인터넷에 공개된 기사를 AI 학습에 자유롭게 써도 될까요? 기사 속 사실과 표현, 이용 허락과 공정이용, 모델 학습과 답변 생성을 구분하며 저작권 논쟁을 LEET식으로 읽습니다.
인터넷에 공개된 기사는 누구나 읽을 수 있습니다. 그렇다고 AI 회사가 그 기사를 모아 모델을 학습시켜도 되는지는 다른 문제이고, 국내에서는 이 문제를 두고 소송이 진행 중입니다.
KBS, MBC, SBS 지상파 방송 3사는 2025년 1월 네이버가 방송사들의 뉴스를 생성형 AI 학습에 허락 없이 썼다며 서울중앙지방법원에 소송을 냈습니다. 이 사건은 2026년 9월 8일 일곱 번째 변론을 마쳤고 다음 변론이 11월 5일로 잡혀 있어, 아직 1심 판결이 나오지 않았습니다.
네이버는 뉴스 제휴 계약으로 이용 권한이 있었다고 주장하면서, 예비적으로는 AI의 뉴스 학습이 공정이용에 해당한다고 주장했습니다. 양측은 2020년 제휴 계약 과정에서 뉴스가 AI 학습에 쓰일 수 있다는 설명이 충분히 있었는지를 두고 다퉈 왔고, 방송사들은 뉴스의 AI 학습이 공정이용에 해당하지 않는다고 맞서 왔습니다.
기준을 제시하려는 시도도 있었습니다. 한국저작권위원회는 2026년 2월 26일 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서」를 냈고, 문화체육관광부도 같은 날 발간 사실을 알렸습니다.
다만 위원회는 안내서 일러두기에서 이 안내서가 문화체육관광부와 위원회의 유권해석이 아니고, 공정이용에 해당하는지는 개별 사안에서 법원이 최종 판단하기 전까지 확정적이지 않다고 밝혔습니다.
소송의 결론은 아직 나오지 않았고 안내서도 확정 기준이 아니라면, 지금 할 수 있는 일은 판단에 필요한 질문을 나누는 것입니다. 아래는 설명을 위해 만든 가상 사례이며, 위 소송을 옮긴 것이 아닙니다.
AI 서비스를 만드는 A사가 인터넷에 공개된 기사들을 모아 모델을 학습시켰습니다. 언론사와 따로 계약하지는 않았습니다. 이용자가 어떤 사건을 묻자 모델은 특정 기사와 거의 같은 문장을 길게 내놓았습니다.
A사는 누구나 읽을 수 있는 기사였고 학습은 기사를 다시 배포하는 일과 다르다고 말하고, 언론사는 답변이 자세해서 이용자가 원래 기사를 볼 이유가 없어졌다고 반박합니다.
보호받는 기사와 이용 허락
먼저 A사가 가져간 글이 저작권으로 보호받는 글인지부터 가려야 합니다. 저작권법 제7조 제5호는 ‘사실의 전달에 불과한 시사보도’를 보호하지 않습니다. 이 조항으로 보호에서 빠지는 것은 사실을 전하는 데 그친 보도입니다. 기자가 사건을 해석하고 논평한 기사는 이 조항만으로 보호에서 빠지지 않습니다.
지상파 3사와 네이버의 소송에서도 이 구분이 나왔습니다. 한국기자협회 보도에 따르면 방송사들은 침해 저작물 목록을 낸 뒤, ‘사실 전달에 불과한 시사보도는 제외하자’는 재판부 제안에 따라 청구취지 변경서를 냈습니다.
가상 사례의 A사가 모은 기사 가운데 이런 보도가 있다면, 그 부분은 공정이용을 따질 필요도 없이 보호 대상에서 빠집니다.
보호받는 기사라면 다음은 허락의 문제입니다. 누구나 읽을 수 있다는 것과 모아서 AI 학습에 써도 된다는 것은 서로 다른 말입니다. 그렇다고 허락을 받지 않았다는 이유만으로 곧바로 침해라고 결론낼 수도 없습니다. 저작권법 제35조의5가 허락 없이도 저작물을 이용할 수 있는 공정이용을 정하고 있기 때문입니다.
