콤퓨타이슈 GitHub Copilot의 오픈소스 코드 소송, 미국 항소법원은 무엇을 기각했나
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AI가 코드를 작성하는 과정에서 기존 오픈소스 코드와 유사한 결과가 생성되고, 원래 코드에 있던 저작자나 라이선스 정보가 함께 표시되지 않는다면 저작권법 위반으로 볼 수 있을까?
미국 제9연방항소법원이 GitHub Copilot과 OpenAI Codex를 둘러싼 소송에서 이 문제와 관련된 판결을 내렸다.
법원은 오픈소스 개발자들이 GitHub, Microsoft, OpenAI 등을 상대로 제기한 디지털 밀레니엄 저작권법(Digital Millennium Copyright Act, DMCA)상의 청구를 받아들이지 않았다.
다만 이번 판결이 AI의 오픈소스 코드 학습이나 AI 생성 코드와 관련된 모든 저작권 문제를 해결한 것은 아니다.
이번 사건에서 법원이 판단한 핵심은 보다 구체적으로 저작권관리정보(Copyright Management Information, CMI)가 제거됐다고 볼 수 있는가라는 문제였다.
GitHub의 오픈소스 개발자들이 제기한 소송
사건의 원고는 GitHub의 공개 저장소에 자신이 만든 오픈소스 코드를 게시한 개발자들이다.
이들은 GitHub, Microsoft, OpenAI 등을 상대로 집단소송을 제기했다.
소송의 배경에는 GitHub Copilot과 OpenAI Codex가 있다.
두 서비스는 개발자의 요청에 따라 코드를 생성하거나 코드 작성을 지원하는 AI 도구다. 법원 판결문에 따르면 이들 모델은 GitHub에 공개된 수많은 소프트웨어 프로젝트의 코드를 포함한 데이터로 학습됐다.
원고 개발자들은 Copilot과 Codex가 학습에 사용된 코드를 출력할 경우 원래 코드에 존재하던 저작자 표시, 저작권 고지, 라이선스 조건 등이 함께 제공되지 않을 수 있다는 점을 문제 삼았다.
여기서 소송의 중요한 쟁점으로 등장한 것이 저작권관리정보(CMI)다.
저작권관리정보(CMI)란 무엇인가
CMI는 저작물을 식별하고 권리관계를 확인하는 데 사용되는 정보다.
예를 들어 저작물의 제목, 저작자의 이름, 저작권자의 이름, 저작물 이용조건 등을 나타내는 정보가 여기에 포함될 수 있다.
미국 DMCA의 17 U.S.C. §1202는 일정한 요건 아래 이러한 정보를 권한 없이 고의로 제거하거나 변경하는 행위 등을 금지한다.
원고 측은 Copilot이 학습에 사용된 코드를 재현하면서 기존 코드에 포함되어 있던 저작자 표시나 라이선스 정보 등을 함께 제공하지 않는 것이 DMCA 위반에 해당한다고 주장했다.
하지만 항소법원은 이 주장에 대해 다른 해석을 내놓았다.
법원은 AI가 기존 코드에서 CMI를 ‘제거’했다고 보지 않았다
이번 판결에서 가장 중요한 부분이다.
원고 측의 출력(Output) 관련 주장은 대략 다음과 같은 구조였다.
기존 코드 + CMI
↓
Copilot 학습
↓
기존 코드와 동일하거나 유사한 코드 출력
↓
CMI는 포함되지 않음
원고 측은 이를 기존 저작물의 CMI가 제거된 것으로 봐야 한다고 주장했다.
하지만 제9연방항소법원은 Copilot과 Codex의 작동을 다르게 해석했다.
법원은 원고 측이 설명한 Copilot의 작동 방식 자체가 기존 저작물을 찾아 그대로 제공하는 검색엔진과는 다르다고 봤다.
