인도 법원이 "학습은 침해가 아니다"라고 처음 판단했다

2026년 7월 24일, 인도 델리고등법원의 아미트 반살(Amit Bansal) 판사가 135쪽짜리 판결문을 내놨어. 결론은 이거야. 뉴스통신사 **ANI(Asian News International)**가 OpenAI를 상대로 낸 잠정 가처분 신청을 기각한다.

문장 하나가 이 판결의 핵심이야. "OpenAI가 ANI의 저작물을 저장한 행위는 저작권 침해에 해당하지 않는다." 저장이라는 표현이 중요해. LLM을 학습시키기 위해 뉴스 기사를 수집하고 처리하는 그 과정 자체를 두고 한 판단이거든.

인도 법원이 대규모 언어모델의 학습 데이터 저작권 문제를 실체적으로 판단한 건 이번이 처음이야. 그리고 지금 전 세계에서 진행 중인 20건 넘는 유사 소송 — 뉴욕타임스 대 OpenAI, 각국 출판사·음반사·이미지 아카이브가 낸 소송들 — 의 판사들이 참고할 수 있는 판단이 하나 더 생겼다는 뜻이기도 해.

다만 시작부터 짚어둘 게 있어. 이건 최종 판결이 아니야. 본안 소송은 계속 진행돼. 법원 스스로 "이번 판단은 가처분 신청에 한정되며 최종 결론에 영향을 주지 않는다"고 명시했어. 그래도 이 판단이 중요한 이유가 따로 있고, 그걸 설명할게.

등장인물 — ANI, OpenAI, 그리고 인도 저작권법 52조

ANI는 인도 최대 뉴스통신사야. 1971년 설립됐고, 인도 전역과 남아시아에 영상·텍스트 뉴스를 공급해. 인도 국내 방송사와 신문 대부분이 ANI 피드를 받아 쓰고, 로이터가 지분을 보유하고 있는 것으로 알려져 있어. 통신사라는 업의 특성상 콘텐츠 라이선싱이 곧 매출이야. 남이 내 기사를 쓰면 돈을 받는 게 사업 모델의 전부에 가까워. 그래서 AI 학습 데이터 문제에 가장 민감하게 반응하는 업종이기도 하지.

ANI는 2024년 11월 델리고등법원에 소송을 냈어. OpenAI가 자사 콘텐츠를 무단으로 수집해 챗GPT를 학습시켰고, 챗GPT가 ANI에 귀속되지 않는 허위 정보를 ANI 발로 생성하기도 했다는 주장이었어. 손해배상과 함께 저장된 데이터의 삭제를 요구했고, 인도 전역의 출판사·음악 산업 단체들이 잇따라 이 소송에 참여하면서 규모가 커졌어.

OpenAI의 방어 논리는 여러 나라에서 일관돼. 학습은 저작물을 그대로 복제해 배포하는 행위가 아니라 통계적 패턴을 추출하는 과정이며, 산출물이 원문을 재현하지 않는 한 침해가 성립하지 않는다는 거야. 인도 소송에서는 여기에 관할권 문제도 더했어. 서버가 인도에 없고 학습이 인도 밖에서 이뤄졌다는 주장이었지.

그리고 이번 판결의 열쇠가 된 게 인도 저작권법(Copyright Act, 1957) 52조야. 이 조항은 특정 이용 행위를 침해에서 제외하는 예외 목록인데, 52(1)(a) 항이 "사적 또는 개인적 사용, 연구를 포함한 공정 이용(fair dealing)"을 다뤄. 미국의 fair use와 이름은 비슷하지만 구조가 달라. 미국은 네 가지 요소를 종합 판단하는 유연한 기준인 반면, 인도의 fair dealing은 법에 열거된 목적에 해당해야만 적용되는 닫힌 목록이야. 그래서 "LLM 학습이 이 목록 안에 들어가느냐"가 진짜 쟁점이었어.

판결은 뭘 어떻게 판단했나

법원이 검토한 논점과 결론을 정리하면 이래.

