안녕하세요. AI LABS입니다.
AI 기술을 활용한 콘텐츠 제작이 보편화되면서, 창작의 자유와 법적 책임 사이의 경계에 대한 논의가 뜨겁습니다. 특히 텍스트 프롬프트만으로 생성한 인물 영상이나 이미지가 의도치 않게 특정 유명인과 유사하게 보일 경우, 제작자는 법적 처벌에 대한 불안감을 느끼게 됩니다.
성적인 묘사가 포함된 경우 그 우려는 더욱 커집니다. 오늘은 법원 및 법조인들의 법률 분석 자료를 바탕으로, 해당 사안의 핵심적인 법적 쟁점을 분석하고 현시점에서 AI 콘텐츠 제작자가 숙지해야 할 위험 관리 방안을 제시하는 것을 목적으로 합니다.
1. 현행법의 한계: '실존 인물' 요건과 법적 공백 🤔
현재 AI 생성 성적 허위영상물을 규제하는 핵심 법률은 '성폭력범죄의 처벌 등에 관한 특례법' 제14조의2입니다. 해당 조항은 "사람의 얼굴·신체 또는 음성을 대상으로" 한 허위영상물을 처벌한다고 명시하여, 법 적용의 대상을 '식별 가능한 실존 인물'로 한정하고 있습니다.
이는 사진이나 영상 등 원본 데이터를 사용하지 않고 오직 텍스트 프롬프트만으로 생성된 '가상 인물'이 현행법의 규제 사각지대에 놓일 수 있음을 시사합니다.
이러한 법적 해석은 2025년 8월, 의정부지방법원 고양지원의 판례를 통해 구체화되었습니다. 법원은 AI로 생성된 음란물 유포 혐의로 기소된 피고인에 대해, "사진의 원본이나 출처, 합성 방법 등을 확인할 자료가 없어 영상 속 인물이 실존한다고 단정하기 어렵다"는 이유로 무죄를 선고했습니다.
이는 프롬프트 기반으로 생성된, 원본이 없는 가상 인물의 경우 현행 성폭력처벌법을 적용하기 어렵다는 사법부의 판단을 보여주는 명백한 사례입니다.
현행법은 '실존 인물'의 데이터를 '변형'하는 행위에 초점을 맞추고 있어, '무(無)에서 새로운 인물을 창조'하는 프롬프트 기반 생성 기술의 특성을 온전히 반영하지 못하고 있습니다. 이로 인해 발생하는 법적 공백은 향후 입법을 통해 보완될 가능성이 높습니다.
2. 기술적 차이와 법적 판단: 딥페이크 vs 프롬프트 생성 📊
법적 책임을 판단하는 데 있어, '딥페이크'와 '프롬프트 기반 생성'의 기술적 차이를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 차이는 범죄의 '고의성'을 판단하는 결정적 기준으로 작용하기 때문입니다.
딥페이크 기술은 특정 인물의 사진, 영상 등 명백한 '원본 데이터'를 직접 활용하여 얼굴을 교체(face swap)하는 방식입니다. 이는 '특정인을 대상으로 삼았다'는 범죄 의도를 명확하게 드러내며, 결과물에서 원본 데이터의 흔적을 기술적으로 추적하는 것 또한 가능합니다.
반면, 프롬프트 기반 생성은 오직 '텍스트 설명'만을 입력 데이터로 사용합니다. AI 모델은 특정인의 데이터를 사용하는 것이 아니라, 과거 학습한 방대한 이미지 데이터의 패턴과 특징을 조합하여 텍스트 묘사와 가장 부합하는 '새로운' 이미지를 생성합니다.
따라서 특정인의 원본 데이터를 직접 사용하지 않았다는 사실은, '고의적 모방'이 아닌 '우연한 유사성'이라는 주장을 뒷받침하는 강력한 기술적 근거가 됩니다.
검찰이 고의성을 입증하기 위해서는, 사용된 프롬프트 내역이나 다수의 생성 시도 등 '특정인을 의도적으로 모방하려 했다'는 정황 증거를 확보해야만 합니다.
3. 형사 책임과 별개: 민사상 '초상권 침해'의 위험성 🧮
형사 처벌의 구성요건을 충족하지 않더라도, 법적 책임이 완전히 면제되는 것은 아닙니다. AI 생성물로 인해 특정인이 자신의 초상권이나 인격권이 침해되었다고 주장하며 민사상 손해배상 소송을 제기할 위험이 상존합니다.
민사 재판에서는 형사 재판보다 '식별 가능성'을 더 넓게 인정하는 경향이 있으며, 불법 행위의 성립 여부를 판단하기 위해 대법원이 확립한 '이익형량(balancing) 원칙'을 적용합니다.
이는 창작물의 '표현의 자유'와 개인의 '초상권' 등 보호받아야 할 인격적 이익을 비교형량하여 침해 여부를 결정하는 것입니다.
법률 분석 자료에 따르면, 법원은 이익형량 시 ▲피해자의 사회적 지위, ▲이미지 사용의 목적과 방법(영리성, 악의성 등), ▲표현의 자유와의 균형, ▲일반인의 식별 가능성 등을 주요 기준으로 고려합니다.