제35조의5 제1항은 저작물의 일반적인 이용 방법과 충돌하지 않고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 않는 경우에 저작물을 이용할 수 있다고 정합니다.
제2항은 그 판단에서 고려할 사항으로 이용의 목적과 성격, 저작물의 종류와 용도, 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 중요성, 저작물의 현재 또는 잠재적인 시장이나 가치에 미치는 영향을 듭니다. 안내서에 따르면 네 요소의 중요도에는 차이가 있지만, 한 요소가 공정이용 여부를 절대적으로 결정하지는 않습니다.
안내서에 따르면 접근은 가능하지만 AI 학습이 허용되지 않은 저작물을 학습하면 허락된 이용 범위를 넘는 것이어서, 이용의 목적과 성격을 따지는 첫째 요소에서 불리할 수 있습니다.
로그인해야 하거나 돈을 내야 볼 수 있는 기사를 허락 없이 모았거나, 로봇 배제 표준(robots.txt)으로 수집을 막아 둔 글을 모았다면 특히 불리하게 작용할 수 있습니다. 공개됐다는 사실만으로 공정이용이 인정되지는 않는다는 설명도 있습니다. A사의 ‘누구나 읽을 수 있었다’는 말은 판단의 출발점일 뿐 결론이 되지 못합니다.
학습과 답변의 구분
A사가 한 일도 둘로 나눠야 합니다. 기사를 모아 모델을 학습시킨 일과, 이용자에게 기사와 거의 같은 문장을 보여 준 일입니다. 위원회는 안내서에서 AI 학습을 데이터를 모으고 정제해 모델이 통계적 규칙과 패턴을 내부 매개변수로 고정하는 과정으로 정의하고, 결과물 생성은 학습 자체에 포함되지 않는다고 적었습니다.
결과물의 저작권 침해 여부는 별도의 「생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서」를 참조하라고 합니다.
그렇다고 답변이 학습의 평가와 상관없는 것은 아닙니다. 안내서에 따르면 넷째 요소인 시장 영향을 따질 때, 학습으로 생성된 결과물이 원저작물의 ‘핵심적 표현’을 직접적이고 실질적으로 재현하거나 원저작물을 대체하면 불리하게 고려될 수 있습니다.
반대로 결과물이 표현을 직접 재현하지 않으면서 독립된 효용을 가지면 유리한 요소가 될 수 있습니다. 답변에서 드러나는 사정이 학습 단계를 판단하는 근거로도 쓰입니다.
안내서에는 가상 사례와 비슷한 예도 있습니다. AI 개발사가 언론사의 허락 없이 뉴스 기사 전체를 크롤링해 학습한 뒤 기사 요약을 자동으로 제공하는 상업 서비스를 운영하는 경우인데, 위원회는 기자의 해석과 논평이 담긴 뉴스를 대상으로 하고, 요약 서비스 때문에 원래 기사의 이용이 줄거나 언론사의 구독과 광고 수익에 나쁜 영향이 생길 가능성이 있다는 사정을 들어 네 요소가 모두 불리하다고 보고, 공정이용이 인정되기 어려운 경우로 분류했습니다. 그러나 위원회는 안내서에 실린 사례와 예시가 이해를 돕기 위한 참고자료라고 밝혔습니다. 이 예시를 법원의 판단과 같은 무게로 읽으면 안 됩니다.
조건 하나를 바꾼 사례
이제 가상 사례에서 조건 하나만 바꾸겠습니다. A사는 같은 기사를 같은 방식으로 학습했지만, 모델이 기사 문장을 옮기지 않고 관련 기사의 제목과 주소만 알려 준다고 하겠습니다. 이 변화로 약해지는 것은 ‘답변이 원래 기사를 대신한다’는 언론사 주장의 근거입니다.
결과물이 표현을 재현하지 않고 이용자를 원래 기사로 보낸다면, 넷째 요소에서 A사에 유리하게 고려될 수 있는 사정이 생깁니다.