쟁점 법원의 판단
학습을 위한 저작물 저장 52(1)(a)(i) '공정 이용' 범위 안 — 표면상 침해 아님
챗GPT가 ANI 기사를 재현하는지 ANI가 재현·검색을 입증할 자료를 제시하지 못함
편의의 균형(balance of convenience) ANI에 유리하지 않음
가처분 인용 시 피해 OpenAI뿐 아니라 일반 공중에게도 회복 불가능한 손해 가능
판단의 범위 가처분 신청에 한정, 본안 결론과 무관

첫 번째 판단이 가장 중요해. 법원은 OpenAI가 ANI의 문헌 저작물을 저장하고 이를 대규모 언어모델 학습에 사용한 행위가 52(1)(a) 공정 이용 범위에 들어간다고 봤어. 인도 저작권법이 연구와 사적 사용을 침해 예외로 두고 있는데, 모델 학습을 그 성격의 이용으로 해석한 거야. 닫힌 목록 구조인 인도법에서 이런 해석이 나온 건 상당히 전향적인 판단이고, 그래서 논란도 클 거야.

두 번째 판단은 입증 책임 이야기야. ANI는 챗GPT가 자사 기사를 그대로 뱉어낸다고 주장했지만, 법원은 그걸 뒷받침할 자료가 충분하지 않다고 봤어. 이게 실무적으로 아주 중요한 포인트야. 지금 전 세계 소송에서 원고들이 이기는 사건과 지는 사건을 가르는 선이 대체로 여기거든. "학습에 썼다"만으로는 부족하고 "산출물에서 나온다"를 보여야 한다는 구도야. 뉴욕타임스가 소장에 챗GPT가 자사 기사를 거의 그대로 출력한 사례를 100건 넘게 첨부한 이유가 정확히 이거야.

세 번째 판단은 가처분 특유의 논리야. 가처분은 본안 판단 전에 임시로 행위를 금지하는 제도라, 법원은 금지했을 때와 안 했을 때의 피해를 저울질해. 법원은 챗GPT 서비스를 인도에서 제한하는 조치가 OpenAI뿐 아니라 이미 그 서비스를 쓰는 수많은 이용자와 기업에게 회복 불가능한 손해를 줄 수 있다고 봤어. AI 서비스가 이미 사회 인프라에 가까워졌다는 인식이 판결문에 반영된 셈이야.

그리고 반복해서 강조할 부분. 이건 가처분 단계의 표면적(prima facie) 판단이야. 본안에서 ANI가 더 강한 증거를 제출하면 결론이 달라질 수 있고, 항소심에서 뒤집힐 수도 있어. 52조가 파운데이션 모델 학습에 적용된 전례가 없었던 만큼, 상급심의 판단은 열려 있어.

한 가지 더 짚어둘 게 있어. ANI의 소장에는 저작권 침해 말고 허위 귀속(false attribution) 주장도 들어 있었어. 챗GPT가 ANI가 보도하지 않은 내용을 ANI 발로 만들어냈다는 거야. 이건 저작권이 아니라 명예훼손·부정경쟁의 영역에 가까운 문제고, 법리 구조가 완전히 달라. 통신사에게는 사실 이쪽이 더 아픈 지점일 수 있어. 기사를 학습에 쓰이는 건 라이선스료로 해결할 수 있지만, 자기 이름으로 없는 기사가 유통되는 건 돈으로 해결이 안 되거든. 이번 가처분 판단이 저작권 쟁점에 집중된 만큼, 이 축이 본안에서 어떻게 다뤄지는지가 남은 관전 포인트야.

각자 뭘 얻나

OpenAI가 얻는 것은 시간과 판례야. 인도는 사용자 수 기준으로 챗GPT의 최대 시장 중 하나야. 서비스 제한 가처분이 나왔다면 사업적 타격이 컸을 거고, 무엇보다 다른 나라 법원에 나쁜 선례가 됐을 거야. 반대로 지금 OpenAI는 "주요 관할권 법원이 학습을 공정 이용으로 봤다"는 문장을 다른 소송에서 인용할 수 있게 됐어. 다른 나라 법원이 인도 판결에 구속되지는 않지만, 참고 자료로서의 무게는 실재해.

