앤트로픽 15억 달러 저작권 합의 확정: 해적판 학습 데이터의 대가

무슨 일이 있었나

미국 캘리포니아 북부 연방지방법원에서 진행된 바츠 대 앤트로픽(Bartz v. Anthropic) 사건에서, 2025년 9월 발표된 합의는 통지, 이의 제기, 심사로 이어진 긴 과정을 거쳐 2026년 7월 20일 확정되었습니다. 최종 승인은 사건을 맡아 오던 윌리엄 알섭(William Alsup) 판사가 은퇴한 뒤 사건을 넘겨받은 아라셀리 마르티네스-올긴(Araceli Martínez-Olguín) 판사가 내렸습니다. 공개 보도에 따르면 합의는 현재 이행 중이며, 청구가 처리되고 권리자들에게 지급금이 배분되고 있습니다.

이번 결과는 생성형 AI와 저작권의 충돌에서 하나의 전환점입니다. AI 기업이 학습 데이터의 취득 방식을 이유로 이 정도 규모의 금전적 책임을 받아들인 것은 처음이기 때문입니다. 이 사건은 AI 개발사를 상대로 한 수십 건의 저작권 소송에서 참조 틀이 되기도 했습니다. 다만 뒤에서 살펴보듯, 구속력 있는 선례를 만든 것은 아닙니다.

배경: 책, 그림자 도서관, 그리고 클로드

소송은 2024년, 일군의 작가들이 클로드(Claude) 모델의 개발사인 앤트로픽을 상대로 집단소송을 제기하면서 시작되었습니다. 원고들은 회사가 모델 학습을 위해 수백만 권의 책을 허락 없이 복제했으며, 그 상당수를 라이브러리 제네시스(Library Genesis)나 파이럿 라이브러리 미러(Pirate Library Mirror) 같은 해적판 '그림자 도서관(shadow library)'에서 내려받았다고 주장했습니다. 또한 회사가 수백만 권의 종이책을 구입해 페이지를 스캔하는 방식으로 디지털 도서관을 구축했다는 사실도 드러났습니다.

따라서 법원이 판단해야 할 대상은 하나의 행위가 아니라 세 가지였습니다. (1) 구입한 종이책을 스캔한 행위, (2) 해적판 출처에서 책을 내려받아 영구적인 도서관에 보관한 행위, (3) 그러한 출처에서 가져온 텍스트로 모델을 학습시킨 행위입니다. 사건의 향방을 가른 것은 법원이 이 세 행위를 각각 분리해 분석해야 한다는 입장을 고수했다는 점입니다.

핵심 판단: 학습과 취득의 분리

2025년 6월, 알섭 판사는 약식판결(summary judgment) 단계에서 법적 지형을 다음과 같이 정리했습니다.

학습은 공정이용입니다. 적법하게 취득한 책으로 언어모델을 학습시키는 것은 법원의 표현을 빌리면 "매우 변형적인(exceedingly transformative)" 이용입니다. 모델은 저작물을 다시 출판하거나 이를 대체하기 위해서가 아니라, 저작물로부터 배워 새롭고 다른 텍스트를 생성하기 위해 저작물을 이용합니다. 법원은 이를 폭넓게 책을 읽고 작가가 되는 사람에 비유했습니다.
구입한 책의 디지털화는 공정이용입니다. 회사가 정당하게 구입한 종이책을 스캔해 디지털 사본으로 전환한 것은 형식의 변경으로 취급되어 공정이용으로 인정되었습니다.
해적판 도서관 구축은 공정이용이 아닙니다. 그러나 해적판 사이트에서 수백만 권의 책을 내려받아 영구적인 중앙 도서관에 보관한 행위는 그와 별개인 독립적 침해로 판단되었습니다. 그 사본이 나중에 학습에 쓰였다고 해서 취득 행위의 위법성이 치유되지는 않습니다. 구매할 수 있었던 저작물을 해적판 경로로 취득한 행위는 이후의 정당한 목적으로 '세탁'될 수 없습니다.

