앞서 설명한 저작권의 이해를 돕기 위해 좀 더 들어가 보도록 하자. 저작권이란 사람이 주체가 되어 창작한 결과물, 즉 웹툰을 비롯 소설, 영화, 드라마, 애니메이션, 미술, 음악 등 다양한 창작의 영역에 속하는 콘텐츠들에 대해 창작자가 가지는 권리를 말한다. 이때 창작자가 자신의 독자적인 사상이나 감정을 포함하여 어떤 결과물을 만들어냈고, 그것이 타인의 것을 모방하거나 그대로 따라한 것이 아니라면 독점적인 권리를 가질 수 있다. 이때 저작권자는 자신의 결과물을 활용하여 출판, 배포할 수 있는 복제, 배포권을 행사할 수도 있고 결과물과는 전혀 다르거나 변형된 형태 혹은 그것을 활용한 다양한 형태로 만들어 사용할 수 있는 2차적 저작물 작성권을 가진다. 이러한 권리를 통상 '저작권'이라 말하며, 구체적으로는 '저작재산권'과 '저작인격권'으로 나누어 생각할 수 있다.

저작권에 대해서 말할 때, 저작재산권, 지식재산권, 지적소유권이 함께 혼용되어 사용되는 경우가 있는데 이를 헷갈리지 않고 정확하게 사용하기 위해서는 약간의 설명을 통해 이해를 해두는 것이 좋겠다.

먼저 저작재산권(Copyright Property Rights)이란 저작권의 한 부분으로, 저작자가 창작한 저작물에 대해 경제적 이익을 보호받을 수 있도록 하는 권리이다. 창작자는 자신의 저작물을 복제, 배포, 공연, 전시, 방송, 대여 등 다양한 방식으로 활용할 수 있는 권리를 행사할 수 있으며, 주요 권리는 다음과 같다.

• 복제권

• 배포권

• 공연권

• 공중송신권 (방송, 인터넷 등)

• 전시권

• 대여권

• 2차적 저작물 전송권 (저작물을 다른 형태로 변형하여 사용)

주요 권리의 내용을 살펴보면 알 수 있듯이, 전체적으로 창작물에 대해 창작자가 갖는 경제적 권리에 집중되어 있으며 경제 활동을 목적으로 창작자가 소유한 권리를 타인에게 양도하거나 상속할 수 있다는 특징이 있다. 저작재산권은 일정 기간이 지나면 만료가 되도록 하고 있어 보통 저작권자가 생존하는 동안과 사망 후 70년간 존속이 되지만 이후에는 소멸하게 된다. 만일 공동저작물이라고 한다면 가장 마지막에 남은 저작자가 사망한 시점부터 70년간 존속이 된다. 이렇듯 다른 재산권과는 다르게 창작물에 대해서 일정 기간이 지나면 소멸하도록 하는 이유는 콘텐츠에 속한 모든 저작물이 궁극적으로는 인류 공통의 문화유산에 속한다고 보고 있기 때문이다.

지식재산권(Intellectual Property Right, IPR)이란 인간의 지적 활동으로 창출된 창작물에 대해 법적으로 보호되는 모든 권리를 포괄하는 개념이다. 따라서 저작권이나 산업재산권도 포함을 하고 있다. 지식재산권의 대상은 '인간'을 향하고 있으며 지적 활동이란 아이디어, 창작, 브랜드 등이 모두 해당되므로 창작물뿐만 아니라 발명, 상표, 디자인 등 산업적 발명과 관련된 권리까지 보호하므로 저작재산권보다 넓은 개념으로 봐야 한다. 이에 헌법 제22조 제2항에서는 '저작가, 발명가, 과학기술자와 예술가의 권리는 법률로써 보호한다'라고 규정하고 있다. 즉, 인간의 지적 활동을 통한 창작물과 창조적 활동이나 경험에 의해 창출되거나 발견된 지식, 정보, 기술, 사상이나 감정의 표현, 영업이나 물건의 표시, 생물의 품종이나 유전자원 등 무형의 것에 대해 재산적 가치와 독점적인 권리를 부여하고 보호하여 그 활동을 장려하기 위한 것이다.

