법률분쟁 상황별 대응방법 - 분쟁대응 법률가이드

AI학습데이터 수집 관련 기업이 반드시 검토해야 할 법률 포인트

AI 학습데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 저작권, 개인정보보호, 부정경쟁 문제 등 다양한 법적 분쟁의 쟁점을 실제 자문 사례를 통해 분석하고, 실무적 대응방안을 제시합니다.

1. AI 학습데이터 수집과 법적 분쟁의 현실

AI의 정확도와 효율성은 결국 얼마나 많은, 얼마나 고품질의 데이터를 학습했는지에 따라 결정된다. 이에 따라 기업들은 더 많은 데이터를 수집해 인공지능 알고리즘을 정교화하고자 하지만, 이 과정에서 여러 법적 리스크에 노출된다. AI 학습에 활용되는 데이터는 크롤링, 계약, 제휴 등을 통해 수집되며, 각 수집 방식마다 다른 법적 요건이 요구된다.

특히 최근에는 생성형 AI 서비스의 등장으로 AI 학습데이터 수집 과정에서의 저작권 침해 및 개인정보 침해에 관한 분쟁이 본격화되고 있다. 기업 입장에서 AI 개발 초기 단계에서 법적 문제를 인지하지 못한 채 데이터를 수집하고 모델을 학습시켰다가, 제품 출시 이후 침해 주장에 직면해 금전적 손실은 물론 신뢰도에 큰 타격을 입는 사례가 늘고 있는 것이다.

2. 저작권 침해 쟁점: 복제, 전송, 데이터베이스 권리 침해

AI 학습데이터로 활용되는 자료는 대부분 타인의 저작물이거나 데이터베이스 형태로 구성되어 있다.

특히 인터넷상에서 공개된 이미지, 텍스트, 블로그 글, 리뷰, 뉴스, 학술자료 등이 크롤링 대상이 되며, 이들을 무단 수집·가공할 경우 저작권법 위반 문제가 발생할 수 있다. 저작권법 제93조는 데이터베이스 제작자에게 복제·배포·전송할 권리를 부여하며, 제136조는 이를 위반할 경우 형사처벌을 규정하고 있다.

게다가 AI 학습 목적이라는 사정만으로 ‘공정이용(fair use)’이 성립한다고 단정하기는 어렵다. 대법원 판례와 국내 다수 견해는 AI 학습 목적의 저작물 복제가 공정이용에 해당하기 어렵다고 보며, 명확한 TDM(Text and Data Mining) 예외 조항이 없는 국내법상 이러한 데이터 수집은 고위험 영역에 해당한다.

3. AI 학습데이터 수집 관련 법적 이슈 : 개인정보 보호 문제

AI가 수집하는 데이터에는 다양한 개인 식별정보가 포함될 수 있다. 특히 행태정보, 로그기록, 이메일, 이름, 위치정보 등이 AI 모델의 입력값으로 활용되는 경우, 개인정보보호법 위반 여부가 문제가 된다.

개인정보는 당사자의 동의 없이 수집·이용하거나, 목적 외로 이용할 수 없으며, AI 학습 목적이라 하더라도 예외가 아니다. 익명화 또는 가명처리를 거치지 않은 학습데이터를 수집하거나, 제3자로부터 받은 데이터를 검증 없이 재활용한 경우, 개인정보 유출로 인한 과징금 또는 형사처벌의 대상이 될 수 있다.

또한 데이터 수집 과정에서 웹사이트 크롤링 방식으로 개인의 블로그나 게시글, SNS 등에서 수집한 정보가 포함되었다면, 이용자의 동의를 받았는지 여부와 서비스 약관에서 해당 사용이 허용되는지에 대한 검토가 반드시 필요하다. 개인정보보호위원회는 이와 관련해 AI 개발 기업에 대해 사전 점검의무를 강화하고 있다.

4. AI 학습데이터 수집 관련 법적 이슈 : 부정경쟁행위 및 영업비밀 침해 가능성

학습데이터 수집 과정에서 타사의 데이터, 내부자료, 기술문서, 거래내역 등을 수집한 경우에는 부정경쟁방지법상 ‘영업비밀 침해’나 ‘타인의 성과에 무임승차한 부정경쟁행위’에 해당할 수 있다. 특히 경쟁사의 제품설명서, 클라이언트 제안서, 응답로그 등을 자동화 도구로 수집하거나, 공개된 기술 블로그를 대량 스크랩하여 분석한 경우 법적 분쟁으로 이어질 가능성이 있다.

AI 학습이라는 목적 아래 경쟁사의 성과물, 자료, 문서 등을 수집해 알고리즘을 훈련시키는 것이 부정경쟁행위로 간주되면, 데이터 활용뿐 아니라 그 결과물의 상업적 이용도 금지될 수 있으므로 주의가 필요하다.

