AI 저작권

오픈소스 코드와 AI 코딩툴, 저작권 문제 없을까?

jbidea 2025. 8. 10. 02:50

AI 코딩 시대, 오픈소스의 새로운 고민

 

코딩을 더 빠르고 효율적으로 만들어주는 AI 코딩툴(GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer 등)의 등장으로 개발 환경이 급변하고 있습니다. 특히 AI가 제안하는 코드 중 상당 부분이 오픈소스 코드에서 학습된 결과라는 점에서, 저작권과 윤리적 문제를 둘러싼 논쟁이 뜨겁습니다.

 

그렇다면 오픈소스 코드와 AI 코딩툴의 관계는 법적으로 안전할까요? 오픈소스 라이선스의 핵심 개념과 AI 툴이 생성하는 코드의 저작권 이슈를 명확히 짚어보고, 실제 개발자와 기업이 어떤 실무적 대응을 해야 하는지 살펴보겠습니다.

 

AI 코딩툴 저작권 문제 범위

 

오픈소스 코드란 무엇인가? 자유로움 속의 제약

오픈소스 소프트웨어(OSS)는 누구나 접근, 사용, 수정, 배포할 수 있도록 공개된 소스코드입니다. 하지만 '공짜' 코드라는 의미는 아닙니다. 대부분의 오픈소스 프로젝트는 특정 라이선스를 따르며, 이 라이선스는 코드를 사용하는 조건과 책임을 명확히 규정합니다.

대표적인 오픈소스 라이선스 종류

  • MIT 라이선스 : 가장 자유롭고 상업적 사용 가능. 단, 저작권 고지는 유지해야 함.
  • GPL (GNU General Public License) : 소스코드를 수정 또는 포함한 소프트웨어도 동일한 GPL 라이선스를 따라야 함(‘카피레프트’)
  • Apache License 2.0 : 특허 보호까지 포함되어 있으며 기업 친화적인 라이선스.
  • BSD License : MIT와 유사하지만 약간의 법적 문구 차이 존재.

핵심 포인트 : 오픈소스는 '사용해도 좋다'는 허락이지, ‘아무 조건 없이 마음대로 써도 된다’는 의미가 아니다.

 

 AI 코딩툴의 코드 생성 방식, 어디서 배웠나?

GitHub Copilot이나 ChatGPT Code Interpreter 같은 AI 코딩툴은 대규모 공개 코드 저장소(GitHub, Stack Overflow 등)를 기반으로 학습합니다. 이 학습 데이터에는 다양한 라이선스의 오픈소스 코드가 포함되어 있습니다. 때문에 AI가 생성한 코드가 오픈소스 라이선스를 위반한 코드를 무단으로 재생산하거나 변형할 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.

 

실제 2022년 말, 일부 개발자들이 GitHub를 상대로 “Copilot이 오픈소스 코드를 무단으로 복제한다”고 집단 소송을 제기한 사례도 있었습니다.

 

AI가 작성한 코드는 저작권을 가질까?

AI가 작성한 코드에 저작권이 발생하지 않는다는 것이 세계적 추세입니다. 미국 저작권청(USCO)은 “인간의 창작이 아닌 결과물은 저작권 보호 대상이 아니다”라고 명시하고 있습니다. 하지만 여기서 핵심은 AI가 기존의 오픈소스 코드를 그대로 복사했거나, 변형 없이 그대로 출력했다면? → 이는 기존 저작물의 저작권을 침해할 수 있다는 것입니다.

예시 : Copilot이 MIT 라이선스 코드를 그대로 복제해 제안했을 경우, 사용자는 해당 코드의 저작권 고지를 명시하지 않으면 위반 소지가 있음

 

오픈소스 코드 + AI 툴 = 법적 책임은 누구에게?

사용자가 책임지는 구조

현재 대부분 AI 코딩툴 제공사는 “AI가 제공하는 코드는 참고용이며, 법적 책임은 사용자에게 있다”는 입장을 취합니다. 다시 말해, AI가 불법적으로 학습했거나 복제한 코드라도 최종 사용자가 그 책임을 져야 한다는 것입니다.

 

저작권자의 입장

오픈소스 제공자는 자신의 코드가 무단 학습·재사용되는 것에 대해 문제를 제기할 수 있습니다. 특히 GPL같은 강한 라이선스의 경우, AI가 해당 코드를 기반으로 한 유사 코드를 생성할 경우 GPL 적용 여부가 논란이 될 수 있습니다.

 

실무 대응 가이드 : 개발자와 기업이 지켜야 할 체크리스트

- AI가 제안한 코드의 출처 확인하기

가능하면 AI가 추천한 코드가 기존 오픈소스와 유사한지 확인합니다. GitHub Copilot은 유사도 알림 기능을 제공 중입니다.

 

- 고지 의무 준수

AI가 제안한 코드가 특정 라이선스를 포함한 코드와 유사하다면, 라이선스 고지 및 원저작자 표시를 남기는 것이 안전합니다.

 

- 민감한 코드 자동완성 제한

중요 알고리즘, 암호화 코드, 프로토콜 관련 코드는 AI 자동 완성 사용을 자제하는 것도 방법입니다.

 

- 내부 지침 마련

회사 내부에서 AI 코딩툴 사용 정책 및 가이드라인을 문서화해 두는 것이 중요합니다.

 

- 코드 검토 절차 강화

AI가 생성한 코드는 코드 리뷰 단계에서 라이선스 적합성 확인 절차 포함.