이 구분으로 사건은 둘로 나뉘었습니다. 회사는 학습 쟁점에서는 승소했지만, 해적판 쟁점은 배심재판으로 넘어가게 된 것입니다. 2025년 7월 법원이 이 사건을 집단소송으로 인가하면서 위험은 몇 배로 커졌습니다. 이제 소수의 작가가 아니라 집단 요건을 충족하는 모든 권리자의 청구가 하나의 절차로 병합되었기 때문입니다.

소 제기부터 최종 승인까지의 연대기

2024년: 일군의 작가들이 캘리포니아 북부 연방지방법원에 앤트로픽을 상대로 저작권 침해 소송을 제기했습니다.
2025년 6월: 알섭 판사가 적법하게 취득한 책으로 학습시키는 행위와 구입한 책을 스캔하는 행위를 공정이용으로 판단하고, 해적판 도서관 쟁점은 본안 재판으로 진행하도록 했습니다.
2025년 7월: 요건을 충족하는 저작물의 권리자들을 위한 집단소송으로 인가되었습니다.
2025년 9월: 당사자들이 15억 달러 규모의 합의를 발표했고, 법원이 예비 승인을 내렸습니다.
2025년 9월 ~ 2026년 7월: 대상 저작물 목록이 확정되고, 권리자들에게 통지가 이루어졌으며, 청구와 이의 제기가 처리되었습니다.
2026년 7월 20일: 마르티네스-올긴 판사가 최종 승인을 내렸습니다.
2026년 9월: 합의는 이행 및 배분 단계에 있으며, 청구 절차를 통해 지급이 이루어지고 있습니다.

이 일정표는 집단소송 합의가 발표된 뒤 실제로 권리자의 손에 돈이 들어가기까지 거의 1년이 걸릴 수 있음을 보여 줍니다. 그 기간의 상당 부분은 어떤 저작물이 합의 대상인지, 그리고 하나의 저작물에 권리자가 여럿일 때 몫을 어떻게 나눌지를 정하는 데 쓰였습니다. 출판 계약의 형태가 매우 다양하다는 점을 감안하면, 작가와 출판사 사이의 배분 문제는 이런 합의에서 가장 까다로운 기술적 세부 사항 가운데 하나가 됩니다.

왜 합의했나: 법정손해배상의 산술

미국 저작권법에 따르면, 등록된 저작물에 대해 실제 손해를 입증하지 않고도 청구할 수 있는 법정손해배상(statutory damages)은 고의 침해의 경우 저작물당 최대 15만 달러에 이를 수 있습니다. 수십만 건의 저작물을 포괄하는 집단소송에서 이는 이론상 수백억 달러, 나아가 수천억 달러에 이르는 배상 위험을 의미했습니다. 배심원 앞에 서는 것은 회사의 존립 자체를 위협하는 일이 된 것입니다.

당사자들은 2025년 9월 합의를 발표했습니다. 공개적으로 보도된 핵심 조건은 다음과 같습니다.

금액: 15억 달러로, AI 분야에서 지금까지 이루어진 저작권 관련 지급 중 최대 규모입니다.
범위: 미국 저작권청에 등록되어 있고 정해진 요건을 충족하는 약 50만 건의 저작물이 대상입니다.
저작물당 지급액: 약 3,000달러이며, 작가와 출판사 등 해당 저작물의 권리자들 사이에서 합의된 배분 규칙에 따라 나뉩니다.
폐기: 앤트로픽은 해적판 출처에서 확보한 사본을 폐기합니다.
제한적 권리포기(release): 합의는 과거의 취득과 이용만을 대상으로 하며, 모델의 출력물이 향후 저작권을 침해하는지와 같은 문제는 여전히 열려 있습니다.

이 합의가 의미하지 않는 것

이번 결과에 대한 가장 흔한 오해는 이 합의가 구속력 있는 '선례'를 만들었다고 보는 것입니다. 실제로 합의란 사건이 끝까지 다투어지지 않았다는 뜻이며, 1심 법원의 공정이용 논리는 항소심에서 검증된 적이 없습니다. 다시 말해 다음과 같습니다.