Copilot은 학습한 코드에서 통계적 패턴을 파악하고 사용자의 입력에 따라 새로운 결과물을 생성한다.
그 과정에서 학습 데이터의 코드 일부와 일치하는 결과가 나타날 수 있지만, 법원은 이를 기존 저작물의 복제본에서 CMI를 떼어낸 행위와 동일하게 보지 않았다.
즉 법원의 판단 구조는 다음과 같다.
기존 저작물에서 CMI를 제거한 복제물을 만드는 것
과
처음부터 CMI가 포함되지 않은 새로운 결과물을 생성하는 것
은 DMCA §1202(b)를 적용할 때 구분해야 한다는 것이다.
이에 따라 항소법원은 원고들의 출력 이론(Output Theory)에 따른 DMCA 청구가 성립하지 않는다고 판단하고, 해당 청구를 기각한 지방법원의 결정을 유지했다.
‘AI 학습 단계에서 CMI를 제거했다’는 문제도 있었지만 이번 판결에서는 판단하지 않았다
이번 판결에는 또 하나 주의해서 볼 부분이 있다.
원고 측에는 AI가 결과물을 생성하는 단계뿐 아니라 학습 데이터가 모델에 입력되는 과정에서 CMI가 제거됐다는 입력(Input) 이론도 존재했다.
하지만 제9연방항소법원은 이 주장에 대해서는 본안 판단을 하지 않았다.
법원은 원고 측이 하급심 과정에서 해당 이론을 적절하게 유지하지 않아 이를 포기한 것으로 판단(forfeited)했다.
따라서 이번 판결을 근거로
“AI 학습 과정에서 저작권 정보가 제거되어도 문제가 없다”
고 해석하는 것도 정확하지 않다.
이번 항소심에서 그 문제 자체에 대한 법적 판단이 내려진 것이 아니기 때문이다.
그렇다면 AI가 오픈소스 코드를 학습하는 것은 합법이라는 뜻일까?
이번 판결만으로 그렇게 결론 내릴 수는 없다.
이번 사건에서 항소법원이 판단한 것은 DMCA §1202(b)에 따른 CMI 제거·변경 청구가 성립하는가라는 구체적인 문제다.
법원은 이번 판결에서 AI가 생성한 코드와 기존 저작권 보호 코드의 유사성이 일반적인 저작권 침해 청구를 성립시킬 수 있는지 여부는 판단하지 않는다고 명시했다.
따라서 다음 문제들은 서로 구분할 필요가 있다.
AI 학습 과정에서 저작물을 사용하는 문제
AI 출력물이 기존 저작물을 침해하는지에 관한 문제
AI가 생성한 코드 자체의 저작권 문제
오픈소스 라이선스 조건을 준수했는지에 관한 문제
DMCA에 따른 CMI 제거·변경 문제
모두 AI와 저작권이라는 큰 범주 안에 있지만 법적으로는 같은 질문이 아니다.
오픈소스 라이선스 관련 청구는 별도로 남아 있다
이번 사건에서 DMCA 청구가 기각됐다고 해서 전체 소송이 같은 이유로 종료된 것도 아니다.
하급심은 DMCA 관련 청구를 기각하면서도 원고들이 제기한 오픈소스 라이선스 조건 위반과 관련된 계약상 청구는 계속 진행할 수 있도록 했다.
이번 제9연방항소법원의 판단 역시 해당 계약상 청구를 기각한 것이 아니다.
따라서 이번 판결을
“GitHub Copilot의 오픈소스 사용이 법적으로 모두 인정됐다”
거나
“AI가 오픈소스 코드를 자유롭게 사용할 수 있다는 판결이 나왔다”
고 확대해서 해석하는 것은 판결의 실제 범위를 넘어선다.
이번 판결이 결정한 것과 결정하지 않은 것
이번 판결의 범위를 정리하면 비교적 명확하다.