그대로 남는 사정도 있습니다. 기사를 허락 없이 모았다는 점은 첫째 요소에서, 기사 전체를 학습에 썼다는 점은 셋째 요소에서 여전히 따져야 합니다.
안내서에 따르면 넷째 요소 안에서도, AI 개발사가 허락 없이 저작물을 모아 학습하고 상업 서비스에 쓰면 권리자가 이용허락으로 얻을 수 있는 합리적이고 예견 가능한 기회를 해칠 우려가 있습니다. 답변 방식을 바꿨다고 학습 단계의 문제가 모두 풀리지는 않습니다.
LEET 독해와 논의의 평면적 변수
‘AI가 기사를 이용했다’는 한 문장에도 여러 변수가 들어 있습니다. 누가 이용했는지, 어떤 기사를 이용했는지, 학습에 이용했는지 답변에 옮겼는지, 허락을 받았는지, 그 결과가 원래 기사를 대신하는지가 하나하나 따로 달라질 수 있습니다.
변수 하나를 바꿨을 때 어느 판단이 달라지고 어느 판단이 그대로인지 나누면, ‘출처 링크를 달았으니 괜찮다’거나 ‘AI 학습은 곧 침해다’ 같은 한 줄 결론이 어떤 판단을 건너뛰었는지 보입니다.
리트바이블은 논의되는 대상의 속성을 이렇게 나누는 도구를 논의의 평면적 변수라고 부릅니다. Principle (상) 제3장은 논의의 평면을 형식, 실질, 수단, 목적, 인과 같은 변수로 설명합니다. 이런 변수는 LEET 제시문에서 정답을 가르는 단서가 되는 경우가 많습니다.
학습 단계에 관한 내용을 답변 단계의 결론처럼 옮긴 선지나, 안내서의 참고 예시를 법원의 판단처럼 옮긴 선지는 모두 변수 하나를 바꿔 놓은 선지입니다.
다음에 ‘AI 학습은 공정이용’이라는 제목을 보면, 그 문장이 보호 대상, 허락, 공정이용의 네 요소, 학습과 답변 가운데 어느 질문에 답한 것인지부터 가려야 합니다. 이렇게 문장을 변수로 나눠 읽는 방법은 주체와 객체, 원인과 결과를 하나씩 확인하는 논의의 평면적 변수 칼럼에 더 자세히 있습니다.
자료: 한국저작권위원회, 생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서(2026. 2. 26.), 문화체육관광부 보도자료(2026. 2. 26.), 국가법령정보센터, 저작권법 제7조, 저작권법 제35조의5(시행 2026. 8. 11., 법률 제21336호).
보도: 법률신문, 방송 3사의 네이버 상대 소송 제기(2025. 1. 18.), 한국기자협회, 7차 변론 보도(2026. 9. 9.). 법령과 소송 진행 상황은 2026년 9월 28일 기준으로 다시 확인했습니다.
이 글은 공개 자료를 바탕으로 사건의 사실관계와 법적 쟁점을 나누어 읽는 LEET 학습 콘텐츠입니다. 리트바이블은 특정 인물이나 기관, 정당 또는 정치적 입장을 지지하거나 반대하지 않습니다. 사건의 옳고 그름을 대신 판정하려는 글도 아닙니다. 진행 중인 사안은 후속 절차에 따라 사실관계와 법적 판단이 달라질 수 있습니다.
이 글은 LEET 학습 자료이며 법률 자문이 아닙니다. 개별 사안의 법적 판단은 구체적인 사실관계에 따라 달라지므로, 실제 사안에는 변호사의 검토가 필요합니다. 사실관계와 법령은 2026년 9월 28일까지 공개된 자료로 정리했고, 그 뒤의 절차 진행, 법령 개정, 판결은 반영하지 않았습니다. 본문의 A사 사례는 설명을 위해 만든 가상 사례이며, 실제 소송이나 기업을 옮긴 것이 아닙니다. 대표 이미지는 이미지 생성 AI로 만든 그림이며, 실제 현장이나 인물을 촬영한 사진이 아닙니다.
