록 비용을 지급하고, 취재원을 개발하며, 독창적인 보도를 발행한다. 이후 다른 서비스가 그 작업물을 경쟁 정보 상품 안에서 활용한다.

관련 분쟁은 두 상품 모두 정보와 관련됐다는 말만으로 해결되지 않는다. 두 번째 서비스가 무엇을 이용하고, 무엇을 제공하며, 어떤 보호 이익이 관련되는지 살펴봐야 한다.

가상의 개발자는 정반대의 우려를 제시한다. 모든 잠재적 출처와 각각 별도로 협상하지 않고도 다양한 주제를 다룰 수 있는 시스템을 구축하려 한다. 허가 요건은 이 프로젝트에 상업적 의존성을 더한다.

이 사례들은 같은 규칙이 거래의 양쪽 끝에서 서로 다르게 보일 수 있는 이유를 설명한다. 출판사는 수익 회수가 필요한 투자로 본다. 개발자는 새로운 기능에 필요한 투입물로 본다.

까다로운 문제는 이러한 관점이 기존 법률 체계 안에서 어떻게 조화를 이루는가에 있다. 허가 시장이 존재한다고 해서 그 안의 모든 활동에 법적으로 허가가 필요하다는 점이 입증되는 것은 아니다.

반대로 새로운 이용이 사회에 이익이 된다는 주장은 권리자에게 유효한 시장상 이익이 없다는 점을 입증하지 않는다. 이 명제들은 각각 별도의 근거가 필요하다.

기업 구매자에게 이러한 상업적 결과는 공급업체의 콘텐츠 계약이 실제로 무엇을 포괄하는지 살펴봐야 할 이유가 된다. 일반적인 파트너십 발표만으로는 허용된 모든 이용을 설명하지 않는다.

계약은 접근, 처리, 표시 및 배포를 구분할 수 있다. 독자는 한 기능을 포괄하는 라이선스가 반드시 다른 모든 기능까지 포괄한다고 가정하지 말아야 한다.

따라서 이 출판 브리핑은 국가 안보 논쟁에 구체적인 경제적 질문을 더한다. AI 제품이 의존하는 자료를 유지하는 비용은 누가 부담하는가?

OpenAI 학습 권리를 둘러싼 창작자 내부의 논쟁은 계속된다

이 분쟁은 한쪽의 기술 기업들과 다른 한쪽의 모든 저자들로 깔끔하게 나뉘지 않는다. 지식 창작을 대표하는 여러 단체는 서로 다른 한계를 제안한다.

Authors Alliance는 특정 쟁점에서 피고를 지지하는 의견서를 제출할 허가를 요청했다. 이 단체의 시장 희석 논거는 침해하지 않는 생성물과의 경쟁을 저작권상 피해로 취급하는 데 이의를 제기한다.

이 논쟁에서 시장 희석은 새 작업물이 보호된 표현을 복제하지 않더라도 발생하는 경쟁 압력을 뜻한다. 이 단체는 저작권이 기존 저자를 그러한 형태의 경쟁으로부터 보호해서는 안 된다고 주장한다.

이 단체는 학습 데이터의 취득과 특정 출력물에 의한 침해를 포함한 다른 쟁점에 대해서는 명시적으로 입장을 밝히지 않는다. 이러한 한계는 해당 의견서가 OpenAI의 모든 관행을 전반적으로 지지하는 것으로 해석되는 것을 막는다.

창작자는 공정 이용을 지지하면서도 AI 기업이 자료를 취득하는 방식이나 특정 답변을 제공하는 방식에는 이의를 제기할 수 있다.

Wikimedia는 학습 및 검색 입장에서 또 다른 구분을 제시한다. 일정 요건을 충족하는 모델 학습에 대해서는 공정 이용을 지지하는 한편, 일부 검색 기반 이용에는 라이선스 준수를 요구한다.

검색 증강 생성, 즉 RAG는 검색된 출처 자료를 활용해 답변을 만드는 데 도움을 주는 방식이다. Wikimedia는 학습과 이처럼 근거 자료에 기반한 제공 방식이 서로 다르게 취급될 필요가 있다고 주장한다.

그 우려는 양방향으로 향한다. 과도한 제한은 유용한 기술을 저해할 수 있고, 포괄적인 허가는 열린 정보 환경을 지탱하는 출처를 약화할 수 있다.

이러한 입장은 하나의 법적 결과가 모든 창작자에게 동일하게 도움이 된다는 주장을 복잡하게 만든다. 작가는 권리자이면서 이전 작업물의 이용자일 수 있다. 활동에 따라 이해관계가 달라질 수 있다.

예를 들어 한 연구자는 책의 복제에 대해서는 보호를 원하면서도 비평을 위해 다른 사람의 글에 접근해야 할 수 있다. 이러한 이해관계는 양립할 수 있지만 경계가 필요하다.

AI 제품 내부에서도 같은 복잡성이 나타난다. 일반적인 글쓰기 보조 도구와 검색된 보도를 바탕으로 질문에 답하는 서비스는 서로 다른 사용자 경험과 경쟁 관계를 만들 수 있다.

이 관찰만으로 어느 이용이 적법한지는 결정되지 않는다. 다만 제품 기능이 “AI 기업”이라는 분류보다 더 중요하다는 점을 설명한다.

따라서 OpenAI 학습 권리는 조직의 전반적 입장에서 추정하기보다 구체적인 활동을 통해 평가해야 한다. 학습에 대한 지지가 무제한적인 검색이나 복제에 대한 지지를 뜻하는 것은 아니다.

