9편. AI 코드, 진짜 내 코드일까? – 라이선스 지뢰밭 피하기

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9편. AI 코드, 진짜 내 코드일까? – 라이선스 지뢰밭 피하기

 

📚 목차
1. AI가 만든 코드, 진짜 내 창작물일까?
2. AI 코드에 영향을 주는 오픈소스 라이선스의 조건들
3. 기업과 개인 개발자가 겪을 수 있는 문제 사례
4. AI 코드 사용시 저작권 리스크를 줄이기 위한 실무 전략
✔ 마무리 - 실무 개발자가 AI 코드에 대해 가져야 할 기준

 

AI가 생성한 코드,라이선스 지뢰밭을 표현한 삽화 이미지

AI가 학습하는 데이터에는 수많은 오픈소스 코드가 포함되어 있습니다. 그리고 그중 일부는, 라이선스 조건이 까다롭거나 저작권 보호 대상일 수 있습니다.

GPT나 Copilot이 만들어낸 코드가 알고 보면 특정 오픈소스 프로젝트의 코드와 유사하거나, 라이선스 고지 없이 생성된 경우도 심심찮게 발견됩니다.

이 글에서는 다음과 같은 중요한 질문에 답해봅니다:
🔹AI가 생성한 코드는 정말 내 소유일까?
🔹오픈소스 라이선스는 어떻게 AI 코드에 영향을 미칠까?
🔹기업과 개인은 어떤 책임을 질 수 있으며, 어떻게 대비해야 할까?

개발자가 더 이상 간과할 수 없는 AI 코드의 저작권 문제를 이번 편을 통해 그 ‘지뢰밭’을 안전하게 건너는 법을 함께 알아보겠습니다.

 

1. AI가 만든 코드, 진짜 내 창작물일까?

AI는 수많은 오픈소스 코드를 학습하여 새로운 코드를 생성합니다. 하지만 그 생성물이 진정한 의미에서 ‘창작물’이라고 볼 수 있을지는 논란의 여지가 있습니다.

 

결론부터 말하자면, 항상 그렇다고 보긴 어렵습니다.

 

AI가 학습하는 데이터에는 GitHub, Stack Overflow, 블로그, 오픈코스 자료 등 다양한 코드가 포함되어 있으며, 이 중 다수는 이미 수천 번 이상 복제되거나 재사용된 코드 조각들입니다.

예를 들어 다음과 같은 함수는 인터넷 곳곳에서 발견되는 전형적인 예제입니다:

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(n**0.5)+1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

이처럼 흔한 코드는 여러 곳에서 반복되어 사용되기 때문에, GPT나 Copilot이 유사한 형태로 만들어내는 건 자연스럽습니다.

하지만 만약 이 코드가 특정 오픈소스 프로젝트의 일부이고, 라이선스 조건이 붙어 있었다면 이야기가 달라집니다.

 

실제로 2022년에는 GitHub Copilot을 둘러싼 소송에서 다음과 같은 주장이 제기되었습니다:

2022년 11월, 오픈소스 개발자들이 GitHub, Microsoft, OpenAI를 상대로 GitHub Copilot이 DMCA 및 기타 저작권 보호를 위반하여 자신들의 코드를 불법 복사했다고 소송을 제기했습니다.

 

이 사건은 AI와 지적 재산권 보호에 대한 중요한 질문을 던졌습니다.

법원은 “완전히 동일”하지 않으면 DMCA 위반으로 보지 않지만, 오픈소스 라이선스 위반 등 다른 법적 쟁점은 여전히 남아 있습니다. 앞으로의 판례가 AI 코드 사용의 법적 기준을 결정할 중요한 전조가 되고 있습니다

 

이 사례는 AI 코드가 더 이상 면책될 수 없는 영역이라는 신호탄이었습니다.
즉, 단순히 "AI가 만들었다"는 사실만으로 저작권 책임에서 자유로울 수 없다는 것입니다.

이제 개발자는 AI가 생성한 코드가 어디에서 왔는지, 그 코드가 정말 ‘내 것’인지에 대한 고민을 반드시 시작해야 합니다.

 

2. AI 코드에 영향을 주는 오픈소스 라이선스의 조건들

AI가 학습하는 코드의 상당수는 오픈소스입니다. 오픈소스라고 해서 무조건 자유롭게 사용할 수 있을 것 같지만, 현실은 전혀 그렇지 않습니다.

각 오픈소스에는 명확한 라이선스 조건이 있으며, 이를 어기면 법적 책임이 따릅니다. AI가 생성한 코드라도 예외는 없습니다.

 

✔️ 오픈소스 라이선스, 왜 위험한가?

많은 개발자는 AI가 생성한 코드를 보고 “이건 새로 만든 거니까 안전하겠지”라고 생각합니다.

하지만 AI는 학습 데이터에서 본 코드 패턴을 재구성할 뿐이며, 때로는 특정 라이브러리나 프로젝트의 코드를 거의 그대로 복제해내기도 합니다.

