미 법무부, AI 학습을 공정이용으로 본다

오픈AI–뉴욕타임스 소송 이해관계 진술…법원 판단은 아직 없다

확인된 사실

미국 법무부는 2026년 9월 1–2일 뉴욕남부지방법원 다지구소송 In re OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation(25-md-3143)에 「미국의 이해관계 진술(Statement of Interest)」을 제출했다. 28 U.S.C. § 517에 따른 의견서로, 당사자가 되는 참가는 아니다. 법원에 대한 구속력은 없고 권고적 성격이다.

보도에 따르면 이번 서면은 생성형 AI 학습을 둘러싼 저작권 소송 물결에 연방정부가 처음으로 직접 의견을 낸 사례에 가깝다. 대상은 2023년 12월 뉴욕타임스가 오픈AI·마이크로소프트를 상대로 제기한 소송을 포함해, 같은 법원으로 모인 언론사·저자 측 사건들이다.

법무부 논지는 세 갈래다.

대규모언어모델(LLM) 학습 단계의 복제는 원문의 표현을 복제·대체하려는 이용이 아니라, 텍스트의 통계적 패턴을 학습하는 과정이므로 저작권법상 공정이용(fair use)에 해당한다.
학습과 챗봇 출력은 따로 판단해야 한다. 특정 출력이 원문을 재현하는 문제는 학습 자체의 변용성 판단을 좌우하지 않는다.
학습을 라이선스 없이는 위법으로 보는 해석은 미국 AI 산업을 위축시키고, 그런 제약을 두지 않는 경쟁국에 이점을 준다. 행정부는 이를 국가안보 문제로 적시했다.

같은 날 하워드 루트닉 상무장관은 노스캐롤라이나 채플힐 G20 혁신장관회의에서 창작자 보호와 공정이용을 함께 마련하라고 말했다. 구체적 보상 방식이나 공정이용의 적용 기준은 제시하지 않았다.

법원은 아직 본안 판단을 내지 않았다.

서면이 다루는 범위, 다루지 않는 범위

정부가 지지한 것

학습을 위한 복제가 “매우 변용적(extraordinarily transformative)”이라는 주장.
학습 복제가 신문 기사 시장을 직접 대체한다고 보기 어렵다는 시장 영향 평가.
광범위한 라이선스 의무화가 대형 사업자에게만 유리한 진입장벽이 되고, 중소 개발자와 오픈소스 쪽 비용을 끌어올린다는 경쟁 정책 시각.

서면은 2025년 1월 ‘미국 AI 리더십 장벽 제거’ 행정명령과 2026년 6월 AI 도입 가속 행정명령을 인용하며, 저작권 해석이 그 정책과 충돌해서는 안 된다고 적었다.

정부가 면책하지 않은 것

불법 복제본·섀도 라이브러리로 데이터를 모은 행위.
모델이 원문을 상당 부분 그대로 내놓는 출력, 검색증강생성(RAG)으로 원문을 다시 끌어오는 이용.
우회 수단으로 페이월을 뚫거나 이용약관을 어기고 수집한 경로.

즉 “학습은 대체로 공정이용”이라는 입장과 “어떤 데이터든, 어떤 출력이든 허용”은 다른 명제다. 이 구분은 이미 다른 연방지방법원 판결에서도 반복되고 있다.

소송이 놓인 위치

뉴욕타임스 소송의 핵심 주장은 오픈AI와 마이크로소프트가 수백만 건의 기사를 허가 없이 복제해 GPT 계열 모델을 만들었고, 일부 출력에서 기사 문장이 재현되며, 뉴스 구독·라이선스 시장이 잠식된다는 것이다. 사건은 다른 언론사 소송과 함께 뉴욕남부지법 다지구소송으로 묶여 시드니 스타인 판사·오나 왕 판사 배당으로 진행 중이다.

현재까지 공개된 절차상 쟁점은 본안 공정이용보다 증거개시 쪽이 더 구체적이다. 출력 로그 제출, 제재 신청 등이 보도됐다. 본안 즉 학습 복제가 공정이용인지에 대한 약식판결은 이 사건에서 아직 나오지 않았다.

뉴욕타임스 대변인 그레이엄 제임스는 행정부가 “소수의 조 단위 AI 기업 편을 들어 미국 창작자의 작업을 대가 없이 가져가게 한다”고 반박했다. “AI와 창작자는 함께 성장할 수 있으며, AI 기업은 저작권법이 요구하는 대로 콘텐츠 대가를 지급하면 된다”는 입장이다. 오픈AI 측은 서면 직후 즉각 논평하지 않았다.

공정이용 법리가 이미 갈라진 지점

2025년 이후 연방지방법원 판단은 “학습 자체”와 “데이터 입수 방법”을 분리하는 쪽으로 모이고 있다. 항소심 판단은 아직 없다.

