머신러닝에서 저작권 침해 검토

• 영문명: Copyright Infringement Judgment in Machine Learning
• 발행기관: 한국저작권위원회
• 저자명: 운박(Yun Bo) 정연덕(Chung, Yeun-Dek)
• 간행물 정보: 『계간 저작권』계간 저작권 135호(34권 3호), 81~110쪽, 전체 30쪽
• 주제분류: 법학 > 민법
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.09.30

국문 초록

인공지능기술의 발전으로 현행 저작권법상 여러 가지 문제가 늘어나고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝(machine learning)이 타인의 저작물이나 데이터를 이용하는 행위가 과연 저작권이 면책되는지 문제가 된다. 즉, 머신러닝 기술을 통해서 허락 없이 저작물을 이용하여 인간보다 더욱 빠르게 새로운 저작물을 만들어내는 행위는 공정이용에 해당되는지 혹은 저작권 침해책임을 부담하여야 되는지 문제가 된다. 본 연구는 우선 현행 인공지능과 머신러닝에 대해 각 학설을 정리하고 인공지능 개념과 머신러닝 개념을 구별한다. 머신러닝의 3가지 종류도 검토하며, 머신러닝의 공정이용 4가지 요소를 적용 여부되는지에 검토한다. 머신러닝 과정에서 주로 표현적 내용여부를 기준으로 ‘비 표현적 머신러닝(non-expressive machine learning)’과 ‘표현적 머신러닝(expressive machine learning)’ 두 가지로 나누었다. 본문은 머신러닝의 저작물이 특정 작가에 기인하는지를 기준으로 ‘표현적 머신러닝’을 ‘일반 표현적 머신러닝(general-expressive machine learning)’과 ‘특정 표현적 머신러닝(specificexpressive machine learning)’으로 한 단계 더 구분한다. 그리고 머신러닝 유형에 따라 공정이용에 해당되는지와 저작권 침해 여부를 논의한다. 결론은 비 표현적 머신러닝은 저작권법상 저작물을 이용하는 것이 아니어서 침해책임이 없다. 일반 표현적 머신러닝은 저작권법상 저작물을 이용하여 공정이용으로 판단되기 때문에 저작권 침해책임이 없다. 특정 표현적인 머신러닝을 이용한 머신러닝은 저작권법상의 저작물을 이용하는 것에 해당하며, 공정이용으로 인정할 수 없어서 해당 저작권 침해책임을 져야 한다. 이 유형의 머신러닝은 해당 저작물 저작권자의 허락을 받거나 저작권료를 지급해야 한다.

영문 초록

The development of artificial intelligence technology is increasing a number of problems under the current copyright law. It is doubtful whether machine learning, a field of artificial intelligence, is exempt from the use of other people’s works or dating. In other words, creating new works faster than humans using machine learning technology without the same work is a question of process requirement or copyright infringement responsibility. This study first organizes each theory about current artificial intelligence and machine learning, and distinguishes artificial intelligence concepts from machine learning concepts. It will also review three types of machine learning, and examine whether four elements of machine learning are applied or not applied. In the process of machine learning, expressive contents were divided into two categories: non-expressive machine learning and expressive machine learning based on whether or not to export them. The text further distinguishes “expressive machine learning” from “general-expressive machine learning” and “specific-expressive machine learning” based on whether the work of machine learning is attributable to a specific author. In addition, depending on the type of machine learning, it is discussed whether it corresponds to the use of the process or whether it violates copyright. The bottom line is that non-expression machine learning does not use works under copyright law, so it is not responsible for infringement. General expressive machine learning is not responsible for copyright infringement because it is judged to be used as a process using works under the Copyright Act. Machine learning using specific expressive machine learning corresponds to the use of works under the Copyright Act, and cannot be recognized as a fair use, so it is responsible for copyright infringement. This type of machine learning requires permission from the copyright holder or payment of copyright fees.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 머신러닝의 개념과 특징

Ⅲ. 머신러닝의 종류 및 공정이용

Ⅳ. 머신러닝의 저작권 침해 판단

Ⅴ. 결론

키워드

머신러닝 기계학습 비 표현적 머신러닝 일반 표현적 머신러닝 특정 표현적 머신러닝 인공지능 공정이용 저작권 침해 Machine learning non-expressive machine learning generalexpressive machine learning specific-expressive machine learning artificial intelligence process use copyright infringement