국내외 규제 동향 및 사례

  • EU AI 법안(AI Act) : AI가 생성한 콘텐츠에 대한 출처 공개 의무화 조항 포함.
  • 미국 : GitHub Copilot 관련 소송 진행 중, 아직 명확한 판례는 없음.
  • 한국 : AI 관련 저작권법 정비 논의는 초기 단계이며, 문화체육관광부 중심으로 AI 생성물 법적 지위 검토 중

오픈소스 커뮤니티는 AI 학습을 어떻게 바라보고 있을까?

AI 코딩툴의 출현 이후, 오픈소스 커뮤니티 내부에서도 의견이 크게 갈리고 있습니다. 일부는 “오픈소스 코드의 본래 목적이 자유로운 사용과 공유에 있다”며 AI의 학습에 문제를 제기하지 않습니다. 반면, 또 다른 목소리는 “라이선스를 무시한 대량 수집과 무차별 학습은 철학적·법적 배신”이라고 말합니다.

 

특히 GitHub에서 활동하는 다수의 오픈소스 개발자들은 다음과 같은 우려를 제기해 왔습니다.

  • “코드를 나누는 것은 허락했지만, 저작권 고지 없이 수익 창출에 사용되는 것은 아니다.”
  • “AI가 내가 만든 코드를 그대로 복제해서 다른 개발자에게 제공한다면, 이는 명백한 저작권 침해다.”

이처럼, AI 툴이 오픈소스 생태계를 약탈하는 방식으로 활용될 경우, 오픈소스 정신이 훼손되고 신뢰 기반의 커뮤니티가 무너질 수 있다는 점에서 문제가 복잡해지고 있습니다.

 

오픈소스 재사용 vs AI 코드 재사용 : 무엇이 다른가?

표면적으로는 비슷해 보이지만, 오픈소스 코드를 직접 사용하는 것과 AI를 통해 간접적으로 활용하는 것은 법적 해석에서 큰 차이가 있습니다.

구분 오픈소스 직접 사용 AI가 생성한 유사 코드 사용
코드 출처 확인 가능 O X (AI는 출처 제공 불가)
라이선스 고지 의무 O 불확실
개발자 인지 여부 높음 낮음
법적 책임 소재 명확 모호

 

이러한 차이점은 추후 분쟁 발생 시 ‘의도’와 ‘인지 가능성’ 여부가 중요하게 작용할 수 있다는 점을 시사합니다. 따라서 AI 코딩툴 사용자는 자신이 작성한 코드가 어디서 왔는지 모른다고 해서 법적으로 완전히 면책되는 것은 아님을 인지해야 합니다.

 

실제 사례로 보는 논란: AI 코딩툴이 낳은 분쟁들

사례 1 : GPL 코드 유사 자동완성

한 개발자는 GitHub Copilot이 자동완성한 코드가, 자신이 GPL 라이선스로 배포한 오픈소스 라이브러리의 함수와 거의 동일하다는 사실을 발견했습니다. 해당 AI 코드는 아무런 고지도 없이 복사되었으며, 사용자 역시 그 코드가 GPL 기반임을 알지 못한 채 상용 프로젝트에 사용했습니다. 결과적으로 해당 프로젝트는 저작권 침해 경고를 받았고, 코드를 전면 수정해야 했습니다.

사례 2 : 기업 내부 보안 코드 누출 우려

또 다른 대기업에서는, 내부에서만 사용하는 보안 알고리즘 일부가 AI 코딩툴을 통해 외부 사용자에게 유사하게 생성되는 사례가 보고되었습니다. 이는 사내 개발자가 AI 툴을 통해 민감한 코드를 일부 입력한 후, 해당 데이터가 AI의 학습에 포함되었을 가능성이 제기된 것입니다. 이 사건은 AI에게 어떤 데이터를 입력하느냐 자체가 저작권 및 보안 리스크가 될 수 있다는 점을 일깨워 주는 사례입니다.

 

앞으로 AI 코딩툴을 어떻게 다뤄야 할까?

이제 개발자 개인뿐 아니라 조직 차원에서도 AI 코딩툴 사용 지침을 체계적으로 마련해야 하는 시기입니다.

기업/기관이 고려할 대응 전략

  • AI 툴 사용 정책 수립: 오픈소스 라이선스를 고려한 툴 사용 범위 및 가이드라인 정의.
  • AI 코드 자동검출 시스템 도입: 생성된 코드와 오픈소스 코드의 유사도를 자동으로 비교·분석하는 시스템 활용.
  • 리스크 사전 교육: 사내 개발자 대상 AI 저작권 교육 및 오픈소스 윤리 교육 정기 시행.

정부 및 제도적 장치의 필요성

궁극적으로는 AI가 생성한 코드의 출처나 저작권 보호 범위를 명확히 할 수 있는 법적 프레임워크 정비가 필요합니다. 현재 대부분의 국가에서는 관련 규정이 부재하거나, 기존 저작권법을 억지로 적용하는 수준에 머물고 있습니다.

앞으로는 다음과 같은 제도적 정비가 필요할 것입니다.

  • AI 코드 생성물에 대한 라이선스 식별 의무 부과
  • 데이터셋 제공자의 학습 사용 동의 제도화
  • 코드 생성 출처 추적 기술의 표준화 및 의무화

향후 전망과 결론

AI 코딩툴은 개발 효율을 획기적으로 높여주지만, 그만큼 법적·윤리적 문제를 동반합니다. 오픈소스 코드는 자유와 공유의 철학에서 출발했지만, AI 시대에는 그 자유가 AI 모델의 학습 재료로 오용될 가능성이 있습니다.

 

AI 코딩툴의 사용자는 단순히 “AI가 추천한 대로 코딩하면 끝”이 아니라, 그 코드의 출처, 라이선스, 책임 소재를 고민해야 할 의무가 있습니다.