도 맞물려 있다. 기계학습에 데이터를 이용하는 것은 공정이용에 해 당한다. 대법원은 그렇게 판단을 내릴 가능성이 적지 않 다. 다만, 법리와 면책을 떠나 수많은 데이터의 기반이 되 는 게시물들의 생성에 들어가는 창작자의 노력에 대한 적절한 보상이 있는 것과 없는 것은 큰 차이다. 기업은 혁신을 통해 성장한다. 지속적인 성장을 위 해, 결과(수익)도 저작자를 포함하여 이해관계자와 나누 는 것도 고려해봄 직하다. 「저작권법」의 원칙은 아니지만, 네가 베끼고자 하는 것이 있다면 그것은 비용을 지불하 는 것이 좋다는 말이 있다. 설령, 저작권이 없더라도 별도 비용을 지불하고 이용하는 것이 타당할 수 있다는 것이 다. 그게, 데이터 윤리가 아닐까 생각한다. 6. 향후 과제 AI는 기본적으로 신뢰성을 갖추어야 한다. 인간이 안전하게 AI를 활용하기 위한 원칙이기도 하다. AI 모델 을 설계하고 학습시키는 과정에서 AI가 추구해야 할 가 치가 인간의 가치와 벗어나서는 안 되는 이유다. 그러한 가치에는 법적인 강제성 이전에 AI 윤리가 추구하는 가 치가 담겨 있어야 한다. AI와 이용자 사이에 법률전문가의 역할과 개입은 필요하다. 일상적인 법무역할을 하는 법무사나 변호사의 AI 사용은 권장된다. 앞으로 경쟁은 인간과 AI의 경쟁이 아니라 AI를 사용하는 사람과 그렇지 않은 사람과의 경 쟁이 될 것이기 때문이다. 이를 위해 많은 영역에서 AI를 제대로 활용할 수 있도록 법제 정비가 이루어질 필요가 있다. 또한, 누구라도 AI에 대해 부담 없이 이용할 수 있도 록 “AI 리터러시(literacy·이해 및 활용능력)”를 확산하여 야 한다. 실업은 기술의 발전에 따라 반복되기 때문이다. 인쇄술의 발명으로 ‘필경사(筆耕士)’가 소멸하였고, 증기 기관의 발명으로 역마차가 소멸했다. AI도 다르지 않다. 다른 직업군이 생겨나긴 하겠지만, 그것은 사라지는 사람 의 직업은 아니라는 점을 인식하여야 한다. 인공지능이나 이와 결합된 로봇이 가져올 사회적 변 화는 적지 않을 것으로 예상된다. 법이 선도적으로 기술을 시뮬레이션 하여 대응하는 것은 ‘법적 안정성’의 측면에서 문제가 될 수 있다. 확정되지 않은 현상과 기술에 대해 법 적 재단을 할 경우, 그 유연성이 떨어질 수 있기 때문이다. 기술이 사회에 미치는 문제에 대해서는 통계기반의 정책 적 접근을 통해 유연하게 대응하는 것이 타당하다. 각국은 기계학습에 필요한 데이터 확보를 위해 「저작권법」을 개정한 바 있다. 우리도 알고리즘 중심사회를 이끌어나가기 위해서라도, 법제의 정비가 필요한 시점이다. 데이터 확보나 확보된 데이터를 이용해 기계학습을 하는 경우, 저작권을 침해하는지 여부에 대한 논란이 적지 않기 때문에 이에 대한 입법적 해결이 필요하다. 47 2025. 02. February Vol. 692
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