ANI가 얻은 것은 별로 없어 보이지만 하나 있어. 본안 소송이 살아 있다는 점이야. 가처분 기각은 "당신 주장이 틀렸다"가 아니라 "지금 단계에서 즉시 금지할 만큼 명백하지는 않다"는 판단이야. ANI가 산출물 재현 증거를 보강해서 본안에서 다시 다툴 여지는 열려 있어. 다만 통신사 입장에서 이 소송의 실질적 목적이 라이선스 협상 지렛대였다면, 지렛대가 상당히 약해진 건 맞아.

인도 AI 산업이 얻는 것은 예측 가능성이야. 인도는 IT 서비스 산업이 GDP에서 차지하는 비중이 큰 나라고, AI 학습에 대한 법적 불확실성은 국내 스타트업에게도 부담이었어. 학습 자체가 원칙적으로 허용된다는 신호는 인도 내 모델 개발에 유리하게 작용해. 인도 정부가 자국 파운데이션 모델 육성 정책을 밀고 있다는 점도 배경에 있어.

전 세계 언론사가 잃는 것은 협상력이야. 지난 2년간 뉴스 업계가 AI 회사와 라이선스 계약을 맺을 수 있었던 배경에는 "안 주면 소송한다"는 카드가 있었어. 소송에서 이길 확률이 낮아지면 계약 조건도 나빠져. 이번 판결은 그 방향으로 작용해.

AI 기업 전반이 얻는 것은 규범의 형성이야. 각국 법원이 비슷한 결론을 내는 사건이 쌓일수록, 명시적 입법 없이도 사실상의 규칙이 만들어져. 그리고 그 규칙이 굳어진 뒤에 나오는 입법은 대체로 현실을 추인하는 방향으로 가지, 뒤집는 방향으로 가기는 어려워.

다른 나라 법원들은 어떻게 판단해왔나

이 판결을 이해하려면 지난 2년간 쌓인 판단들과 나란히 놓고 봐야 해. 결과가 갈렸다는 게 핵심이야.

AI 쪽에 유리했던 사례. 2025년 6월 미국 캘리포니아 북부지방법원의 윌리엄 알섭 판사는 Anthropic 사건(Bartz v. Anthropic)에서 저작물로 LLM을 학습시키는 행위 자체는 "매우 변형적(exceedingly transformative)"이며 공정 이용에 해당한다고 봤어. 같은 달 빈스 채브리아 판사도 메타 사건(Kadrey v. Meta)에서 원고들이 시장 침해를 입증하지 못했다는 이유로 메타 손을 들어줬고. 두 판결 모두 "학습 = 변형적 이용"이라는 논리를 채택했어.

AI 쪽에 불리했던 사례도 분명히 있어. 알섭 판사는 같은 판결에서 Anthropic이 학습 자료를 불법 복제 사이트에서 구했다는 점은 별개의 문제라고 판단했고, 이 부분은 결국 2025년 9월 15억 달러 규모의 합의로 이어졌어. 학습은 괜찮지만 어떻게 구했느냐는 따진다는 구도야. 2025년 2월 델라웨어 연방법원은 톰슨 로이터 대 로스 인텔리전스 사건에서 공정 이용을 부정했는데, 여기서는 만들어진 제품이 원저작물의 직접 경쟁 대체재였다는 점이 결정적이었어.

정리하면 지금까지 나온 판단들에서 반복적으로 확인되는 패턴은 세 가지야. 하나, 학습 행위 자체는 변형적 이용으로 보호받는 쪽으로 기울고 있어. 둘, 자료를 어떻게 취득했느냐는 별개로 책임을 물어. 셋, 산출물이 원저작물을 대체하거나 재현하느냐가 승패를 가장 크게 좌우해.