다른 법원은 달리 판단할 수 있습니다. 같은 지방법원에서 메타(Meta)를 상대로 제기된 카드리(Kadrey) 사건에서, 다른 판사는 제출된 기록에 비추어 학습이 공정이용이라는 점은 받아들였지만, AI 출력물이 학습 대상이 된 저작물을 밀어내는 '시장 희석(market dilution)'의 위험이 향후 사건에서는 결정적인 요소가 될 수 있다고 강조했습니다.
비생성형 이용에서는 반대의 결론이 나올 수 있습니다. 법률 리서치 도구에 관한 델라웨어 연방지방법원의 톰슨 로이터 대 로스(Thomson Reuters v. Ross) 판결에서는, 저작물을 이용해 경쟁 제품을 만든 것이 공정이용에 해당하지 않는다고 판단되었습니다. 이용의 성격과 시장에 미치는 영향은 사건마다 새롭게 형량됩니다.
미국 밖의 법원은 구속되지 않습니다. 영국에서는 고등법원이 Getty Images v. Stability AI 사건에서 모델 가중치 자체는 '침해 사본'이 아니라고 판단했습니다. 반면 독일에서는 뮌헨 지방법원이 모델의 노래 가사 '암기(memorisation)'를 복제로 보고 권리자의 손을 들어 주었습니다. 이러한 논리는 독일의 역사적인 AI 음악 저작권 판결에 관한 기사에서 다룬 바 있습니다.
주요 사건들은 여전히 진행 중입니다. 뉴욕타임스가 오픈AI(OpenAI)와 마이크로소프트를 상대로 제기한 소송 등은 계속되고 있으며, 특히 저작물을 그대로 재현하는 출력물이 쟁점의 중심에 있습니다.

작가 단체들이 이번 합의를 복잡한 심경으로 받아들이는 이유가 여기에 있습니다. 금전적으로는 역사적인 승리이지만, 많은 이들이 업계에 문을 열어 준 것으로 보는 '학습은 공정이용'이라는 해석이 1심 차원에서나마 그대로 남았기 때문입니다.

업계에 주는 진짜 메시지: 데이터의 법적 계보

이 사건의 가장 실무적인 교훈은 AI 컴플라이언스의 초점이 '모델로 무엇을 하는가'에서 '데이터를 어디서, 어떻게 확보했는가'로 옮겨 가고 있다는 점입니다. 데이터셋을 어떻게 수집했는지, 어떤 라이선스로 취득했는지, 어떻게 보관하고 있는지가 이제 곧바로 수십억 달러 규모의 위험 항목이 되었습니다. 이를 데이터 출처 관리(data provenance)라고 하며, 다음과 같은 질문을 포함합니다.

학습 데이터는 어떤 출처에서, 언제, 어떤 법적 근거로 취득되었습니까?
해적판 콘텐츠, 유출된 콘텐츠, 이용약관을 위반해 스크래핑한 콘텐츠를 걸러냈습니까?
감사나 소송에서 구매, 라이선스, 폐기 기록을 제출할 수 있습니까?
텍스트·데이터 마이닝(TDM)에 대한 권리자의 기계 판독 가능한 거부 의사를 존중했습니까?

해적판 사본의 폐기 의무는 이 점을 분명히 보여 줍니다. 위법하게 취득한 데이터는 손해배상의 문제일 뿐 아니라, 그 데이터가 계속 존재할 수 있는지 자체가 문제된다는 것입니다. 이러한 논리는 향후 위법한 데이터로 학습된 모델 자체를 겨냥하는 청구의 토대가 될 수도 있습니다.

유럽의 대응: 투명성과 거부권

유럽연합은 이 문제를 소송이 아닌 입법으로 풀어 가는 길을 택했습니다. 2019년 디지털 단일시장 저작권 지침은 과학 연구 목적의 텍스트·데이터 마이닝에 대해서는 넓은 예외를 두고, 그 밖의 목적에 대해서는 권리자가 기계 판독 가능한 방식의 거부(opt-out)로 배제할 수 있는 보다 좁은 예외를 두고 있습니다. 한편 EU AI법은 범용 AI 모델 제공자에게 이러한 거부 의사를 존중하는 저작권 준수 정책을 마련하고, 학습에 사용한 콘텐츠에 대한 충분히 상세한 요약을 공개하도록 요구합니다.

