AI 생성 이미지·텍스트·코드가 상업 제품의 일부가 되면 두 가지 별개의 질문이 생깁니다: 사용할 수 있는가, 그리고 다른 사람의 사용을 막을 수 있는가. 답은 종종 다릅니다. 아래는 결정을 내려 주는 체크리스트입니다.
템플릿 다운로드 온라인 상담 예약하기마케팅은 캠페인 비주얼을 AI로 만들고, 개발은 어시스턴트에게 코드 일부를 쓰게 합니다. 제품이 출시되면 대개 하나의 질문만 나옵니다: "이게 문제가 될 수 있나?" 하지만 여기에는 서로 다른 두 쟁점이 뒤섞여 있습니다.
첫째, 사용 허락. 이는 주로 공급자 약관을 보며, 대부분의 도구에서 구독 등급에 따라 달라집니다. 개인 계정에서 생성한 산출물을 상업 제품에 쓰는 것이 실무에서 가장 흔한 불일치입니다.
둘째, 권리 귀속. 저작권 보호는 일반적으로 "저작자 자신의 지적 창작물"이고 자연인에게 저작자 지위가 귀속될 것을 요구합니다. 사람의 관여가 전혀 없는 순수 기계 생성물이 이에 해당하는지는 다툼이 있습니다.
산출물이 보호 저작물이 아니라면 그것을 사용하는 데는 지장이 없습니다. 다만 경쟁사가 같은 것을 쓰는 것을 막지 못할 수 있습니다. 브랜드 정체성을 담을 로고나 대표 이미지라면 이는 상업적으로 중요한 차이입니다.
그래서 체크리스트의 "인간 기여 기록" 부분은 형식이 아닙니다. 누가 창작적 선택을 했는지, 어떤 대안 중에서 어떤 기준으로 골랐는지, 이후 무엇을 편집했는지를 기록하면, 나중에 주장해야 할 권리가 강화됩니다.
코드 산출물은 다르게 작동합니다. 위험은 산출물이 카피레프트 라이선스 조각을 재현하고 그 라이선스 의무가 제품 전체로 전파되는 것입니다. 상업적 사용 전에 라이선스 스캔을 돌리고 탐지된 구성요소를 목록(SBOM)에 기록하십시오.
| 조항 | 주제 | 실무상 의미 |
|---|---|---|
| 저작권법 | 독창성 | "저작자 자신의 지적 창작물" 요건 |
| 저작권법 | 저작자 | 자연인에게 귀속 |
| 고용 조건 | 피용자 저작물 | 사용자로의 권리 이전 |
| AI법 제50조(2) | 표시 | 합성 콘텐츠의 기계 판독 가능 표시 |
| AI법 제50조(4) | 딥페이크 고지 | 하지 않은 일을 한 것처럼 묘사 |
| AI법 제53조 | GPAI 공급자 | 저작권 정책과 학습 데이터 요약 |
| 지침 2019/790 제4조 | 텍스트·데이터 마이닝 | 권리자의 기계 판독 가능 유보 |
| 라이선스 조건 | 코드 구성요소 | 카피레프트 의무의 전파 |
조항은 이 페이지 작성 시점의 문언을 반영합니다. 저작자 지위 분석은 관할에 따라 다릅니다 — 판매하는 각 시장의 입장을 확인하십시오.
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# 생성형 AI 산출물 — 저작권·상업적 이용 체크리스트
문서 코드: AIA-IPR-04 · 버전 1.0 · 분류: 내부용
평가: ……/……/20…… 갱신: 상업적 이용 시마다
산출물 계열별로 별도의 체크리스트를 작성하십시오.
파트 A — 산출물 기록
A.1 산출물 유형: ( ) 이미지 ( ) 텍스트 ( ) 코드 ( ) 음성/영상 ( ) 기타
A.2 사용 도구·버전: [……]
A.3 구독 등급: ( ) 개인 ( ) 기업 ( ) API
A.4 생성일: [……]
A.5 의도된 상업적 이용: [……]
A.6 이용 지역: [……]
A.7 프롬프트 기록 보관: ( ) 예 ( ) 아니오
파트 B — 권리 귀속
B.1 보호는 일반적으로 "저작자 자신의 지적 창작물"이고 자연인에게 저작자
지위가 귀속될 것을 요구한다. 순수 기계 생성물이 이에 해당하는지는
다툼이 있다.
B.2 실무적 결과: 산출물이 보호 저작물이 아니면 배타적 권리를 주장하지
못할 수 있다. 사용은 가능하지만, 남이 같은 것을 쓰는 것을 막지
못할 수 있다.
B.3 인간 기여 기록(권리 주장을 강화):
B.3.A 창작적 선택·지시를 한 사람: [……]
B.3.B 적용한 편집·개작: [……]
B.3.C 어떤 대안 중에서 어떤 기준으로 선택했는지: [……]
B.3.D 이 기록을 보관하는가: ( ) 예 ( ) 아니오
B.4 기여가 피용자에 의한 경우, 권리를 사용자에게 이전하는 계약 조항을
확인한다.
