핵심 요약
- 시애틀 타임스와 뉴스데이가 오픈AI와 마이크로소프트를 공동 피고로 저작권 침해 소송을 제기했다.
- 두 매체는 자사의 저널리즘 콘텐츠가 AI 모델 학습 데이터로 동의 없이 사용되었으며, 사용자 질의에 자사 보도의 문장이 그대로 재생되는 경우가 있다고 주장한다.
- 마이크로소프트가 피고에 포함된 이유는 코파일럿이 오픈AI 기술을 기반으로 운영되기 때문으로, 두 매체는 코파일럿이 자사 저작물을 활용하는 경로로 작용한다고 보고 있다.
분석
목차
오픈AI 저작권 소송에 새로운 원고가 나란히 합류했다. 시애틀 타임스와 뉴스데이가 2026년 9월 오픈AI와 마이크로소프트를 공동 피고로 뉴욕 남부 연방 지방법원에 소송을 제기했다.
두 매체는 자사 저널리즘 콘텐츠가 AI 모델 학습에 동의 없이 쓰였다는 점을 1차 쟁점으로 들었다. 더 강한 조치는 구제 요청이다. 원고 측은 손해배상에 그치지 않고 자사 저작물로 학습된 AI 모델과 그 사본의 파기를 요구했다. 이 오픈AI 저작권 소송의 핵심은 협상 테이블 위에 라이선스 카드를 올려놓은 형태라는 점이다. 모델 자체의 무효화를 노리는 청구다.
무엇을 문제 삼고 있나
원고 측 입장은 두 축으로 정리된다. 첫째는 학습 단계의 무단 사용이다. 두 매체는 오픈AI가 자사의 수십 년치 기사를 라이선스 없이 흡수했다고 본다. 둘째는 출력 단계의 실질적 재생산이다. 챗GPT가 특정 사건 질문에 출처 표기 없이 시애틀 타임스·뉴스데이 문장을 거의 그대로 돌려준 사례가 있다는 게 주장의 뼈대다.
실무자 입장에서 눈에 띄는 건 ‘출력 단계’를 명시적 침해 근거로 끌어올린 점이다. 학습 단계 fair use 논쟁만으로 결론이 안 나기에, 결과물에서 자기 저작물을 식별할 수 있다는 사실을 적극 활용하겠다는 전략이다.
왜 마이크로소프트까지 피고석에
마이크로소프트가 같이 묶인 이유는 단순하지 않다. 코파일럿은 오픈AI 모델을 기반으로 작동한다. 두 매체는 코파일럿이 자사 저작물을 도달시키는 ‘경로’라고 규정했다. 오픈AI 단독으로는 부족하다는 판단이다.
이 논리가 받아들여지면 외부 모델을 API로 연동해 서비스를 만드는 모든 업체가 저작권 책임에서 자유롭지 못하다. 협업 모델의 책임 분담을 그릴 첫 번째 시험대가 이 오픈AI 저작권 소송이 될 가능성이 크다.
오픈AI 저작권 소송 물결의 지도
최근 1년 사이 미디어·출판사 vs AI의 충돌은 가속화됐다. 주요 사건을 시간순으로 정리하면 다음 표와 같다.
| 원고 | 피고 | 제기 시점 | 핵심 쟁점 |
|---|---|---|---|
| 뉴욕타임즈 | 오픈AI·MS | 2023년 12월 | 기사 문장 거의 그대로 재생산 |
| 지프 데이비스 | 오픈AI | 2025년 상반기 | 기술 매체 콘텐츠 학습 |
| 메리엄-웹스터 | 오픈AI | 2025년 | 사전 정의문 학습 |
| 브리태니커 | 오픈AI | 2025년 | 백과 콘텐츠 학습 |
| 시애틀 타임스·뉴스데이 | 오픈AI·MS | 2026년 9월 | 모델 파기까지 청구 |
표에서 한 가지 패턴이 보인다. 후행 사건일수록 청구 강도가 세진다는 점이다. 손해배상 단독에서 모델 파기로, 단일 피고에서 오픈AI·MS 동시 피고로 흐름이 이동했다.
2026년 8월에는 미국 내 약 400개 지역 신문사들이 두 회사를 상대로 집단 소송을 제기했다. 챗봇이 뉴스 답변을 직접 처리해 사이트 방문과 구독 수익을 잠식한다는 산업적 손해가 핵심이었다. 이번 오픈AI 저작권 소송은 그 흐름 위에 올라탄 셈이다.
뉴스 산업이 흔들리는 구조적 이유
이 일련의 오픈AI 저작권 소송을 단순 권리 다툼으로만 보기엔 무게가 크다. 미국 지역 신문사는 2005년 이후 광고 매출이 절반 이하로 떨어졌고, 디지털 구독으로 메우지 못한 격차가 누적됐다. 그 빈 공간을 AI가 검색 요약 형태로 채우기 시작했다. 클릭 한 번 없이 답을 얻는 사용자가 늘수록 매체는 유입 통로 자체를 잃는다.