이번 인도 판결은 이 패턴의 첫 번째와 세 번째 축에 정확히 올라타 있어. 학습은 공정 이용, 재현 입증은 실패. 미국 판례와 다른 법체계에서 나온 판단인데도 결론의 구조가 비슷하다는 게 이 사건의 진짜 의미야. 서로 다른 나라의 서로 다른 법이 비슷한 결론으로 수렴하고 있다는 신호거든.

아직 안 끝난 사건들도 짚어둘게. 뉴욕타임스 대 OpenAI·마이크로소프트 사건은 여전히 진행 중이고, 여기서는 산출물 재현 증거가 대량으로 제출돼 있어서 결론이 다르게 나올 여지가 커. 유럽에서는 AI법의 텍스트·데이터 마이닝 예외와 옵트아웃 규정을 둘러싼 다툼이 별도로 돌아가고 있고. 한 판결로 판이 끝나는 국면이 아니야.

인도라는 무대의 특수성도 하나 더 있어. 인도는 영미법 계열이면서도 성문 저작권법의 예외 목록이 닫혀 있는 독특한 구조야. 미국처럼 판사가 네 요소를 저울질해 새로운 이용 형태를 유연하게 포섭할 수 없고, 조문에 적힌 목적에 맞는지를 따져야 해. 그런데 이번 판결은 그 닫힌 목록 안에 LLM 학습을 밀어 넣었어. 더 경직된 법제에서 더 전향적인 결론이 나왔다는 것 — 이게 다른 나라 법원과 입법자들이 이 판결을 흥미롭게 보는 진짜 이유야. 인도에서도 되는데 왜 우리는 안 되느냐는 논거가 성립하거든.

동시에 이 구조는 항소심에서 뒤집히기도 쉬운 지점이야. "법에 열거되지 않은 목적까지 확장 해석하는 건 입법권 침해"라는 반론이 인도 법체계에서는 상당히 강력한 논리거든. ANI가 항소한다면 이 지점을 정면으로 겨냥할 가능성이 높아.

언론사들은 어떻게 받아칠까

첫째, 산출물 증거로 전략을 옮기는 것. 이번 판결이 준 교훈은 명확해. "우리 기사로 학습했다"는 주장만으로는 부족하고, "이 모델이 우리 기사를 뱉어낸다"를 보여야 해. 소송을 준비하는 언론사들은 이제 크롤링 로그가 아니라 프롬프트 실험 결과를 모으는 쪽으로 자원을 옮길 거야.

둘째, 계약과 기술로 막는 것. 판례가 불리하게 굳어지면 법정 밖 수단이 중요해져. robots.txt와 크롤러 차단, CDN 레벨의 봇 필터링, 유료 장벽 강화 같은 기술적 조치들이야. 클라우드플레어가 AI 크롤러 기본 차단을 도입한 것도 이 흐름의 일부고. 다만 이건 이미 학습된 모델에는 소급 효과가 없어.

셋째, 입법 로비. 법원에서 안 되면 국회로 가는 건 자연스러운 수순이야. 각국 언론 단체들이 AI 학습에 대한 보상 청구권이나 강제 라이선스 제도를 요구하고 있어. 특히 EU와 호주, 캐나다에서 논의가 활발해. 이 경로는 시간이 오래 걸리지만 판례보다 근본적인 변화를 만들 수 있어.

넷째, 협상 테이블로 가는 것. 실제로 가장 많은 언론사가 택하고 있는 길이야. 소송 승률이 낮다면 조기에 라이선스 계약을 맺는 게 합리적일 수 있어. 다만 이번 판결로 협상 조건이 AI 회사 쪽에 유리해진 건 부정하기 어려워.

인도 특유의 변수도 있어. 인도는 항소 절차가 활발하고 대법원까지 가는 경우가 흔해. ANI가 항소하면 델리고등법원 합의부, 나아가 인도 대법원에서 다시 다툴 수 있어. 52조를 파운데이션 모델 학습에 적용한 전례가 없던 만큼, 상급심이 다른 해석을 채택할 가능성은 실재해.

