AI 산출물의 실질적 유사성 판단에 관한 연구 - 시장 중심적 침해 판단 기준의 모색 -

초록

전통적 저작권 침해 판단은 의거성과 실질적 유사성을 핵심 요건으로 한다. 그러나 생성형 AI 환경에서 의거성 요건은 그 기능을 사실상상실한다. AI 모델에 의한 학습데이터 접근은 구조적으로 전제되므로, 접근 요건은 더 이상 침해 판단에서 실질적 의미를 가지기 어렵다. 실질적 유사성 요건은 AI의 블랙박스적 특성으로 인한 추적성의 격차, 파편적 결합에 의한 산출물의 생성 방식, 아이디어ㆍ표현 이분법의 적용으로 실질적 유사성 입증을 구조적으로 곤란하게 만든다. 현재 진행 중인 AI 저작권 침해 소송에서 원고의 청구는 실질적 유사성 입증에 실패하여 소송 초기 단계에서 조기 각하되거나, 실질적유사성 판단을 건너뛰고 공정이용 항변만을 다루는 약식판결로 귀결되는 사례가 빈번하다. AI 산출물로 인한 저작권 침해의 본질적 위험은 형태적 유사성이 아니라 시장에서의 영향에 있으므로, 시장 희석 및 경제적 대체 효과를실질적 유사성 판단의 보조적 요소로 편입해 고려할 것을 제안한다. 이를 통해 형태적 유사성이 낮더라도 원저작물 시장을 희석ㆍ대체하는산출물에 대한 저작권자 보호가 가능해지며, 실질적 유사성 판단 단계에서 시장 영향을 함께 심리함으로써 소송의 효율성을 제고할 수 있을것이다.

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