파트 C — 공급자 약관
C.1.A 산출물의 상업적 이용이 허용되는가? ( ) Y ( ) N
C.1.B 상업적 이용이 구독 등급에 좌우되는가? ( ) Y ( ) N
C.1.C 공급자가 산출물에 대한 권리를 주장하는가? ( ) Y ( ) N
C.1.D 입력이 모델 학습에 사용되는가? ( ) Y ( ) N
C.1.E 제3자 청구에 대한 면책이 있는가? ( ) Y ( ) N
C.1.F 어떤 조건으로: [……]
C.2 C.1.B가 "예"이면: 생성 계정이 실제로 그 등급이었는지 확인한다.
개인 계정 산출물의 상업적 사용이 가장 흔한 불일치이다.
파트 D — 침해 점검
D.1 이미지
D.1.A 식별 가능한 상표·로고·트레이드드레스? ( ) Y ( ) N
D.1.B 식별 가능한 생존 인물의 이미지? ( ) Y ( ) N
D.1.C 특정 작가의 화풍을 직접 모방? ( ) Y ( ) N
D.1.D 역이미지 검색 수행? ( ) Y ( ) N
D.2 텍스트
D.2.A 원문에서 그대로 옮긴 구절? ( ) Y ( ) N
D.2.B 표절 검사 수행? ( ) Y ( ) N
D.2.C 검증되지 않은 사실 주장? ( ) Y ( ) N
D.3 코드
D.3.A 라이선스 호환성 스캔 수행? ( ) Y ( ) N
D.3.B 카피레프트(GPL 등) 조각 탐지? ( ) Y ( ) N
D.3.C 탐지 구성요소의 라이선스 의무 이행? ( ) Y ( ) N
D.3.D 구성요소 목록(SBOM)에 기록? ( ) Y ( ) N
D.4 D.1·D.3의 "예"마다 사용 전에 서면 평가를 한다. 스캔을 하지 않은 것은
선의 항변을 약화시킨다.
파트 E — 표시와 투명성
E.1 공개 합성 콘텐츠의 기계 판독 가능 표시(제50조(2)):
( ) 해당 ( ) 비해당
E.2 딥페이크 고지(제50조(4)): ( ) 해당 ( ) 비해당
E.3 공익 AI 텍스트 고지: ( ) 해당 ( ) 비해당
E.4 GPAI 공급자의 저작권 정책·학습 데이터 요약 의무(제53조)를 유보하며,
공급자 선정 시 이를 문의한다.
파트 F — 학습 데이터(학습·미세조정하는 경우)
F.1.A 학습 데이터의 출처와 취득 방법: [……]
F.1.B 기계 판독 가능 유보(옵트아웃) 확인? ( ) Y ( ) N
F.1.C 데이터에 개인정보 포함? ( ) Y ( ) N (GDPR 평가)
F.1.D 라이선스 데이터셋의 조건 기록? ( ) Y ( ) N
파트 G — 결정
G.1 ( ) 상업적 이용 승인
( ) 조건부 승인: [……]
( ) 불승인 — 사유: [……]
G.2 근거(필수): [……]
G.3 근거·일자와 함께 보관한다. 저작권 청구가 오면 가장 먼저 요구되는
문서이다.
서명: 평가자 / 법률 검토 / 승인자
이 체크리스트는 일반적이며 법률 자문을 구성하지 않습니다.
허락은 먼저 공급자 약관에 달려 있고 대개 구독 등급에 따라 다릅니다. 허락이 있더라도, 산출물이 보호되는 제3자 저작물을 재현하는지는 별도로 확인해야 합니다.
보호는 일반적으로 "저작자 자신의 지적 창작물"이고 자연인에게 저작자 지위가 귀속될 것을 요구하며, 순수 기계 생성물은 다툼이 있습니다. 결과적으로 사용은 가능하지만 남이 같은 것을 하는 것을 막지 못할 수 있습니다.
주된 위험은 저작권이 아니라 라이선스 호환성입니다. 산출물이 카피레프트 조각을 재현하면 그 의무가 제품 전체로 전파될 수 있습니다. 상업적 사용 전에 스캔하고 구성요소를 목록에 기록하십시오.
제50조(2)은 공중에 제공되는 합성 콘텐츠의 기계 판독 가능 표시를 요구합니다. 콘텐츠가 사람이 하지 않은 일을 한 것처럼 묘사하면 제50조(4)의 고지도 필요합니다.
부분적으로요. 이러한 확약은 대개 조건부입니다 — 특정 등급, 필터 유지, 산출물 미수정 등. 의존하기 전에 면책이 무엇을 조건으로 하는지 읽으십시오. 체크리스트가 바로 그것을 C.1.F에서 묻습니다.
20분 사전 상담에서 어떤 계열의 산출물을 생성하는지 보고 어느 것이 위험을 안는지, 공급자 약관이 실제로 무엇을 말하는지 정리합니다. 노출이 낮다면 그 점도 분명히 말씀드립니다.
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