대비는 뚜렷합니다. 미국에서는 기업이 먼저 학습을 하고 나중에 법정에서 공정이용을 주장하는 반면, EU에서는 권리자의 거부 의사와 투명성 요건이 사전에 작동합니다. 앤트로픽 합의는 두 세계에 공통된 한 가지를 확인해 줍니다. 데이터를 어떻게 확보했는지가 법적 분석의 중심에 놓인다는 사실입니다.

튀르키예에 주는 의미: '공정이용'이 없는 체계에서의 학습 데이터

튀르키예의 법률가들에게 가장 중요한 교훈은 미국식 공정이용의 유연성이 튀르키예에는 존재하지 않는다는 점입니다. 튀르키예 저작권법(법률 제5846호, 지식 및 예술 저작물에 관한 법률)은 일반적이고 개방적인 공정이용 원칙이 아니라 한정적으로 열거된 예외 목록을 두고 있습니다. 또한 튀르키예 법에는 EU에서 볼 수 있는 텍스트·데이터 마이닝 전용 예외도 없습니다. 이로부터 몇 가지 결과가 도출됩니다.

운신의 폭이 더 좁습니다. 앤트로픽이 학습 쟁점에서 승소하는 데 기여한 변형적 이용 논리가 튀르키예 법에서는 같은 발판을 찾지 못할 수 있습니다. 복제는 일시적이든 영구적이든 원칙적으로 저작자의 허락이 필요하며, 라이선스나 명시적인 법적 근거 없이 저작물로 학습하는 것은 상당한 위험을 수반합니다.
취득 방식의 구분은 여전히 중요합니다. 해적판 출처에서 복제하는 행위는 목적과 관계없이 복제권 침해로 평가될 수 있으며, 튀르키예에서는 민사 책임과 함께 형사 제재가 뒤따를 수도 있습니다.
개인정보의 측면이 있습니다. 책, 논문, 웹 콘텐츠에는 개인정보가 포함되어 있는 경우가 많으므로, 학습 데이터는 저작권법뿐 아니라 개인정보 보호법의 관점에서도 검토되어야 합니다. 이 문제는 학습 데이터: 먼저 정리해야 할 KVKK·GDPR 쟁점에서 살펴보았습니다.
출력물의 권리 귀속은 별개의 문제입니다. 학습이 적법하다고 해서 모델이 만들어 낸 결과물의 소유권 문제가 해결되는 것은 아닙니다. 이에 대해서는 AI가 생성한 이미지의 저작권은 누구에게 있을까?에서 다루었습니다.
국경을 넘는 데이터 흐름이 문제됩니다. 튀르키예에서 개발한 모델을 해외에 있는 데이터셋으로 학습시키는 경우, 저작권과 데이터 이전에 걸친 다층적인 컴플라이언스 문제가 발생합니다. 이 내용은 국경을 넘는 AI 학습에서 논의했습니다.

기업을 위한 실무 로드맵

데이터 인벤토리를 구축하십시오. 직접 개발하거나 파인튜닝하는 모델의 학습 데이터 출처를 문서화하십시오. 제3자 모델에 의존한다면 제공자로부터 데이터 출처에 관한 서면 보증을 받아 두십시오.
조달 계약을 다시 작성하십시오. 저작권 청구로부터 회사를 보호하는 면책(indemnification) 조항과 데이터 출처에 관한 진술·보장 조항은 AI 공급 계약에서 핵심적인 요소가 되었습니다.
라이선스 데이터로 전환하십시오. 출판사 및 콘텐츠 보유자와의 라이선스 계약은 이 사건 이후 빠르게 확산되었습니다. 비용이 많이 드는 것처럼 보일 수 있지만, 소송 위험과 비교하면 합리적인 투자입니다.
해적판 콘텐츠를 선별하십시오. 자체 데이터셋에서 알려진 해적판 출처의 콘텐츠를 찾아내 제거하고, 그 작업을 수행했다는 기록을 남기십시오.
거부 의사를 존중하십시오. 웹 스크래핑을 한다면 권리자의 기술적 거부 신호를 준수했다는 사실을 문서화하십시오. EU 시장에 진출하는 기업이라면 이는 이미 사실상의 필수 요건입니다.
출력 측면을 관리하십시오. 모델이 저작물을 그대로 재현하지 못하도록 하는 필터와 적절한 이용약관은, 소송의 초점이 출력물로 옮겨 가는 상황에서 중요한 방어 수단입니다.