제9연방항소법원은 Copilot과 Codex가 새로운 결과물을 생성하면서 기존 코드의 CMI를 함께 출력하지 않는 것을 기존 저작물에서 CMI를 제거하거나 변경하는 행위로 볼 수 없다고 판단했다.
반면 이번 판결은 AI의 학습에 공개된 저작물을 사용하는 행위 전반의 적법성을 판단하지 않았다.
AI가 생성한 코드에 저작권이 성립하는지도 판단하지 않았다.
AI 출력물이 기존 코드와 유사할 경우 일반적인 저작권 침해가 성립하는지도 판단하지 않았다.
오픈소스 라이선스 조건을 위반했는지에 대한 계약상 청구 역시 이번 항소심 판단의 대상이 아니었다.
이번 판결은 AI 코딩과 오픈소스를 둘러싼 여러 법적 문제 가운데 저작권관리정보와 DMCA §1202(b)의 적용 범위에 관한 하나의 판단이다.
AI 학습, AI 생성 코드의 저작권, 기존 코드와의 유사성, 오픈소스 라이선스 적용 문제는 각각 구분해서 살펴볼 필요가 있다.
용어 정리
GitHub Copilot
GitHub가 제공하는 AI 기반 코딩 지원 서비스. 개발자가 작성 중인 코드와 자연어 요청 등을 바탕으로 코드 작성과 수정을 지원한다.
OpenAI Codex
소프트웨어 개발 작업을 수행하도록 설계된 OpenAI의 AI 코딩 시스템. 이번 사건에서는 Copilot과 함께 원고들의 주장과 관련된 AI 도구로 다뤄졌다.
디지털 밀레니엄 저작권법(Digital Millennium Copyright Act, DMCA)
디지털 환경에서의 저작권 보호를 다루는 미국 연방법. 이번 사건에서는 DMCA 중 저작권관리정보의 제거·변경 등을 규율하는 17 U.S.C. §1202(b)가 핵심 쟁점이 됐다.
저작권관리정보(Copyright Management Information, CMI)
저작물의 제목, 저작자·저작권자의 이름, 이용조건 등 저작물과 권리관계를 식별하는 정보. 미국 저작권법 17 U.S.C. §1202(c)에 구체적인 범위가 규정돼 있다.
오픈소스 라이선스(Open-source License)
소프트웨어 저작권자가 일정한 조건에 따라 다른 사람이 소스코드를 사용·수정·배포할 수 있도록 허용하는 라이선스.
입력 이론(Input Theory)
이번 사건에서 AI 학습을 위한 입력 단계에서 코드의 CMI가 제거됐다는 원고 측 논리. 항소법원은 해당 주장이 하급심 과정에서 적절하게 유지되지 않았다고 보고 본안 판단을 하지 않았다.
출력 이론(Output Theory)
Copilot 등이 학습 데이터에 포함된 코드를 출력하면서 기존 CMI를 포함하지 않는 것이 DMCA 위반이라는 원고 측 논리. 이번 항소심의 핵심 판단 대상이었다.
출처
United States Court of Appeals for the Ninth Circuit — Doe v. GitHub, Inc., No. 24-7700, Opinion
이번 사건의 항소심 판결문. 법원은 원고들에게 Article III상 소송자격은 인정했지만, 출력 이론에 따른 DMCA §1202(b) 청구는 성립하지 않는다고 판단했다. 또한 입력 이론은 원고들이 하급심에서 적절하게 유지하지 않아 판단 대상에서 제외했다.
https://law.justia.com/cases/federal/appellate-courts/ca9/24-7700/24-7700-2026-09-16.html
Reuters — OpenAI, Microsoft fend off part of software developer lawsuit over AI training
항소법원 판결과 사건 진행 상황을 정리한 보도. DMCA 청구와 별도로 오픈소스 라이선스 조건 위반과 관련된 청구가 남아 있다는 사건의 현재 범위를 확인하는 보조 자료로 사용했다.