[🔥 Hot off the Feed] AI and Copyright: A Fair Use Frontier

생성형 AI와 저작권: 공정 사용이라는 새로운 기준

-생성형 AI와 저작권의 경계가 법정에서 다시 쓰이다-

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📌 Context is King

A U.S. federal judge ruled that Anthropic’s use of books to train its AI model Claude was “fair use” and “exceedingly transformative.” This decision suggests that generative AI systems can legally learn from copyrighted content without reproducing it directly, as long as they don’t mimic the author’s style or creative expression.
미국 연방법원이 Anthropic의 AI 모델 Claude가 책을 학습에 사용한 것은 "공정 사용(fair use)"이며 "매우 변형적(transformative)"이라고 판결하였다. 이는 생성형 AI가 작가의 문체나 창의적 표현을 모방하지 않는 한, 저작물을 직접 복제하지 않고도 학습 자료로 활용할 수 있음을 의미한다.

While some critics argue that AI’s use of copyrighted works should always require explicit permission, others liken it to human learning—where reading does not equate to copying. The legal interpretation of “learning” continues to evolve, especially as AI becomes more ubiquitous.
일각에서는 AI가 저작물을 활용할 때는 반드시 명시적 허락이 있어야 한다고 주장하지만, 다른 쪽에서는 사람이 책을 읽고 배우듯이, 학습이 곧 복제를 의미하지 않는다고 본다. AI가 점점 일상화되면서 ‘학습’이라는 개념의 법적 해석 또한 진화하고 있다

🧩 IYKYK(If you know, you know)

• Fair Use (공정 사용)
  Legal doctrine allowing limited use of copyrighted material without permission.
  특정 조건 하에서 저작권자의 허락 없이도 일부 사용이 허용되는 법적 개념이다.

• Transformative Use (변형적 사용)
  Adds new expression or purpose to the original content.
  원작에 새로운 목적이나 의미를 부여하는 방식의 사용이다.

🧠 In Focus

This ruling provides much-needed legal clarity for AI companies, affirming that training on massive datasets is permissible under fair use—as long as the models don’t replicate original works. However, the lawsuit also raised concerns over Anthropic’s alleged use of pirated books, which will proceed to trial.
이 판결은 AI 기업들에 법적 명확성을 부여하면서, 원저작물을 그대로 복제하지 않는 한 방대한 데이터 학습이 공정 사용에 해당할 수 있음을 확인시켜 준다. 하지만 Anthropic이 '중앙 라이브러리'라는 이름으로 불법 도서를 보유했다는 주장에 대해서는 재판이 계속될 예정이다.

This case is part of a broader shift where courts must interpret 18th-century copyright laws in a 21st-century technological context. As AI challenges traditional notions of authorship and originality, the question remains: Can creativity be taught—and if so, who owns it?
이번 사건은 18세기 저작권법이 21세기 기술 현실에 어떻게 적용될 수 있는지를 법원이 새롭게 해석해야 하는 구조적 변화의 일부다. AI가 기존의 창작과 독창성 개념에 도전하면서, ‘창의성은 가르칠 수 있는가? 그렇다면 그것의 소유권은 누구에게 있는가?’라는 근본적 질문이 남는다.

🗣 How They Talk About It

📌 literary fingerprints (작가 고유의 문체)
“No model was shown to reproduce any author’s literary fingerprints.”
“어떤 모델도 작가 고유의 문체를 복제하지 않았다는 것이 증명되었다.”

📌 AI training ethics (AI 학습 윤리)
“The debate now shifts toward AI training ethics and dataset transparency.”
“논의는 이제 AI 학습 윤리와 데이터셋 투명성으로 옮겨가고 있다.”

📌 scraping vs stealing (콘텐츠 수집과 도용의 경계)
“The court drew a distinction between scraping content and stealing it.”
“법원은 콘텐츠 수집과 도용의 경계를 구분하였다.”

📌 legal clarity (법적 명확성)
“This ruling brings some legal clarity to how AI may use copyrighted texts.”
“이번 판결은 AI가 저작물을 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 법적 명확성을 제공한다.”

🧭 Discourse Watch

🇺🇸 United States
Mainstream outlets like CNBC hailed the decision as a foundational case for AI’s legal landscape, while think tanks like Brookings emphasized the need for clearer regulations.
CNBC 등 주요 언론은 이번 판결을 AI 관련 법제도의 방향성을 제시한 기념비적 사건으로 평가하였고, Brookings 같은 싱크탱크는 명확한 입법 기준의 필요성을 강조하였다.

🎬 Outro

This wasn’t just a win for one AI company. It was a flare cutting through the fog of copyright uncertainty. For now, at least, the line between inspiration and infringement just got a little clearer.
이번 판결은 단순한 기업 승리를 넘어, AI 시대 저작권의 안개 속을 가르는 신호탄이었다. 최소한 지금 이 순간만큼은, ‘영감’과 ‘침해’의 경계선이 조금 더 또렷해졌다고 할 수 있다.

📅 April 10, 1710 – The Statute of Anne comes into effect
Recognized as the first modern copyright law, it laid the legal foundation for protecting authors’ rights—centuries before AI entered the scene.
📅 1710년 4월 10일 – 앤 법령(Statute of Anne) 발효
현대 저작권법의 시초로 평가받는 이 법령은, 작가의 권리를 보호하는 법적 기반을 처음으로 마련하였다. 수백 년 후 AI가 등장하기 훨씬 전의 일이다.

🧾 Sources

• Judge rules Anthropic AI training is fair use (CNBC, 2025)

• Copyright in the Age of AI (The Guardian, 2024)

• Training LLMs and Fair Use (Brookings, 2024)

• The Pirated Library Problem (Wired, 2025)

• Data Ethics and AI Models (MIT Technology Review, 2024)

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