5. AI 학습데이터 수집 방법으로 크롤링(Crawling) 방식 활용 시의 법적 고려사항

AI 학습을 위한 데이터 수집에서 가장 널리 활용되는 방식 중 하나가 크롤링이다. 크롤링은 웹사이트에 공개된 정보를 자동화 도구를 통해 수집하는 방식으로, 표면적으로는 ‘공개된 정보’에 대한 접근처럼 보일 수 있으나, 실제 법률상 제한이 적지 않다.

우선, 웹사이트의 이용약관에 자동 수집이나 상업적 이용을 금지하는 조항이 포함되어 있는 경우, 해당 사이트의 데이터를 크롤링하는 행위는 계약위반이자 불법행위로 간주될 수 있다. 또한, robots.txt 파일에 크롤러 접근을 차단하는 설정이 되어 있음에도 이를 무시하고 수집하는 것은 정보통신망법상 비정상적 접근으로 평가될 수 있어 형사 리스크가 존재한다.

더 나아가, 웹사이트 크롤링을 통해 수집된 정보가 구조화된 데이터베이스로 구성되어 있는 경우, 해당 수집 행위는 데이터베이스 제작자의 권리를 침해할 수 있으며, 민사상 손해배상책임이나 형사처벌까지 연결될 수 있다.

따라서 기업은 단순히 정보가 인터넷에 공개되어 있다는 이유만으로 데이터를 수집하는 것이 허용된다고 오해해서는 안 된다. 수집 대상 웹사이트의 약관, 기술적 보호조치, 데이터 구조와 형식, 제3자 권리 유무 등을 종합적으로 고려하여 크롤링의 적법성을 사전에 분석해야 하며, 이에 대한 검토 없이 수집을 강행할 경우 법적 분쟁에 직면할 수 있다.

이러한 점에서 법률 자문을 통한 사전 위험 진단은 선택이 아닌 필수다. 특히 수집 대상이 되는 웹페이지의 이용 목적, 데이터의 내용과 범위, 수집 방식, 활용 계획 등을 구체화하여 자문을 받는다면, 수집 전 단계에서부터 불필요한 법적 리스크를 효과적으로 방지할 수 있다.

6. 실제 수행 사례로 본 법적 리스크 대응 전략

법무법인 민후는 실제 다양한 AI 개발 기업으로부터 학습데이터 수집과 관련된 법률 자문을 수행하고 있다.

예를 들어, 한 사이버보안 전문기업이 공공기관의 AI 보안 데이터셋 구축사업에 참여하면서, 위협보고서나 공격자 정보 등을 학습데이터로 수집·가공하는 것의 저작권·명예훼손 문제에 대한 리스크를 검토하였다. 또한 데이터 서비스 기업의 경우, AI 학습을 위한 로그 데이터의 활용 가능성과 개인정보 여부에 대한 법률 검토를 요청하였다. 본 법인은 데이터의 가공 범위, 동의 요건, 가명처리 방식 등 일련의 사항을 체계적으로 정리하여 적법한 활용방안을 제시하였다.

자사 콘텐츠가 제3자에 의해 무단 수집되어 AI 학습에 활용된 경우, 이에 대한 대응책에 대한 자문도 진행하였는데, 이 경우에는 해당 콘텐츠의 법적 보호 대상 여부, 타인의 수집 행위가 정당한지, 실효적 경고 및 삭제 요구 가능 여부 등을 중심으로 분석한 바 있다.

7. 기업이 유의해야 할 법적 체크리스트

① 데이터 출처 확인 : 데이터가 공공 데이터인지, 개인 콘텐츠인지 명확히 구분해야 한다.

③ 개인정보 포함 여부 파악 : 로그, 음성, 위치, 쿠키 등은 수집 전 반드시 법적 검토 필요하다.

④ 사전적 동의 및 약관 확인 : 크롤링 대상 웹사이트의 약관상 자동화 수집 금지 여부를 확인해야 한다.

⑤ 내부 정책 수립 및 기록 보존 : 수집 정책, 처리 로그, 내부 자문 내역 등 문서화가 필요하다.

⑥ 사전 자문 확보 : 법률 리스크 발생 전 자문을 거쳐 수집 계획을 설계해야 한다.

8. 분쟁 발생 시 실무적 대응방안

침해 주장자의 요청이 있을 경우에는 데이터 삭제, 서비스 중지, 합의 등 단계별 대응 전략을 수립해야 하며, 형사고소 또는 민사 손해배상 청구가 제기된 경우에는 전문변호사의 조력을 받아 신속히 대응하는 것이 중요하다.

법무법인 민후의 조언 : 학습데이터 수집 전 반드시 검토해야 할 법률 포인트

따라서 기업은 데이터 수집 전, 반드시 관련 법률 자문을 통해 문제 소지를 사전 차단하고, 기술의 발전이 법적 리스크로 인해 멈추지 않도록 예방적 전략을 수립해야 한다. 법적 절차는 사후 대응보다 사전 설계가 훨씬 효과적이다.