리트바이블 저자
변호사 사례형문제
인터넷에 공개된 기사를 AI 학습에 자유롭게 써도 될까요? 기사 속 사실과 표현, 이용 허락과 공정이용, 모델 학습과 답변 생성을 구분하며 저작권 논쟁을 LEET식으로 읽습니다.
이 글의 쟁점
인터넷에 공개된 기사는 누구나 읽을 수 있습니다. 그렇다고 AI 회사가 그 기사를 모아 모델을 학습시켜도 되는지는 다른 문제이고, 국내에서는 이 문제를 두고 소송이 진행 중입니다.
KBS, MBC, SBS 지상파 방송 3사는 2025년 1월 네이버가 방송사들의 뉴스를 생성형 AI 학습에 허락 없이 썼다며 서울중앙지방법원에 소송을 냈습니다. 이 사건은 2026년 9월 8일 일곱 번째 변론을 마쳤고 다음 변론이 11월 5일로 잡혀 있어, 아직 1심 판결이 나오지 않았습니다.
네이버는 뉴스 제휴 계약으로 이용 권한이 있었다고 주장하면서, 예비적으로는 AI의 뉴스 학습이 공정이용에 해당한다고 주장했습니다. 양측은 2020년 제휴 계약 과정에서 뉴스가 AI 학습에 쓰일 수 있다는 설명이 충분히 있었는지를 두고 다퉈 왔고, 방송사들은 뉴스의 AI 학습이 공정이용에 해당하지 않는다고 맞서 왔습니다.
기준을 제시하려는 시도도 있었습니다. 한국저작권위원회는 2026년 2월 26일 「생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서」를 냈고, 문화체육관광부도 같은 날 발간 사실을 알렸습니다.
다만 위원회는 안내서 일러두기에서 이 안내서가 문화체육관광부와 위원회의 유권해석이 아니고, 공정이용에 해당하는지는 개별 사안에서 법원이 최종 판단하기 전까지 확정적이지 않다고 밝혔습니다.
소송의 결론은 아직 나오지 않았고 안내서도 확정 기준이 아니라면, 지금 할 수 있는 일은 판단에 필요한 질문을 나누는 것입니다. 아래는 설명을 위해 만든 가상 사례이며, 위 소송을 옮긴 것이 아닙니다.
AI 서비스를 만드는 A사가 인터넷에 공개된 기사들을 모아 모델을 학습시켰습니다. 언론사와 따로 계약하지는 않았습니다. 이용자가 어떤 사건을 묻자 모델은 특정 기사와 거의 같은 문장을 길게 내놓았습니다.
A사는 누구나 읽을 수 있는 기사였고 학습은 기사를 다시 배포하는 일과 다르다고 말하고, 언론사는 답변이 자세해서 이용자가 원래 기사를 볼 이유가 없어졌다고 반박합니다.
보호받는 기사와 이용 허락
먼저 A사가 가져간 글이 저작권으로 보호받는 글인지부터 가려야 합니다. 저작권법 제7조 제5호는 ‘사실의 전달에 불과한 시사보도’를 보호하지 않습니다. 이 조항으로 보호에서 빠지는 것은 사실을 전하는 데 그친 보도입니다. 기자가 사건을 해석하고 논평한 기사는 이 조항만으로 보호에서 빠지지 않습니다.
지상파 3사와 네이버의 소송에서도 이 구분이 나왔습니다. 한국기자협회 보도에 따르면 방송사들은 침해 저작물 목록을 낸 뒤, ‘사실 전달에 불과한 시사보도는 제외하자’는 재판부 제안에 따라 청구취지 변경서를 냈습니다.
가상 사례의 A사가 모은 기사 가운데 이런 보도가 있다면, 그 부분은 공정이용을 따질 필요도 없이 보호 대상에서 빠집니다.
보호받는 기사라면 다음은 허락의 문제입니다. 누구나 읽을 수 있다는 것과 모아서 AI 학습에 써도 된다는 것은 서로 다른 말입니다. 그렇다고 허락을 받지 않았다는 이유만으로 곧바로 침해라고 결론낼 수도 없습니다. 저작권법 제35조의5가 허락 없이도 저작물을 이용할 수 있는 공정이용을 정하고 있기 때문입니다.