• 저작권 : 문학, 예술, 음악, 영화, 소프트웨어 등을 보호하는 권리로 '남의 것을 베끼지 않은 인간의 독자적인 사상과 감정'이 반영된 지적 창작물을 대상으로 한다. 창작과 동시에 자연적으로 발생하는 권리로 등록과 같은 별도의 행정처리를 필요로 하지 않는다.

• 산업재산권 : 상표권, 특허권, 디자인권, 실용신안권 등 기술적 발명 및 상표와 같이 산업 분야의 창작물을 보호하는 권리로 일정 기간 동안 존속되며, 자연발생적인 저작권과는 달리 출원, 심사를 거쳐 등록하도록 되어 있다.

• 기타 권리 : 영업비밀이나 데이터베이스권 등이 해당한다.

지적소유권(Intellectual Ownership)이란 지식재산권과 동일한 의미로 사용되며, 창작자가 자신이 만든 지적 창작물에 대해 베타적인 소유권을 가진다는 점을 강조하기 위한 용어로 사용된다. 좀 더 정확히 말하면 지적재산권은 법적 용어로서의 성격을 가지는 반면, 지적소유권은 지식재산권에 대한 소유자의 권리를 부각하기 위한 용어로 동일한 의미를 지니더라도 법적인 문서나 국제 협약에서는 '지식재산권'을 자주 사용한다.

저작인격권(Moral Rights)이란 정신적인 노력의 산물로 창작한 저작물에 대해 저작자가 인격적으로 갖는 비재산적 권리로, 저작자의 인격적 권리와 저작물의 창작 의도를 보호하는 데 중점을 둔다. 가장 큰 특징은 양도나 상속이 불가능하며, 저작자의 생명과 직결된 권리로서, 저작자가 사망한 후에도 일정 기간 보호될 수 있다. 저작재산권과 달리 경제적 이익과 관련되지 않고, 저작자의 인격과 창작물의 동일성을 보호하는 기능을 가지는 것에 의미를 둔다.

• 공표권 : 저작자는 자신의 저작물을 공표할지 여부를 결정할 권리를 가진다. 저작자가 자신의 저작물을 언제, 어디서, 어떻게 발표할지를 스스로 결정하는 권리로, 제3자가 저작물의 발표 시점이나 방법을 저작자 동의 없이 조작할 수 없다.

• 성명표시권 : 저작자는 자신의 이름을 저작물에 표시할 권리를 가진다. 이는 저작물에 저작자의 실명, 필명, 또는 익명으로 표시할지 여부를 저작자가 결정할 수 있음을 의미한다. 성명표시권은 저작자의 명예와 자존감을 보호하기 위한 권리이다.

• 동일성유지권 : 저작자는 자신의 저작물이 무단으로 변형되지 않도록 할 권리를 가진다. 이는 저작물의 원형을 유지하기 위한 권리로, 저작자가 허락하지 않는 한, 제3자는 저작물을 수정, 삭제, 변형할 수 없다. 이를 통해 저작자의 창작 의도와 작품의 본질이 보호되도록 한다.

저작인격권은 저작재산권과 달리 경제적 이익과 관련되지 않는 비재산적 성격을 지닌다. 이는 저작자의 인격과 명예를 중시하는 권리로, 돈으로 거래될 수 없으며 저작자가 살아있는 동안 그가 행사할 수 있는 권리인 것이다. 따라서 저작재산권과 달리 저작인격권은 타인에게 양도되거나 상속되지 않으며 이는 저작자 본인의 고유한 권리로 지켜진다. 저작자가 사망한 후에도 일정 기간 저작인격권이 유지되므로 저작물의 동일성을 유지하고 저작자의 성명이 훼손되지 않도록 사후에도 보호받을 수 있다. 저작인격권은 창작자의 의도를 존중하고 보호함으로써 저작물이 원작자의 인격적 표현을 온전히 유지할 수 있도록 보장하는 것이다.

이제까지 알아본 내용은 모두 인간이 만들어 낸 지적 창작 활동을 전제로 한다. 그렇다면 이제 글이나 이미지 등 창작의 과정에 있어 인공지능을 사용하게 될 때, 방법이나 과정의 정도에 따라 어떤 기준과 가이드를 제시해야 할지 지식재산권에 대해서는 어떻게 판단을 해야 할지 연구가 필요하다. 이를 위해 먼저 인공지능에 대해서 알아보기로 하자.