튀르키예의 작가와 출판사가 지금 할 수 있는 일

이번 합의는 미국에 등록된 저작물과 한 회사의 행위에만 적용되지만, 그 논리는 전 세계 권리자들에게 실질적인 도구를 제공합니다.

권리를 명시적으로 유보하십시오. 출판 계약, 웹사이트 이용약관, 기계 판독 가능한 신호에 텍스트·데이터 마이닝에 대한 명확한 유보 문구를 추가하십시오. 튀르키예 법에 TDM 예외가 없더라도, 명시적인 유보는 해외 시장, 무엇보다 거부 의사가 법적 효력을 갖는 EU에서 권리자의 입지를 강화해 줍니다.
증거를 신중하게 확보하십시오. 모델이 저작물의 긴 구절을 그대로 재현하는 경우, 프롬프트와 날짜, 출력 결과를 나중에 검증할 수 있는 방식으로 기록해 두십시오. 독일의 노래 가사 사건에서도 암기에 관한 증거가 핵심이었습니다.
어느 나라 법이 적용되는지 파악하십시오. 튀르키예 국제사법(법률 제5718호, 국제사법 및 국제민사소송법에 관한 법률)에 따르면, 지식재산권에서 발생하는 청구에는 보호가 요구되는 국가의 법이 적용됩니다. 따라서 튀르키예 작가는 침해가 발생한 장소에 따라 같은 모델을 상대로 서로 다른 국가의 법에 의거할 수 있습니다.
집단적으로 대응하십시오. 저작권 집중관리단체와 출판사 협회는 개별 작가보다 이용 실태를 감시하고, 라이선스를 협상하고, 청구를 제기하기에 더 유리한 위치에 있습니다. 앤트로픽 집단소송은 집단적 대응이 얼마나 큰 협상력을 만들어 내는지 보여 주었습니다.
라이선스를 기회로 삼으십시오. 잘 정제된 양질의 튀르키예어 콘텐츠는 모델 개발사에게 희소하고 가치 있는 자원입니다. 자신의 카탈로그와 메타데이터를 체계적으로 정리한 권리자는 소송을 기다리지 않고도 유리한 위치에서 협상할 수 있습니다.

앞으로 지켜볼 것

세 가지 주제가 결정적인 역할을 할 것입니다. 첫째, 출력물에 초점을 맞춘 주요 사건들의 결과입니다. 학습이 공정이용일 수 있다고 해서 모델이 저작물을 자유롭게 재현해도 된다는 뜻은 아닙니다. 둘째, 라이선스 시장의 성숙입니다. 이번 합의는 사실상의 저작물당 가치를 제시함으로써 출판사와의 라이선스 협상에 직접적인 영향을 미칠 것입니다. 셋째, 입법 동향입니다. EU 투명성 의무의 집행과 텍스트·데이터 마이닝 예외에 관한 각국의 선택이 글로벌 기업의 데이터 전략을 좌우하게 될 것입니다.

자주 묻는 질문

이제 AI 학습은 전적으로 적법해진 것입니까?

아닙니다. 1심 법원은 해당 사건의 사실관계에 비추어 적법하게 취득한 책으로 학습하는 것이 공정이용이라고 판단했지만, 그 논리는 항소심에서 검증되지 않았고, 다른 법원은 다른 결론에 이를 수 있으며, 미국 밖의 어떤 국가도 구속하지 않습니다.

미국 이외 국가의 작가도 이번 합의의 혜택을 받을 수 있습니까?

이번 합의가 다른 AI 기업들도 구속합니까?

아닙니다. 합의는 그 당사자만을 구속합니다. 다만 저작물당 금액은 유사한 사건과 라이선스 협상에서 사실상의 기준점 역할을 하게 될 것입니다.

튀르키예의 작가도 비슷한 청구를 제기할 수 있습니까?

자신의 저작물이 허락 없이 복제되고 개작되었다고 주장하는 작가는 지식 및 예술 저작물에 관한 법률에 따라 구제를 청구할 수 있습니다. 튀르키예 법에는 일반적인 공정이용 항변이 없으므로 피고의 입장이 미국에서보다 어려워질 수 있지만, 집단소송 제도가 상대적으로 발달하지 않았기 때문에 실무에서는 다른 양상이 나타납니다.