제35조의5 제1항은 저작물의 일반적인 이용 방법과 충돌하지 않고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 않는 경우에 저작물을 이용할 수 있다고 정합니다.
제2항은 그 판단에서 고려할 사항으로 이용의 목적과 성격, 저작물의 종류와 용도, 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 중요성, 저작물의 현재 또는 잠재적인 시장이나 가치에 미치는 영향을 듭니다. 안내서에 따르면 네 요소의 중요도에는 차이가 있지만, 한 요소가 공정이용 여부를 절대적으로 결정하지는 않습니다.
안내서에 따르면 접근은 가능하지만 AI 학습이 허용되지 않은 저작물을 학습하면 허락된 이용 범위를 넘는 것이어서, 이용의 목적과 성격을 따지는 첫째 요소에서 불리할 수 있습니다.
로그인해야 하거나 돈을 내야 볼 수 있는 기사를 허락 없이 모았거나, 로봇 배제 표준(robots.txt)으로 수집을 막아 둔 글을 모았다면 특히 불리하게 작용할 수 있습니다. 공개됐다는 사실만으로 공정이용이 인정되지는 않는다는 설명도 있습니다. A사의 ‘누구나 읽을 수 있었다’는 말은 판단의 출발점일 뿐 결론이 되지 못합니다.
학습과 답변의 구분
A사가 한 일도 둘로 나눠야 합니다. 기사를 모아 모델을 학습시킨 일과, 이용자에게 기사와 거의 같은 문장을 보여 준 일입니다. 위원회는 안내서에서 AI 학습을 데이터를 모으고 정제해 모델이 통계적 규칙과 패턴을 내부 매개변수로 고정하는 과정으로 정의하고, 결과물 생성은 학습 자체에 포함되지 않는다고 적었습니다.
결과물의 저작권 침해 여부는 별도의 「생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서」를 참조하라고 합니다.
그렇다고 답변이 학습의 평가와 상관없는 것은 아닙니다. 안내서에 따르면 넷째 요소인 시장 영향을 따질 때, 학습으로 생성된 결과물이 원저작물의 ‘핵심적 표현’을 직접적이고 실질적으로 재현하거나 원저작물을 대체하면 불리하게 고려될 수 있습니다.
반대로 결과물이 표현을 직접 재현하지 않으면서 독립된 효용을 가지면 유리한 요소가 될 수 있습니다. 답변에서 드러나는 사정이 학습 단계를 판단하는 근거로도 쓰입니다.
안내서에는 가상 사례와 비슷한 예도 있습니다. AI 개발사가 언론사의 허락 없이 뉴스 기사 전체를 크롤링해 학습한 뒤 기사 요약을 자동으로 제공하는 상업 서비스를 운영하는 경우인데, 위원회는 기자의 해석과 논평이 담긴 뉴스를 대상으로 하고, 요약 서비스 때문에 원래 기사의 이용이 줄거나 언론사의 구독과 광고 수익에 나쁜 영향이 생길 가능성이 있다는 사정을 들어 네 요소가 모두 불리하다고 보고, 공정이용이 인정되기 어려운 경우로 분류했습니다. 그러나 위원회는 안내서에 실린 사례와 예시가 이해를 돕기 위한 참고자료라고 밝혔습니다. 이 예시를 법원의 판단과 같은 무게로 읽으면 안 됩니다.
조건 하나를 바꾼 사례
이제 가상 사례에서 조건 하나만 바꾸겠습니다. A사는 같은 기사를 같은 방식으로 학습했지만, 모델이 기사 문장을 옮기지 않고 관련 기사의 제목과 주소만 알려 준다고 하겠습니다. 이 변화로 약해지는 것은 ‘답변이 원래 기사를 대신한다’는 언론사 주장의 근거입니다.
결과물이 표현을 재현하지 않고 이용자를 원래 기사로 보낸다면, 넷째 요소에서 A사에 유리하게 고려될 수 있는 사정이 생깁니다.
