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텍스트・데이터 마이닝 과정의 저작물 이용 면책 규정 신설안에 대한 소고 ‒적대적 생성신경망에의 적용‒ (An Exploratory Study on New Provisions for Exemption from the Use of Copyrighted Works in Text and Data Mining Processes ‒Applying to Generative Adversarial Networks‒)

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최초등록일 2025.04.28 최종저작일 2023.03
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텍스트・데이터 마이닝 과정의 저작물 이용 면책 규정 신설안에 대한 소고 ‒적대적 생성신경망에의 적용‒
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국지식재산연구원
    · 수록지 정보 : 지식재산연구 / 18권 / 1호 / 147 ~ 180페이지
    · 저자명 : 김성원, 최상민, 이수원

    초록

    문화체육관광부의 저작권법 전부개정안과 도종환 의원이 대표 발의한 저작권법 전부개정법률안에는 정보분석을 위한 복제・전송 허용조항이 도입되었다. 인공지능과 빅데이터 사업자들이 저작물이 포함된 정보를 사용할 때저작권 침해가 면책되는지에 대하여 현행 공정이용 조항은 법적 안정성이부족하다는 배경으로 신설하였다.
    개정안은 현행 공정이용 조항으로 해결할 수 있는지에 대해서 논란이 있다. 면책을 위해서는 “사상・감정 등을 사람이 체감하거나 향유하기 위한 사용이 아닐 것”이라는 요건을 만족해야 한다. 하지만 체감과 향유라는 단어는해석에 불분명한 점을 가지고 있으므로, 본 연구에서는 일본 저작권법 제30 조의4인 “저작물에 표현된 사상 또는 감정의 향수를 목적으로 하지 않는 이용”이 일본 문화청에서 어떻게 해석되고 있는지와 그 사례를 확인하였다. 이를 통해 국내 저작권법 개정안이 어떻게 적용되었을 때 정보분석 도구들이영리 목적으로 사용될 수 있는지를 미리 확인할 수 있으며 사업자들과 권리자들이 관련 조항을 적절하게 해석하기 위한 예시를 마련할 수 있었다.
    또한, 영리를 목적으로 하는 인공지능의 학습을 위한 데이터 세트에 저작물이 포함된 경우인 적대적 생성신경망 7종류의 활용 사례를 나열하고 각 인공지능 모델이 가지고 있는 다양한 이용 방법이 체감과 향유에 해당하는지를 확인하였다. 여러 가지 모델은 각각이 목적이 다양하며, 저작물의 종류와이용방식을 특정할 수 없다는 점에서 개정안이 공정이용 조항의 법적 안정성을 극복하였다고 보기는 힘들다고 생각한다.

    영어초록

    Provisions allowing for duplication and transmission of information analysis were established in Korea. It was because the current fair use clause lacks legal stability regarding whether companies using AI are exempted from copyright infringement when using information containing copyrighted works.
    However, the provisions are controversial whether the amendment can be resolved with the current fair use clause. The requirement to avoid responsibility will not be “used for people to feel or enjoy thoughts and feelings.” The words “feel” and “enjoy” have unclear interpretations, so this study examines how Japan interprets Article 30-4 of the Japanese Copyright Act. Through such, it was possible to check how the information analysis tools can be used when the provisions were applied, and to prepare examples for business operators and rights holders to interpret provisions.
    In addition, the article presents seven examples of the use of generative adversarial networks when training an AI model using data containing copyrighted works and evaluate whether they correspond to “feel” and “enjoy,”. It is difficult to say that the provisions have overcome the issue of legal stability of the fair use clause, given that each model has various purposes, and the type and use method of the work cannot be specified.

    참고자료

    · 없음
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