학습 단계에 우호적인 선례

Bartz v. Anthropic(북캘리포니아주, 2025년 6월): 윌리엄 앨섭 판사는 적법하게 입수한 책을 학습에 쓴 행위는 공정이용이라고 봤다. 모델이 표현을 저장·재현하는 장치가 아니라 통계 관계를 추출한다고 본 것이다.
Kadrey v. Meta(같은 법원, 사흘 뒤): 빈스 샤브리아 판사도 학습의 변용성은 인정했다. 다만 시장 희석(market dilution) 증거가 빈약해 원고가 졌을 뿐이며, 기록이 갖춰지면 결과가 달라질 수 있다고 명시했다.

학습과 별도로 남는 리스크

같은 Bartz 사건에서 법원은 해적판을 모아 중앙 라이브러리로 보관한 행위는 공정이용이 아니라고 봤다. 이 쟁점이 손해배상 심리로 넘어가며 앤트로픽은 약 50만 저작물, 저작물당 약 3,000달러 수준의 15억 달러 화해로 정리하는 쪽으로 갔다. 화해 승인 절차는 2026년 중 진행됐다. 학습 면책과 불법 입수 책임은 같은 사건 안에서도 갈렸다.

반대로 Thomson Reuters v. Ross Intelligence처럼 학습 결과가 기존 유료 상품을 직접 대체하는 경쟁 도구로 쓰인 사안에서는 공정이용이 배척됐다. 뉴스 소송의 원고 측이 노리는 지점도 여기다. 학습이 변용적이라는 일반론보다, 챗봇이 기사 구독·라이선스를 대체한다는 4요소(시장 영향) 입증이다.

법무부 서면은 앨섭 라인에 가깝다. 샤브리아 판사가 열어 둔 “시장 희석이 입증되면 원고가 이길 수 있다”는 경로는 거의 다루지 않는다.

충돌하는 세 프레임

산업·안보 프레임

행정부와 AI 개발사 쪽은 학습 라이선스 의무화를 사실상의 진입규제라고 본다. 대규모 미디어 그룹과만 계약할 수 있는 사업자만 남고, 데이터 비용이 모델 성능의 하한이 된다는 논리다. 서면은 외국 경쟁자가 같은 제약을 지지 않는 상황을 “국가안보상의 불리”로 표현했다. 정보분석, 지휘통제, 산업 생산성까지 연결하는 방식이다.

창작·언론 프레임

언론사·저자 쪽은 학습 데이터가 공짜 원료가 되면 취재·집필 비용이 회수되지 않는다고 본다. 이미 일부 매체는 아마존 등과 생성형 AI용 라이선스를 체결했다. 무상 학습이 인정되면 유상 계약의 협상력이 떨어진다. “대가 지급이 innovator와 창작자를 동시에 살리는 길”이라는 뉴욕타임스 입장이 이 축이다.

규범 해석 프레임

법률 관찰자 사이에서는 쟁점이 이미 ‘학습 여부’에서 ‘입수 경로·출력 재현·파생 시장’으로 이동했다는 평가가 많다. 정부가 학습을 지지해도, 원고는 출력 유사성, 우회 수집, 검색 결과 대체, 저작인접 시장 침해를 따로 밀 수 있다. 피고는 학습과 출력을 분리해 본안 범위를 좁히려 한다. 이번 서면은 그 분리 전략을 정부가 받아 준 형태다.

시장과 규제에 바로 미치는 영향

라이선스 가격: 학습 공정이용이 하급심에서 반복되면 포괄 라이선스 수요는 줄고, ‘출력 재현 금지·고품질 최신 뉴스·브랜드 사용’ 같은 좁은 계약만 남는다. 반대로 법원이 시장 대체성을 인정하면 미디어 그룹의 협상력은 커진다.
모델 원가: 폐쇄형 대형 모델은 이미 일부 계약을 감당할 수 있다. 오픈 가중치·스타트업은 데이터 리스크 보험, 필터링, 합법 코퍼스 구축 비용이 커진다. 정부가 우려한 ‘라이선스 과점’은 이 구간에서 실제로 나타난다.
화해 패턴: 앤트로픽 사례처럼 학습은 양보하고 해적판·보관 책임을 돈으로 정리하는 구조가 이어질 수 있다. 뉴스 소송은 기사 재현 증거가 책보다 직접적이라 화해 조건이 다를 수 있다.

유럽연합은 텍스트·데이터 마이닝 예외와 옵트아웃을, 일부 국가는 별도 보상금을 검토한다. 미국이 사법부 공정이용으로 가려면 연방법원·항소심이 행정부 해석을 어느 정도 수용해야 한다. 지금은 그 단계가 아니다.

앞으로 볼 지점

뉴욕남부지법이 학습과 출력을 분리해 약식판결을 낼지, 사실심으로 넘길지.
원고가 구독 이탈·라이선스 가격·검색 대체를 숫자로 입증하는지. 2025년 메타 사건에서 비어 있던 바로 그 기록이다.
학습 데이터 출처가 합법 구독·공개 웹·우회 수집·제3자 데이터셋 중 어디에 속하는지. 출처가 갈리면 책임도 갈린다.
항소심이 지방법원 간 차이를 정리하기 전까지, 기업은 학습 면책과 입수·출력 리스크를 따로 관리할 가능성이 크다.

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