그대로 남는 사정도 있습니다. 기사를 허락 없이 모았다는 점은 첫째 요소에서, 기사 전체를 학습에 썼다는 점은 셋째 요소에서 여전히 따져야 합니다.
안내서에 따르면 넷째 요소 안에서도, AI 개발사가 허락 없이 저작물을 모아 학습하고 상업 서비스에 쓰면 권리자가 이용허락으로 얻을 수 있는 합리적이고 예견 가능한 기회를 해칠 우려가 있습니다. 답변 방식을 바꿨다고 학습 단계의 문제가 모두 풀리지는 않습니다.
LEET 독해와 논의의 평면적 변수
‘AI가 기사를 이용했다’는 한 문장에도 여러 변수가 들어 있습니다. 누가 이용했는지, 어떤 기사를 이용했는지, 학습에 이용했는지 답변에 옮겼는지, 허락을 받았는지, 그 결과가 원래 기사를 대신하는지가 하나하나 따로 달라질 수 있습니다.
변수 하나를 바꿨을 때 어느 판단이 달라지고 어느 판단이 그대로인지 나누면, ‘출처 링크를 달았으니 괜찮다’거나 ‘AI 학습은 곧 침해다’ 같은 한 줄 결론이 어떤 판단을 건너뛰었는지 보입니다.
리트바이블은 논의되는 대상의 속성을 이렇게 나누는 도구를 논의의 평면적 변수라고 부릅니다. Principle (상) 제3장은 논의의 평면을 형식, 실질, 수단, 목적, 인과 같은 변수로 설명합니다. 이런 변수는 LEET 제시문에서 정답을 가르는 단서가 되는 경우가 많습니다.
학습 단계에 관한 내용을 답변 단계의 결론처럼 옮긴 선지나, 안내서의 참고 예시를 법원의 판단처럼 옮긴 선지는 모두 변수 하나를 바꿔 놓은 선지입니다.
다음에 ‘AI 학습은 공정이용’이라는 제목을 보면, 그 문장이 보호 대상, 허락, 공정이용의 네 요소, 학습과 답변 가운데 어느 질문에 답한 것인지부터 가려야 합니다. 이렇게 문장을 변수로 나눠 읽는 방법은 주체와 객체, 원인과 결과를 하나씩 확인하는 논의의 평면적 변수 칼럼에 더 자세히 있습니다.
자료: 한국저작권위원회, 생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 ‘공정이용’ 안내서(2026. 2. 26.), 문화체육관광부 보도자료(2026. 2. 26.), 국가법령정보센터, 저작권법 제7조, 저작권법 제35조의5(시행 2026. 8. 11., 법률 제21336호).
보도: 법률신문, 방송 3사의 네이버 상대 소송 제기(2025. 1. 18.), 한국기자협회, 7차 변론 보도(2026. 9. 9.). 법령과 소송 진행 상황은 2026년 9월 28일 기준으로 다시 확인했습니다.
이 글은 공개 자료를 바탕으로 사건의 사실관계와 법적 쟁점을 나누어 읽는 LEET 학습 콘텐츠입니다. 리트바이블은 특정 인물이나 기관, 정당 또는 정치적 입장을 지지하거나 반대하지 않습니다. 사건의 옳고 그름을 대신 판정하려는 글도 아닙니다. 진행 중인 사안은 후속 절차에 따라 사실관계와 법적 판단이 달라질 수 있습니다.
이 글은 LEET 학습 자료이며 법률 자문이 아닙니다. 개별 사안의 법적 판단은 구체적인 사실관계에 따라 달라지므로, 실제 사안에는 변호사의 검토가 필요합니다. 사실관계와 법령은 2026년 9월 28일까지 공개된 자료로 정리했고, 그 뒤의 절차 진행, 법령 개정, 판결은 반영하지 않았습니다. 본문의 A사 사례는 설명을 위해 만든 가상 사례이며, 실제 소송이나 기업을 옮긴 것이 아닙니다. 대표 이미지는 이미지 생성 AI로 만든 그림이며, 실제 현장이나 인물을 촬영한 사진이 아닙니다.
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