이때 문제는, 해당 코드가 어떤 라이선스를 따르고 있었는지조차 모른 채 사용할 수 있다는 점입니다.

 

대표적인 오픈소스 라이선스 4가지와 각각 사용할 때 주의해야 할 점은 다음과 같습니다.

🔷 1. GPL (GNU General Public License)

🔹주요 조건: 소스코드 공개 강제, 파생물까지 동일 라이선스 적용

🔹AI 사용 시 주의점: AI가 생성한 코드가 GPL 기반이라면, 이를 사용하는 프로젝트 전체를 공개해야 할 의무가 생길 수 있습니다.

예를 들어, AI가 ffmpeg의 내부 함수를 그대로 생성한 경우 해당 코드 사용만으로도 사내 시스템이 전염성 GPL 영향을 받을 수 있습니다.

 

🔷 2. LGPL (Lesser GPL)

🔹주요 조건: 라이브러리는 공개해야 하지만, 연동되는 애플리케이션은 비공개 가능

🔹주의점: 정적 링크(static linking) 방식이면 GPL처럼 간주될 수 있으며, 해석에 따라 법적 분쟁 여지가 많습니다.

 

🔷 3. MIT 라이선스

🔹주요 조건: 누구나 자유롭게 사용 가능하지만, 반드시 저작권 고지(Copyright Notice)를 포함해야 함

🔹AI 사용 시 문제점: GPT가 MIT 기반 코드를 생성할 때 해당 고지를 생략하는 경우가 많아, 저작권 위반으로 간주될 수 있습니다.

 

🔷 4. Apache 2.0

🔹주요 조건: 사용 자유, 특허권 명시 포함, 저작권 표시 필수

🔹AI 사용 시 문제점: GPT가 생성한 코드가 Apache 기반일 경우, 고지 사항을 생략하면 특허권 침해와 표기 의무 위반 문제가 생깁니다.

 

✔️ AI는 라이선스를 인식하지 못한다

AI는 자신이 생성한 코드가 GPL인지, MIT인지, Apache 기반인지 구분하지 못합니다. 또한 대부분의 생성 결과는 라이선스 고지 없이 출력됩니다.

 

더 중요한 것은, “AI가 만들어준 코드라서 나는 책임이 없다”는 주장은 법적으로 인정되지 않는다는 점입니다.

GPT나 Copilot을 사용한 사람, 그리고 해당 코드를 배포한 주체가 모든 책임을 지게 될 수 있습니다.

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3. 기업과 개인 개발자가 실제 겪을 수 있는 문제 사례

AI가 생성한 코드가 실제 오픈소스 라이선스를 위반하는 사례는 이제 이론이 아닌 실제 현실에서 발생할 수 있는 문제입니다.

아래는 기업과 개인이 경험할 수 있는 두 가지 가상의 사례입니다.

 

✔️ 가상 사례 1. 내부 시스템 개발 중 발생한 GPL 충돌

개발자 A씨는 GitHub Copilot을 활용해 사내용 내부 관리 시스템을 개발했습니다.

그는 Copilot이 자동으로 제안한 코드 중 일부를 검토 없이 그대로 사용했는데, 그중 SQL 처리 루틴이 나중에 GPL 라이브러리의 코드와 구조가 거의 일치한다는 사실이 밝혀졌습니다.

 

결과적으로 회사는 오픈소스 재단으로부터 소스 전체 공개를 요구받았고, 이로 인해 개발팀과 법무팀이 수 주간 대응에 매달려야 했습니다.

 

✔️ 가상 사례 2. 투자 유치 직전 오픈소스 감사에서 적발

스타트업 B사는 외부 투자 유치를 앞두고 소스코드 감사를 받았습니다.

이 과정에서 일부 기능 코드가 MIT 라이선스를 따르는 오픈소스와 유사한 구조를 가졌음에도, 저작권 고지가 누락되어 있는 것이 발견되었습니다.

감사 기관은 해당 모듈을 재작성하거나, 원 저작자에게 라이선스 해명을 받도록 요구했습니다.

결과적으로 B사는 모듈을 처음부터 다시 개발해야 했고, 2주 이상 일정 지연이 발생해 투자 일정도 조정해야 했습니다.

 

이러한 사례들은 모두 AI 코드가 실무 프로젝트에 '은밀히' 섞였을 때의 위험성을 보여줍니다.

겉보기엔 문제가 없어 보이지만, 추후 라이선스 검증이나 소송 대응 단계에서 다음과 같은 심각한 문제가 발생할 수 있습니다:

🔹내부 코드 전체 공개 압박 (특히 GPL 관련)
🔹기능 재작성으로 인한 일정 지연
🔹투자 유치 또는 외부 계약 무산
🔹기업 브랜드 이미지 실추

단 한 줄의 AI 생성 코드가 수천만 원의 손해로 이어질 수 있다는 점, 그리고 그것이 개발자의 의도와 상관없이 벌어질 수 있다는 점을 인식해야 합니다.