기성 모델을 이용하기만 하는 기업도 위험에 노출됩니까?

직접 학습을 하지 않더라도, 모델을 자사 제품에 통합한 기업은 특히 출력물이 저작물을 재현하는 경우 책임 논의의 당사자가 될 수 있습니다. 제공자와의 계약에 담기는 보증 조항이 중요한 이유가 여기에 있습니다.

저작물당 3,000달러는 많은 금액입니까, 적은 금액입니까?

법정손해배상의 이론적 상한과 비교하면 낮고, 책 한 권의 라이선스 가격과 비교하면 높습니다. 이 금액의 진정한 의미는 AI 학습에서 저작물 한 건이 갖는 가치에 관해 처음으로 대규모 시장 데이터를 제공했다는 데 있습니다.

해적판 사본을 폐기하면 이미 학습된 모델에도 영향이 있습니까?

공개적으로 보도된 조건은 해적판 출처에서 확보한 파일의 폐기에 관한 것입니다. 이것이 이미 학습된 모델의 삭제를 의미하지는 않지만, '위법한 데이터로 학습된 모델'의 문제는 향후 소송에서 여전히 열린 쟁점으로 남아 있습니다.

데이터 출처는 실무에서 어떻게 문서화합니까?

데이터 출처, 취득 일자, 라이선스 또는 구매 기록, 필터링 및 폐기 로그, 거부 신호 준수 기록을 담은 파일을 유지하는 방식으로 문서화합니다. 이 파일은 감사와 모든 분쟁에서 기업이 가진 가장 강력한 방어 수단입니다.

전문가 의견

이 섹션은 본 사이트의 설립자이자 AI 윤리·컴플라이언스 자문가로서의 개인적 견해를 담고 있습니다.

제가 보기에 앤트로픽 합의의 진정한 중요성은 AI와 저작권에 관한 논쟁을 "학습이 허용되는가?"라는 추상적인 질문에서 "데이터를 어떻게 확보했는가?"라는 구체적이고 감사 가능한 질문으로 옮겨 놓았다는 데 있습니다. 법원이 학습과 취득을 분리한 것은 타당한 법 기술입니다. 목적이 정당하다고 해서 수단의 위법성이 씻기지는 않기 때문입니다. 해적판 도서관 위에 세워진 모델은 아무리 혁신적이라 하더라도 법적으로 흠결 있는 토대 위에 서 있는 것입니다.

동시에 이번 합의를 업계를 위한 '가격표'로 읽는 것은 위험합니다. 저작물당 금액은 해적 행위의 비용을 측정 가능하게 만들지만, 저작권 침해를 계산 가능한 영업 비용으로 전락시킬 위험도 안고 있습니다. 법의 목적은 침해에 값을 매기는 것이 아니라 침해를 막는 데 있습니다. 대기업이 감당할 수 있는 금액이 소규모 개발자나 독립 창작자에게도 같은 균형을 가져다주는 것은 아닙니다.

튀르키예 기업들에 대한 제 조언은 분명합니다. 미국의 공정이용 논쟁에 기대어 전략을 세우지 마십시오. 우리 법체계는 더 엄격하고 예외는 더 좁습니다. 학습 데이터의 출처를 문서화하고, 라이선스 데이터로 전환하며, 공급 계약을 저작권 위험을 중심으로 다시 작성하는 것이 현재 취할 수 있는 가장 가치 있는 조치입니다. 그리고 창작 분야에는 이렇게 덧붙이고 싶습니다. 이번 합의는 AI 시대에도 저작물이 경제적 가치를 유지하며, 그 가치가 법적으로 관철될 수 있음을 보여 주었습니다. 앞으로 AI 컴플라이언스는 모델의 성능보다 그 데이터의 법적 이력에 의해 평가받게 될 것입니다.

이 글은 정보 제공 목적이며 법률 자문에 해당하지 않습니다. 사실관계는 이 사건에 관한 공개된 법원 결정과 언론 보도(예: TechCrunch, 2026년 7월 20일)에 근거하며, 분석과 평가는 필자 개인의 것입니다.