특히, 생성된 이미지가 특정인을 연상시켜 상업적 이익을 얻거나 해당 인물의 사회적 평가를 저해할 경우, 위법성이 인정될 가능성이 매우 높습니다.
최근 딥페이크 관련 민사 판결에서 피해자의 지위와 피해 규모에 따라 수백만 원에서 최대 2,000만 원에 이르는 위자료가 인정된 사례는, 프롬프트 기반 생성물에도 유사하게 적용될 수 있는 중요한 참고 기준입니다.
4. 위험도 분석 및 규제 동향: 법적 위험 매트릭스 👩💼👨💻
AI 생성물의 법적 위험도는 생성물 자체의 표현 수위뿐만 아니라, 그것이 어떤 방식으로 이용되었는지에 따라 크게 달라집니다. 법률 분석 자료의 '법적 위험 매트릭스'는 행위 유형별 위험도를 명확하게 보여줍니다.
'단순 생성 및 개인 소장'은 형사 처벌, 민사 손해배상, 행정 제재 모든 측면에서 위험도가 '하(Low)' 수준으로 가장 낮습니다.
그러나 이를 '비공개 커뮤니티'에 공유하는 순간 위험도는 '중(Medium)'으로 상승하며, '전체 공개 플랫폼 게시', '상업적 이용', '악의적 유포' 단계로 나아갈수록 모든 법적 책임의 위험도는 '상(High)' 수준으로 급격히 증가합니다.
특히 '전체 공개 플랫폼 게시' 이상부터는 형사 처벌과 민사 손해배상의 위험이 모두 '상'으로 분류되어, 창작자의 각별한 주의가 요구됩니다. 이와 함께 정부의 행정 규제 동향도 주목해야 합니다.
방송통신위원회는 2024년부터 'AI 이용자 보호에 관한 법률' 제정을 추진하고 있습니다. 해당 법안의 주요 내용은 ▲AI 생성물 표시 의무화, ▲AI 관련 피해 구제를 위한 전담 창구 설치, ▲고위험 AI 서비스에 대한 영향도 평가 실시 등입니다.
향후 AI 생성물임을 명시적으로 밝히지 않는 행위 자체가 법적 제재의 대상이 될 수 있습니다.
법적 책임은 콘텐츠의 생성 행위 자체보다 유포 및 이용 방식에 따라 결정적으로 좌우됩니다. 따라서 콘텐츠의 공개 범위를 신중하게 설정하는 것이 법적 리스크를 관리하는 가장 효과적인 수단입니다.
5. AI 크리에이터를 위한 법률 리스크 관리 가이드라인 📚
현재의 법적 과도기 상황에서 AI 콘텐츠 제작자는 스스로를 보호하기 위한 명확한 가이드라인을 숙지하고 실천해야 합니다. 법률 분석 자료를 바탕으로 도출된 핵심적인 리스크 관리 방안은 다음과 같습니다.
A. 프롬프트 작성 시 유의사항
- 권장 사항: '특정인의 실명, 별명, 특징적 외모' 묘사를 회피하고, '일반적이고 추상적인 외모'를 표현해야 합니다. 또한 '성적인 콘텐츠와 인물 묘사'는 명확히 분리하여 작성하는 것이 안전합니다.
- 금지 사항: 프롬프트에 '"OOO처럼 생긴", "OOO 스타일의"' 등 특정인을 직접 지칭하는 행위, '유명인의 특징적인 의상이나 헤어스타일 조합'을 요구하는 행위, '성적인 상황과 특정 외모 특징을 결합'하는 행위는 고의성을 입증하는 증거가 될 수 있으므로 절대 피해야 합니다.
B. 분쟁 발생 시 대응 방안
- 즉시 조치: 분쟁이 발생하거나 문제가 제기될 경우, 가장 먼저 해당 콘텐츠를 즉시 삭제하여 피해 확산을 막아야 합니다. 동시에 생성 과정의 증빙 자료(프롬프트, 로그 등)를 보존하고 법률 전문가의 상담을 받아야 합니다.
- 장기 대응: 피해자와의 진정성 있는 사과와 합의를 시도하고, 기술적으로 고의가 없었음을 입증할 자료를 준비하며 재발 방지 계획을 수립하는 것이 중요합니다.
결론: 예방적 차원의 신중한 접근이 필수 📝
현재 대한민국의 법체계는 AI 기술의 발전 속도를 따라가지 못하는 과도기적 상황에 있습니다. 프롬프트 기반 AI 생성물에 대한 명확한 판례나 가이드라인이 부족한 상황에서는, 예방적 차원의 신중한 접근이 무엇보다 중요합니다.
'기술을 몰랐다'는 변명은 더 이상 유효하지 않으며, AI 도구를 사용하는 창작자에게는 그 결과물에 대한 법적 책임을 충분히 이해하고 대비할 의무가 요구됩니다.
오늘의 이 글이 여러분의 창작 활동의 법적 위험을 최소화하는 데 유용한 지침이 되기를 바랍니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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