데이터 공정이용

• 영문명: Data and Fair use
• 발행기관: 한국저작권위원회
• 저자명: 김윤명
• 간행물 정보: 『계간 저작권』141호(36권 1호), 5~53쪽, 전체 49쪽
• 주제분류: 법학 > 민법
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.03.30

국문 초록

데이터 수집과 이용은 인공지능 또는 기계학습의 처음과 끝이다. ChatGPT를 보면, 데이터는 기계를 인간의 능력에 비견될 수준으로 만들고 있다. 기계학습을 위한 데이터 생산이나 확보 과정에 대한 공정이용의 판단에서 상업적인 목적이 당연하게 배척되는 것은 아니다. 영국, 독일 및 EU에서도 연구학술 등 비영리 목적을 위한 데이터 마이닝을 위해 저작재산권 제한규정을 도입하고 있으며, 일본은 보다 적극적이다. 일본의 적극적인 입법은 우리나라나 미국과 같이 포괄적 공정이용 규정이 없는 이유이기도 하지만, 인공지능 산업을 선도하겠다는 의지를 보여주는 것이다. 2020년, 우리나라도 정보분석을 위한 제한규정 도입을 위한 저작권법 개정안이 발의되었다. 이로써 사업자에게 예측가능성을 높여줄 수 있을 것이다. 다만, 개정안의 입법화는 권리자의 반발이 예상되고, 시간이 걸릴 수 있다. 따라서, 현행 저작권법에 따른 공정이용을 통해 데이터 크롤링과 TDM 등 기계학습이 공정이용에 해당하는지 살펴보았다. 결론적으로, 인간의 이용행태와는 다르다는 점 등을 들어, 공정이용에 해당할 수 있다고 보았다. 다만, 공정이용에 따른 타인의 저작물을 이용하여 독점적인 과실을 사업자에게 전부 귀속하는 것이 타당한 것인지는 의문이다. TDM이나 기계학습으로 인하여 발생하는 기계의 저작물 이용을 통해 사업자가 얻는 수익에 대한 보상 체계를 고려하지 않는 것은 공정한 경쟁환경에 대한 심대한 결과를 가져올 가능성도 배제할 수 없기 때문이다.

영문 초록

Data collection and use are the beginning and end of machine learning. Looking at ChatGPT, data is making machines comparable to human capabilities. Commercial purposes are not naturally rejected in the judgment of fair use of the process of producing or securing data for system learning. The UK, Germany, and the EU are also introducing copyright restrictions for data mining for non-profit purposes such as research studies, and Japan is more active. Japan’s active legislation is the reason why there are no comprehensive fair use regulations like Korea and the United States, but it shows its willingness to lead the artificial intelligence industry. In 2020, a revision to the Copyright Act was proposed in Korea to introduce restrictions for information analysis. It will be able to increase the predictability for operators. However, the legislation of the amendment is expected to be opposed by the right holder and may take time. Therefore, it was examined whether machine learning such as data crawling and TDM corresponds to fair use through fair use under the current copyright law. In conclusion, it was considered that it may correspond to fair use, citing that it is different from human use behavior. However, it is questionable whether it is reasonable to attribute all exclusive negligence to the business operator by using the works of others according to fair use. The reason why the compensation system for profits earned by operators through the use of machine works generated by TDM or machine learning cannot be excluded from the possibility of serious consequences for a fair competitive environment.

목차

Ⅰ. 문제제기

Ⅱ. 균형과 혁신을 위한 공정이용의 가치

Ⅲ. 데이터의 처리와 기계학습

Ⅳ. 데이터 처리와 기계학습은 공정이용인가?

Ⅴ. 공정이용의 한계와 저작권법 개정 논의

Ⅵ. 결론

키워드

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