원고 측이 “챗봇이 우리 기사를 읽고 우리 독자에게 다시 팔고 있다”고 표현한 건 이런 맥락이다. 직접 복제뿐 아니라 매개에 의한 침해 논리를 정면으로 세운 것이다.
남은 쟁점과 시나리오
필자는 이 사건의 결과를 가르는 변수가 fair use 인정 범위보다 ‘모델 파기 구제의 실현 가능성’이라고 본다. 이미 배포된 가중치에서 특정 매체 데이터의 흔적만 역추적해 솎아내기란 기술적으로도, 절차적으로도 녹록치 않다. 법원이 이 구제를 받아들일지는 미지수다. 반대로 기각되면 오픈AI는 학습 데이터 출처 공개 요건 같은 후속 압박을 피할 수 있다.
합의 시나리오라면 라이선스 계약 형태로 귀결될 가능성이 높다. 오픈AI가 뉴스 콘텐츠에 대해 정식 라이선스를 매체와 체결하고, 그 대가로 사용 내역을 공개하는 구조다. 이미 일부 매체와는 시범 협상이 진행 중인 것으로 알려진 가운데, 이번 오픈AI 저작권 소송이 그 속도를 재촉할지 주목된다.
쟁점 정리
- 학습 단계의 무단 수집 여부와 fair use 적용 가능성이 첫 번째 쟁점이다.
- 출력 단계에서 기사 문장이 실질적으로 재생산됐는지, 즉 ‘사실적 대체’ 입증이 두 번째 쟁점이다.
- 코파일럿 등 외부 모델 연동 서비스의 저작권 책임 범위가 세 번째 쟁점이다.
- 모델 파기 구제의 실현 가능성과 파급력이 네 번째 쟁점이다.
지금 바로 해볼 것
- 자사 매체 기사가 AI 학습에 쓰이지 않도록 robots.txt에 GPTBot, CCBot 등 AI 크롤러 차단 규칙을 명시적으로 추가한다.
- 오픈AI·앤스로픽·구글 등 AI 기업에 콘텐츠 라이선스 제안을 보내고, 회신과 거절 사유를 문서로 남긴다.
- 기사의 메타데이터에 출처·작성자·발행일을 구조화해 표시하고, AI가 원작자를 식별할 단서를 강화한다.
- 구독·유입 통계에서 챗봇 유입 비율을 주 단위로 추적해 감소 추이를 기록한다.
- 로펌과 함께 매개 침해 주장에 쓸 수 있는 출력 비교 증거(스크린샷, 프롬프트, 응답)를 미리 수집한다.
자주 묻는 질문
시애틀 타임스와 뉴스데이가 정확히 무엇을 요구하나요?
두 매체는 오픈AI와 마이크로소프트가 자사 저작물을 학습에 무단 사용하고 챗봇·코파일럿 응답으로 재생산했다고 주장하며, 손해배상과 함께 해당 모델 및 사본의 파기를 청구했습니다.
왜 마이크로소프트가 피고에 포함되나요?
코파일럿이 오픈AI 모델을 기반으로 작동하기 때문입니다. 두 매체는 코파일럿이 자사 저작물이 도달하는 경로라며, 오픈AI 단독 책임으로는 부족하다는 입장입니다.
오픈AI 저작권 소송은 이번이 처음인가요?
아닙니다. 2023년 뉴욕타임즈 소송 이후 지프 데이비스, 메리엄-웹스터, 백과사전 브리태니커까지 동종 소송이 이어졌고, 2026년 9월 시애틀 타임스·뉴스데이 소송이 추가되며 물결이 커지고 있습니다.
모델 파기 구제는 실제로 가능한가요?
기술적으로 가중치에서 특정 데이터의 영향만 솎아내는 것은 매우 어렵고, 이미 배포된 모델의 사본까지 회수하기는 현실적 제약이 큽니다. 법원이 이 구제를 받아들일지는 미지수입니다.
이 분석은 The Verge의 원문 보도에 기반해 작성했다.