 

4. AI 코드 사용 시 저작권 리스크를 줄이기 위한 실무 전략

AI가 생성한 코드를 사용한다고 해서 저작권 책임이 면제되는 것은 아닙니다.

개발자와 기업은 AI 코드의 출처와 라이선스 문제를 사전에 점검하고, 저작권 침해 가능성을 줄이기 위한 전략을 반드시 마련해야 합니다.

 

다음은 실무에서 적용할 수 있는 4가지 핵심 전략입니다.

 

🔷 1) 생성 코드의 출처를 직접 추적

AI가 만든 코드가 기존 오픈소스 프로젝트의 일부를 복제했는지 판단하려면, 먼저 유사 코드를 역추적해 보는 것이 필요합니다.

🔹Google 검색: 코드의 핵심 함수명이나 구조를 따옴표로 감싸서 검색
예: "def is_prime(n): if n <= 1:"
🔹Stack Overflow / GitHub: 자주 복붙되는 예제 코드가 있는지 비교
🔹grep.app: GitHub 전체에서 특정 코드 패턴을 검색할 수 있는 서비스

이 과정을 통해 생성된 코드가 특정 오픈소스 코드와 거의 동일한지 여부를 빠르게 파악할 수 있습니다.

 

🔷 2) 코드 구조 재작성 + 명확한 프롬프트 사용

AI가 제공한 코드를 그대로 사용하는 대신, 기능만 참고하고 구조를 전면 재구성하는 것이 좋습니다.

🔹변수명 변경: user_data → account_info 등으로 의미를 바꾸어 명확화
🔹주석, 함수 이름 수정: 직접 작성한 스타일로 맞추어 재작성

🔹프롬프트 구체화:

예) "라이선스 문제 없는 순수 구현으로 작성해줘"
또는 "MIT 또는 퍼블릭 도메인 수준의 코드만 생성해줘"와 같이 요청 명시

이를 통해 AI가 더 이상 특정 라이브러리 구조를 그대로 가져오지 않도록 유도할 수 있습니다.

 

🔷 3) 자동화된 라이선스 검사 도구 활용

AI 코드에 숨어 있는 오픈소스 코드의 사용 여부와 라이선스를 감지하기 위해, 다음과 같은 자동화 도구를 적극 활용해야 합니다.

🔹FOSSA: 프로젝트의 모든 의존성과 오픈소스 라이선스를 분석
🔹Snyk: 보안 취약점과 라이선스 위험을 동시에 점검
🔹Scancode Toolkit: 코드베이스 내 텍스트 기반 라이선스 분석

이 도구들은 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있으며, Git Hook 또는 pre-commit 스크립트를 통해 Push 전 자동 검사도 가능합니다

 

🔷 4) 조직 차원의 정책과 프로세스 수립

조직에서 AI 기반 코딩 도구(Copilot, GPT 등)를 사용하고 있다면, 법무·보안팀과 협업하여 정책 수립이 필요합니다.

🔹AI 코드 사용 가이드라인 마련

AI가 생성한 코드의 사용 범위, 검토 절차, 코드 보존 정책 등 명문화

🔹직원 대상 교육 실시

“AI가 생성한 코드도 저작권 침해가 될 수 있다”는 인식 강화

프롬프트 작성 시 라이선스를 고려하는 습관 교육

🔹도구별 사용 제한 설정

Copilot 등은 비공개 프로젝트나 NDA 포함 프로젝트에서 사용 금지 설정 가능

 

이러한 조직 내 프로세스를 갖추는 것은 단순한 권고가 아니라, 법적 리스크를 줄이기 위한 실질적인 보험이 될 수 있습니다.

 

✔ 마무리 - 실무 개발자가 AI 코드에 대해 가져야 할 기준

AI는 강력한 개발 도구이지만, 그로 인해 발생할 수 있는 법적 책임까지 대신해주지는 않습니다.

 

실무 개발자는 다음 기준을 분명히 가져야 합니다

🔹 AI는 창작자가 아니다 – 기존 코드 기반의 재구성이므로 출처와 라이선스 확인이 필요
🔹 사용 전 검증은 필수 – AI가 만든 코드라도, 문제 발생 시 책임은 사용자에게 있음
🔹 도구와 정책을 활용해 리스크를 줄이자 – 출처 추적, 자동화된 검사, 조직 차원의 방어 체계 마련

AI가 만든 코드이더라도 “책임질 수 있을 때만 사용한다”는 기준이 필요합니다.

실제 제품에 들어가는 코드는 곧 회사의 자산이자 책임입니다.

AI 코드를 사용하는 것도 실무의 일부라면, 그에 따른 책임과 기준도 함께 따라야 합니다.

 

※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.

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