2. 생성형 AI와 학습

인공지능(AI)은 인간의 지능적 능력(학습, 문제 해결, 의사결정 등)을 모방하는 컴퓨터 시스템을 의미한다. 일단은 인간의 뇌처럼 사고하고 행동하는 것을 목표로 하지만, 인간 지능과는 본질적으로 다른 방식으로 작동한다고 보는 것이 옳다. 인간의 학습의 경우 수많은 경험을 바탕으로 원인과 결과의 관계가 일방향적이 아닌 양방향으로 영향을 주고 받는다. 말하자면 원인이 결과에 영향을 미치기도 하지만 그 결과가 다시 원인에 영향을 주는 상호작용적 관계를 지니기 때문에 이런 상호 관계에서는 최초 원인과 최종 결과를 정확히 따지기 어려운 경우가 존재한다. AI는 이러한 인간의 비선형적인 학습 대신 제공되거나 확보된 학습 데이터를 기반으로 작동하며, 입력된 정보를 분석해 특정 결과값을 산출한다.

인공지능의 학습은 다음과 같이 크게 두 가지 방식으로 분류할 수 있다.

1) 머신러닝(Machine Learning)

머신러닝은 AI의 하위 분야로, 데이터를 이용해 컴퓨터가 스스로 패턴을 인식하고 결과를 예측하도록 하는 기술이다. 머신러닝은 정답이 있는 데이터를 학습하는 지도 학습(supervised learning)이나 정답이 없이 데이터를 학습하는 비지도 학습(unsupervised learning)처럼 여러 방식으로 데이터를 분석한다. 예를 들어, 지도 학습에서는 사람이 데이터에 하나하나 정답을 표기한 라벨이 달린 상태에서 학습을 하며, 비지도 학습은 인간의 개입이 없는 데이터를 스스로 학습하는데 라벨이 없는 데이터를 이용해 패턴이나 각 데이터 간의 유사도에 따라 특징이 비슷한 데이터끼리 군집화를 진행한다. 머신러닝은 특징 추출(feature extraction)이라는 사전 처리 작업을 통해 데이터의 분석에 도움이 될 수 있는 데이터 세트에서 가장 중요하고 관련성이 높으며, 유익한 특성이나 속성의 요소들을 추출하여 이를 분석한다.

2) 딥러닝(Deep Learning)

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한다. 딥러닝의 차별점은 데이터에서 직접 특징을 추출하는 능력이다. 머신러닝에서는 사람이 특징을 수동으로 정의해야 하는 반면, 딥러닝은 이러한 특징을 자동으로 학습하는 것이다. 또한, 딥러닝은 복잡한 비정형 데이터(예: 이미지, 텍스트 등)를 처리하는 데 매우 유리하다.

딥러닝 알고리즘은 다층 구조를 갖는 신경망을 통해 데이터를 처리하는데, 각 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 데이터는 이러한 층을 통과하면서 점점 더 복잡한 특징을 학습하게 된다. 이 과정에서 인간의 개입이 거의 필요 없으며, 딥러닝은 스스로 오류를 수정하고 결과를 최적화할 수 있는 능력을 갖추고 있다.

정리하자면, 인간의 지능은 감정, 직관, 창의성을 기반으로 비선형적인 사고를 할 수 있으며, 경험을 통해 학습을 한다. 반면에 인공지능은 데이터에 의존하며, 선형적 또는 비선형적인 수학적 모델을 사용해 결과를 계산한다. 인간은 추상적이고 복잡한 문제를 직관적으로 해결할 수 있는 반면, 인공지능은 주어진 데이터를 분석하여 최적화된 해답을 찾는 방식으로 작동하는 것이다. 이제 인공지능은 점차 인간의 작업을 대체하거나 보완하는 방향으로 발전하고 있으며, 머신러닝과 딥러닝이 그 핵심 역할을 하고 있다. 하지만 인공지능은 인간의 창의적, 직관적 사고와는 본질적으로 다르며, 우리가 제공하는 데이터에 따라 그 성능이 결정되는 주요한 특징이 있다.

이와 같은 차이를 이해하면 AI 기술의 적용 범위와 한계를 명확히 알 수 있으며, 앞으로 인공지능을 사용한 창작 활동의 영역과 대체 가능성의 방향을 보다 잘 예측할 수 있을 것이다.