이 비교는 Meta와 Anthropic 관련 소송을 단순한 점수판으로 축소할 수 없는 이유도 설명한다. 서로 다른 기록, 이용 방식 및 법률 이론은 다른 사건이 독자에게 알려주는 범위를 제한할 수 있다.

Authors Alliance는 시장 희석을 논의하면서 이들 기업의 사건을 언급한다. 이 배경은 경쟁 개발자들에게 적용되는 보편적 규칙을 확립하기보다는 특정 이론을 둘러싼 견해 차이를 보여준다.

지식 노동자에게 실질적인 구분은 도구가 처리하는 자료와 반환하는 결과물에 관한 것이다. 개인 지식 기반은 공개 출판이나 모델 개발과는 다른 작업 흐름의 맥락을 제공한다.

분석적 질문은 맥락을 가로질러 동일하다. 어떤 활동을 평가해야 하며, 이를 설명하는 근거는 무엇인가? 포괄적인 제품 분류는 어느 쪽에도 답할 수 없다.

이는 모든 참여자의 서사를 검증하는 회의적 기준이다. 창작자 보호나 혁신 촉진에 관한 주장은 자신이 선호하는 규칙이 영향을 미칠 이용 방식과 사람들을 고려해야 한다.

법원의 판단 논리, 시장 증거 및 적용 범위를 지켜보라

다음으로 주목할 만한 전개는 법적 결정과 이를 뒷받침하는 증거에 관한 것이다. 앞으로 몇 달 동안 독자는 공개적인 옹호 활동에서 일정을 추론하기보다 구체적인 문서를 추적해야 한다.

가장 유용한 신호는 법원의 판단 논리가 적용되는 범위, 특히 실제로 다루는 활동과 청구가 무엇인지에 있을 것이다.

첫째, 법원이 상충하는 제출 자료를 어떻게 다루는지 살펴봐야 한다. 의견서 제출을 받아들이는 명령은 해당 주장을 심리 대상에 포함한다. 그렇다고 판사가 그 주장에 동의한다는 뜻은 아니다.

DOJ의 입장에 대한 실질적인 논의는 더 많은 정보를 제공할 것이다. 독자는 법원이 국가적 이익을 구체적인 공정 이용 논리와 연결하는지, 또는 그러한 연결을 배척하는지 살펴봐야 한다.

국가 안보 논리에 대한 좁은 범위의 배척은 DOJ 사건의 그 부분을 약화할 것이다. 그렇다고 학습을 뒷받침하는 다른 모든 주장이 반드시 결정되는 것은 아니다.

마찬가지로 정부의 제출 자료를 우호적으로 다룬다고 해도 신중한 독해가 필요하다. 법원은 일부 논리를 받아들이면서도 그 적용을 특정 상황으로 제한할 수 있다.

둘째, 대체 효과와 라이선싱에 관한 증거를 살펴봐야 한다. 문제는 기록이 다투어지는 이용과 관련 시장에 관해 무엇을 입증하는가이다.

구체적인 판단은 AI가 출판에 도움이 되는지 해가 되는지에 대한 일반적인 주장보다 더 큰 비중을 갖는다. 이는 법원이 어떤 경제적 효과를 법적으로 관련 있다고 보는지 명확히 할 수 있다.

보호된 표현과 관련된 대체 효과의 증거는 그러한 행위를 겨냥한 주장을 강화할 것이다. 주장된 피해 범주를 배척하는 판단은 이에 의존하는 주장을 약화할 것이다.

어느 전개도 자동으로 관련 없는 제품에 확장해서는 안 된다. 독자는 해당 판단을 뒷받침하는 사실과 자신이 관심을 두는 활동을 비교해야 한다.

셋째, 법원이 취득, 학습, 검색 및 출력물을 구분하는지 살펴봐야 한다. 명확한 구분은 어떤 결정 이후에도 무엇이 미해결 상태로 남는지 설명하는 데 도움이 된다.

학습에 초점을 맞춘 의견은 출처 자료를 사용자에게 직접 제공하는 서비스에 대해서는 제한적인 지침만 제공할 것이다. 출력물을 다루는 의견 역시 거꾸로 확대 해석하기 전에 똑같이 신중하게 다뤄야 한다.

개발자에게 이러한 경계는 어떤 기술적·상업적 선택을 더 검토해야 하는지 식별하는 데 도움이 될 것이다. 출판사에는 어떤 주장된 피해가 여전히 핵심인지 명확히 해줄 것이다.

구매자에게 질문은 판결이 자신이 실제로 사용하는 제품에 어떻게 적용되는가이다. 공급업체가 유리한 결과를 설명할 때는 포괄되는 활동을 밝혀야 한다.

독자는 어느 참여자가 이미 최종 답을 제공했다고 가정하지 않고도 이러한 주장을 평가할 수 있다. 증거, 법적 판단 논리 및 구제 범위는 여전히 별개의 문제다.

새로운 제출 서류가 나올 때는 원문 문서부터 확인하고 그것이 기록하는 조치를 식별하라. 주장 제기인지, 허가 요청인지, 논거 제시인지, 판결 발표인지 확인하라. 그다음 어떤 활동을 다루고 어떤 질문을 남겨 두는지 살펴보라. OpenAI 학습 권리, 출판사 보상 및 국가 안보에 관한 주장에도 같은 접근법을 적용하라. 그러면 다음 헤드라인을 더 쉽게 판단할 수 있고, 제한적인 절차상 전개가 가상의 업계 합의로 비화하는 일을 막을 수 있다. 저작권이 있는 작업물을 이용해도 된다는 허가로 어떤 지지 표명을 받아들이기 전에 법원의 실제 판단 논리를 따르라.