미국의 인공지능 관련 저작물성 판단 법리의 개념화 및 법리의 타당성 분석: ‘표현요소 통제가능성(controllability of the expressive elements)’ 법리는 타당한가?

• 영문명: Conceptualization of the Legal Principle for Determining the Copyrightability of AI-Generated Works in the U.S. and Analyzing the appropriateness of it: Can the ‘Controllability of the Expressive Elements’ Principle Be Justified?
• 발행기관: 중앙대학교 법학연구원
• 저자명: 윤권순(Kwon-Soon Yoon)
• 간행물 정보: 『법학논문집』第49輯 第1號, 39~66쪽, 전체 28쪽
• 주제분류: 법학 > 법학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.04.30

국문 초록

이 논문은 미국 저작권청의 관련 문서를 분석하여 생성형 인공지능 결과물의 저작물성에 대한 기준을 ‘표현요소 통제가능성’이라는 이름을 붙여 개념화하였다. ‘표현요소 통제가능성’ 법리란 저작물로 인정받기 위해서는 저작자가 인간이어야 하며(human authorship), 저작자가 되기 위해서는 저작자가 작품의 표현 요소를 통제할 수 있어야 한다는 의미이다. 여기서 통제라 함은 저작자가 ‘표현 요소’를 미리 결정할 수 있어서, 창작하기 전에 저작물의 표현적 측면을 예측할 수 있음을 의미한다. 이러한 맥락에서 ‘표현요소 예측가능성’이라는 용어를 사용할 수도 있다. 현재의 생성형 인공지능에 프롬프트를 입력하는 경우, 통상 프롬프트에 없는 내용도 나타난다. 또한 프롬프트에 포함된 아이디어가 나타나지 않는 경우도 있다. 따라서 동 법리를 만족하지 못하기 때문에 프롬프트 입력자는 저작권법상의 인간 저작자(human authorship)라고 할 수 없고 결과물은 저작권법이 보호하는 저작물이 될 수 없다. 미국의 저작권청은 생성형 인공지능의 저작물성을 일률적으로 판단하지 말고 사례별로 판단하라고 하고 있지만, 이러한 법리에 따르면 현재 출시되고 있는 생성형 인공지능의 결과물 그 자체는 생성형 인공지능 기술에 내재된 특성으로 인해 보호의 대상에서 배제된다. 미국의 인공지능 관련 저작물성에 대한 ‘표현요소 통제가능성’ 법리는 다음과 같은 점에서 타당한 측면이 있다. 첫째, 생성형 인공지능이라는 기술의 핵심에 ‘기계의 자율성’이 자리잡고 있음을 인식했다는 점이다. 둘째, 생성형 인공지능 결과물 그 자체에 대한 저작물성을 부정하여, 법적 분쟁의 소지를 줄일 수 있게 해 준다. 셋째, 퍼블릭도메인의 영역을 넓혀주는 효과를 가져온다. 그러나 인공지능 창작물의 결과물에 대해 ‘맞춤형 설계’ 규범을 만드는 것도 고려해 볼 필요도 있다고 보인다. 다른 저작물보다 생성형 인공지능 결과물에 대한 인간의 창작적 표현에 대한 기여도가 낮다고 하더라도 일정한 보호의 필요성이 인정된다면 보호범위, 구제수단 등에서 차별화된 보호를 해 줄 수 있을 것이다. 이 논문은 처음으로 미국의 생성형 인공지능 결과물의 저작물성에 대한 법리를 명확하게 개념화하고 대응 용어를 제시했다는 점에 의의가 있다고 하겠다.

영문 초록

This paper conceptualizes the standard for determining the copyrightability of AI-generated works by analyzing relevant documents from the U.S. Copyright Office, naming it the ‘controllability of the expressive elements’ principle. This principle asserts that for a work to be recognized as copyrightable, its author must be human (human authorship), and to qualify as an author, the individual must have control over the work’s expressive elements. Here, “control” means that the author can predefine the expressive elements, enabling the predictability of the work’s expressive aspects before its creation. In this context, the term “predictability of expressive elements” can also be used. When a prompt is entered into a current generative AI system, the generated output often contains elements not explicitly present in the prompt. Likewise, ideas included in the prompt may not appear in the output. Therefore, since the principle is not satisfied, a prompt user cannot be considered a human author under copyright law, and the resulting work cannot qualify as a copyright-protected work. Although the U.S. Copyright Office advises against making blanket determinations on the copyrightability of AI-generated works and instead encourages case-by-case assessments, under this principle, generative AI outputs are inherently excluded from protection due to the fundamental characteristics of generative AI technology. The ‘controllability of the expressive elements’ principle in determining the copyrightability of AI-generated works in the U.S. has persuasive aspects for the following reasons. First, it recognizes that the core of generative AI technology lies in the “autonomy of the machine.” Second, by denying the copyrightability of the outputs generated by generative AI, it helps reduce the potential for legal disputes. Third, it has the effect of expanding the scope of the public domain. However, it may also be worth considering the establishment of a “customized design” norm for AI-generated works. Even if the degree of human creative contribution in generative AI outputs is lower than in other types of works, if a certain level of protection is deemed necessary, a differentiated approach to protection—such as limited scope or tailored remedies—could be implemented. This paper is significant in that it is the first to clearly conceptualize the legal principle for determining the copyrightability of generative AI outputs in the U.S. and propose a corresponding term.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 미국의 인공지능 관련 저작물성 판단 법리의 개념화

Ⅲ. ‘표현요소 통제가능성’ 법리의 타당성 검토

Ⅳ. 결론

키워드

생성형 인공지능 저작물성 인간 저작자성 미국 저작권청 통제가능성 Generative AI Copyrightability Human authorship U.S. Copyright Office Controllability