참고 원문
이 기사는 다음 원문을 확인해 작성했습니다: The Verge — Seattle Times and Newsday sue OpenAI and Microsoft for infringement
전문가 코멘트(AI)
지식재산·미디어법 전문가
모델 파기 청구는 사법 실현 가능성이 낮은 고위험 구제지만, 협상 카드로서는 후행 소송일수록 강해지는 정교한 앵커링
학습 단계의 fair use 논쟁은 뉴욕타임즈 사건 이후에도 법원이 속단하지 않은 회색 지대인데, 출력 단계의 문장 단위 재생산을 주요 입증 경로로 삼은 접근은 미국 저작권 실무에서 검증된 가장 강력한 증거 계열을 겨냥한 합리적 전략이다. 다만 모델 파기 구제는 금지명령 요건상 피해와 구제의 비례성 및 공익 저울질을 통과해야 하며, 배포된 LLM 가중치를 매체별로 솎아내라는 명령은 판례상 전례가 거의 없어 법원이 받아들일 가능성은 낮다. 마이크로소프트를 자사 저작물이 도달하는 경로로 묶는 2차 책임 논리가 인정되면 API 연동 서비스 전체의 책임 구도가 재편되지만, 기여 침해의 관용 요건 입증은 여전히 높은 장벽으로 남는다. 결국 이 소송의 실질 가치는 판결 자체보다 라이선스 협상력의 확보에 있으며, 손해배상에서 모델 파기로 청구 강도를 올리는 흐름은 협상 앵커링으로서 합리적이다. 지역매체가 단독으로 장기 소송 비용을 감당하기 어려운 구조를 고려하면 매체 컨소시엄 형태의 집단 협상이 다음 단계로 예상된다.
ML시스템·데이터거버넌스 전문가
파기 청구는 현재 기술로 준수 검증 자체가 불가능하지만, 소송 압박은 데이터 거래 시장과 출처 표기 표준 성숙을 견인할 실질적 촉매
이미 완성된 사전학습 가중치에서 특정 매체 데이터의 기여분만 역추적해 제거하는 것은 현재 검증된 해법이 없는 영역이다. 인증된 데이터 제거 계열의 머신 언러닝 연구는 소규모 모델에서만 유효성이 입증됐고, LLM 규모에서는 제거 충실도와 일반 성능 유지 사이 트레이드오프가 커서 파기 명령의 기술적 이행 여부를 제3자가 감사하기도 어렵다. 이미 배포된 웨이트 사본과 파인튜닝 파생 모델의 회수는 구조적으로 불가능해 이 구제의 실효성은 처음부터 제한적이다. 그럼에도 소송 압박이 만들어낼 실질 변화는 데이터 쪽에 있다. 매체가 robots.txt를 통한 크롤러 차단에서 한 발 더 나아가 콘텐츠 라이선스 마켓, 데이터 출처(provenance) 표기, AI 응답 어트리뷰션 표준이 빠르게 성숙할 것이며, 장기적으로 이 소송 물결은 데이터를 자산으로 계량화하는 거래 인프라 형성을 견인하는 계기가 될 것이다. 다만 검색 요약이 트래픽을 대체하는 산업 구조 문제 자체는 법원이 아닌 수익 배분 레일과 결제 프로토콜 설계로 풀어야 하는 과제로 남는다.
비판적 분석가
권리 보호의 외피 뒤에 있는 것은 라이선스 가격 책정 전쟁이며, 진짜 승부처는 법정이 아니라 협상 테이블이다
가장 먼저 물어야 할 질문은 cui bono다. 시애틀 타임스·뉴스데이급 중형 지역매체는 단독 손해배상으로는 변호사 수수료조차 회수하기 어려운 규모인데, 하필 사법 실현 가능성이 가장 낮은 ‘모델 파기’라는 과잉 청구를 내놓았다. 첫 제안을 극단적으로 높이 잡아 합의 라이선스료의 상한을 끌어올리는 전형적 앵커링 전술로 읽는 편이 타당하다. 지역 신문사 약 400곳 집단소송이 8월에, 정밀한 개별 소송이 9월에 이어진 한 달 간격의 연쇄는 우연이라기보다 집단소송으로 산업 피해를 입증하고 개별 소송으로 고가 라이선스 계약을 뽑아내는 이원 전략일 가능성이 있다. 공식 내러티브인 ‘저작권 보호’는 틀린 말이 아니지만, 우리가 진짜 주목해야 할 점은 이 소송 물결에서 원고측 법률 대리인과 데이터 라이선싱 중개 생태계가 누구보다 확실한 수익자로 등장한다는 사실이다. 그리고 마이크로소프트가 5번째 소송까지 반복적으로 공동 피고에 얹히는 상황은, OpenAI와의 관계 재조정 시점을 앞둔 MS가 법원에 ‘우리는 경로일 뿐’이라는 방어선을 미리 구축해두려는 이해관계로도 읽힌다. 다음 소송의 원고 명단과 법률 대리인 구성을 겹쳐 보면, 이 물결이 자발적 폭발이 아니라 설계된 연쇄인지 스스로 판별할 수 있을 것이다.
물밑 시나리오
- 모델 파기 청구는 실제 구제 목표가 아니라 합의 협상에서 라이선스료 상한을 끌어올리는 앵커링 전술일 가능성이 높다 — 후행 소송일수록 청구 강도가 세지는 패턴은 구제 실현 의지보다 협상력 진열에 부합한다.
- 집단소송(8월)과 개별 소송(9월)의 한 달 간격 연쇄 제기는 원고측 법률 대리인 간 사전 조율된 소송-협상 이원 전략일 수 있다 — 두 소송의 대리인 구조와 소송비용 지원 주체를 겹쳐 보면 연결 고리가 드러날 것이다.