그래서 뭐가 달라지는데

콘텐츠를 만드는 사람이라면, 단기적으로 바뀌는 건 없어. 다만 방향성은 분명해. 학습 자체를 막는 건 법적으로 점점 어려워지고 있고, 실효성 있는 방어선은 **접근 통제(내 사이트에 크롤러가 못 들어오게 하는 것)**와 **산출물 감시(내 콘텐츠가 그대로 나오는지 확인하는 것)**로 이동하고 있어.

AI 서비스를 만드는 개발자라면, 이번 판결에서 읽어야 할 실무적 교훈은 학습이 아니라 데이터 취득 경로야. Anthropic 사건에서 15억 달러 합의를 만든 건 학습이 아니라 불법 복제본 사용이었어. 합법적으로 접근 가능한 자료만 쓰고, 그 취득 경로를 기록으로 남겨두는 게 지금 시점에서 가장 확실한 리스크 관리야.

미디어 기업 임원이라면, 이 판결은 라이선스 협상 전략을 재검토하라는 신호야. "소송해서 이긴다"는 시나리오의 확률이 내려갔다면, 협상 카드는 법적 위협이 아니라 데이터의 실제 가치로 옮겨가야 해. 실시간성, 독점성, 구조화 수준 같은 것들 말이야. AI 회사가 돈을 내고 사는 건 결국 소송이 무서워서가 아니라 그 데이터가 필요해서야.

법률·정책을 다루는 사람이라면, 주목할 건 결론이 아니라 논리 구조의 수렴이야. 미국의 fair use, 인도의 fair dealing처럼 구조가 다른 제도가 비슷한 결론에 도달하고 있어. 이건 각국 입법 논의의 출발점이 바뀐다는 뜻이야.

한국 관점에서는 아직 유사 판례가 없다는 게 핵심이야. 한국 저작권법도 제35조의5에 정보분석을 위한 복제·전송 예외 조항 논의가 이어져 왔고, 문화체육관광부가 AI-저작권 가이드라인을 내놨지만 법원 판단은 아직 축적되지 않았어. 국내 언론사와 AI 기업 간 분쟁이 본격화되면 인도·미국 판례가 참고 자료로 등장할 가능성이 커.

일반 사용자라면, 당장 체감할 건 없어. 다만 이런 판결이 쌓이면 챗GPT 같은 서비스가 특정 국가에서 갑자기 제한될 확률이 낮아져. 2년 전만 해도 "어느 날 서비스가 막힐 수 있다"는 리스크가 실재했는데, 그 리스크가 조금씩 줄어드는 중이야.

🥄 남은 궁금증 세 가지

— 그럼 이제 AI가 뉴스 기사를 마음대로 학습해도 되는 거야? 그렇게 단순하지 않아. 이번 판단은 인도 법원의, 가처분 단계의, 표면적 판단이야. 본안에서 뒤집힐 수 있고 항소심도 남아 있어. 그리고 "학습해도 된다"와 "결과물이 원문을 재현해도 된다"는 완전히 다른 얘기야. 재현이 입증되는 사건에서는 지금도 AI 회사가 지고 있어.

— 인도 판결이 한국이나 미국에 영향을 줘? 법적 구속력은 전혀 없어. 인도 법원의 판단은 인도 밖에서 효력이 없어. 다만 다른 나라 법원이 비슷한 쟁점을 다룰 때 비교법적 참고 자료로 인용되는 일은 실제로 있어. 그리고 AI 회사들이 협상과 소송에서 "주요 관할권에서 이미 이렇게 판단됐다"고 말할 수 있게 됐다는 점은 실질적인 변화야.

— ANI는 이제 어떻게 되는 거야? 본안 소송은 계속돼. 항소도 가능하고, 실제로 항소할 가능성이 높아 보여. 다만 가처분에서 밀렸다는 건 협상 지렛대가 약해졌다는 뜻이라, 본안을 끝까지 가기보다 조건을 조정해 라이선스 계약으로 마무리할 가능성도 배제하기 어려워. 어느 쪽이든 결론이 나오려면 시간이 꽤 걸려.

참고 자료

수치는 발표 시점 기준이라 바뀔 수 있어.