런던(Reuters) — 게티 이미지(Getty Images)가 AI 이미지 생성기를 둘러싼 스태빌리티 AI(Stability AI) 상대 영국 고등법원 소송에서 대체로 패소했다. 사건은 런던 고등법원에서 심리됐으며, 업계에 선례적 의미를 던진 판결로 주목됐다.
2025년 11월 4일, 로이터 보도에 따르면, 시애틀에 본사를 둔 게티 이미지는 보도용 에디토리얼 콘텐츠와 크리에이티브 스톡 이미지·영상을 생산하는 기업으로, 스태빌리티 AI가 자사의 이미지를 활용해 Stable Diffusion 시스템을 “훈련”시켰다고 주장했다. Stable Diffusion은 텍스트 입력으로부터 이미지를 생성하는 AI 모델이다.
게티 이미지는 스태빌리티 AI가 영국으로 반입한 AI 모델이 자사 저작권을 침해했다고 주장하며, 상표권 침해와 2차 저작권 침해secondary copyright infringement를 근거로 소송을 제기했다.
조안나 스미스(Joanna Smith) 판사는 서면 판결에서 상표권 침해에 대해 게티 이미지의 주장이 “일부(in part)” 인정됐다고 밝혔으나, 그 판단은 “역사적(historic)이면서도 범위가 극히 제한적(extremely limited in scope)”이라고 지적했다. 또, 2차 저작권 침해 주장은 기각했다.
“게티는 상표권 침해에서 ‘일부(in part)’ 성공했으나, 그 판단은 ‘역사적(historic)’이지만 동시에 ‘범위가 극히 제한적(extremely limited in scope)’이다.”
핵심 쟁점 정리
이번 판결의 요지는 다음과 같다. 첫째, 게티 이미지의 상표권 침해 주장은 일부만 받아들여졌다. 둘째, 2차 저작권 침해 주장은 완전히 기각됐다. 판결은 상표와 저작권이라는 서로 다른 법 영역에서 AI 모델 개발·배포와 관련된 책임 범위를 구분해 판단했다는 점에서 의미가 있다.
상표권 침해는 일반적으로 타인의 등록상표 또는 그와 혼동될 수 있는 표지를 식별표지 기능을 손상하는 방식으로 사용하는 행위를 말한다. 이번 사건에서 법원은 상표권 부분에 대해 일부 인정했지만, 판결문 표현 그대로 그 영향 범위를 매우 제한적으로 선을 그었다. 이는 AI 모델의 개발·배포 과정에서 상표가 어떻게 표시·활용되었는지가 핵심 심리 대상이 되었음을 시사한다.
반면 2차 저작권 침해는 직접 침해자가 아닌 제3자가 특정 행위(예: 침해물의 수입·유통·제공)를 통해 침해를 가능케 하거나 촉진하는 경우에 성립할 수 있는 책임 유형이다. 법원은 이 청구를 기각했다. 이는 본건에서 제시된 주장과 입증의 틀이 영국법 하의 2차 침해 성립 요건을 충족하지 못한다고 본 판단으로 해석된다.
AI 이미지 생성과 ‘훈련’(training)의 의미
Stable Diffusion과 같은 생성형 AI는 텍스트 프롬프트를 입력하면 해당 설명을 시각화한 이미지를 만들어낸다. 이러한 모델의 “훈련”은 대규모 데이터셋에서 패턴을 통계적으로 학습하는 과정으로, 이미지의 구체적 표현을 그대로 저장한다기보다 확률적 표현을 형성한다는 점이 기술적으로 강조되곤 한다일반적 기술 설명. 다만, 학습 데이터의 출처와 권리 관계, 그리고 학습 단계에서의 합법성 및 결과물의 저작권적 성격은 전 세계적으로 활발한 법적 논쟁의 대상이다.
이번 사건에서 게티 이미지는 자사 이미지가 허락 없이 훈련에 사용됐다고 주장했고, 나아가 스태빌리티 AI가 영국으로 해당 모델을 반입했다고 지적했다. 이러한 주장은 국경 간 데이터·모델 이동과 각 국 저작권법의 적용 범위라는 복잡한 문제를 동반한다.
법원의 판단이 시사하는 바
판사는 상표권 이슈에서만 부분적 인정을 내리고, 2차 저작권 침해는 기각함으로써, AI 관련 분쟁에서 청구 유형별로 성립 요건과 증명 책임이 분명히 다름을 부각했다. 특히 “역사적이지만 범위가 극히 제한적”이라는 표현은, 본 판결이 첫 기준점으로서의 상징성과 함께 광범위한 일반 규범으로 해석되기에는 아직 사실관계·증거가 충분히 누적되지 않았음을 암시한다.
산업적으로 보면, 상표표시의 관리와 데이터 사용의 합법성은 서로 다른 트랙에서 다뤄질 공산이 크다. 기업은 모델 개발·배포 시 상표 노출·표기 관행을 정비하고, 데이터 수집·가공·훈련·배포 단계별로 권리 검토와 리스크 평가를 세분화할 필요가 있다. 이는 단지 이번 사건에 국한되지 않고, 유럽·미국·아시아 등 주요 관할권에서 진행 중인 유사 논쟁과도 궤를 같이한다.
용어 설명: 일반 독자를 위한 핵심 개념
상표권 침해: 소비자가 상품·서비스의 출처를 식별하는 데 쓰이는 표지(상호, 로고 등)를 무단으로 사용해 출처 혼동이나 식별력 훼손을 초래하는 행위다. AI 분야에서는 모델·서비스 명칭, 인터페이스 표기, 결과물 내 마크 표시 등이 쟁점이 될 수 있다.
2차 저작권 침해: 직접 침해자가 따로 존재하는 상황에서, 제3자가 침해 콘텐츠의 수입·유통·제공·판매 촉진 등으로 침해를 도움 또는 조장할 때 성립할 수 있다. 직접 침해와의 인과관계, 제3자의 인지·의도, 침해물의 특정성 등이 핵심 요건으로 논의된다.
텍스트-이미지 생성 모델: 사용자가 입력한 텍스트(프롬프트)를 바탕으로 합성 이미지를 만드는 시스템이다. 이 과정에서 모델은 학습된 확률 분포를 활용해 새로운 조합의 픽셀 패턴을 생성한다.
업계에의 실용적 함의
이번 판결은 상표관리의 중요성과 저작권 법리의 엄격한 요건을 동시에 상기시킨다. 서비스 명칭·로고·표기의 사용 지침을 강화하고, 결과물에 타인의 상표가 표시되거나 연상될 소지가 있는지 점검하는 등 브랜드 안전성 확보가 필요하다. 동시에, 데이터 파이프라인 전반에서 권리 보장 체계(라이선스, 예외 규정 준수, 투명한 문서화 등)를 구조화해 분쟁 리스크를 낮추는 전략이 요구된다.
법원의 “범위가 극히 제한적”이라는 단서는, 개별 사건의 사실관계에 따라 결과가 달라질 수 있음을 뜻한다. 따라서 기업과 개발자는 관할권별 판례 동향, 규제 가이드라인, 업계 표준을 지속적으로 모니터링하며, 모델 개발·배포 정책을 유연하게 업데이트해야 한다.
정리
게티 이미지는 스태빌리티 AI를 상대로 한 영국 고등법원 소송에서 상표권 침해 일부만 인정받았고, 2차 저작권 침해 주장은 기각됐다. 조안나 스미스 판사는 판결을 “역사적이지만 범위가 극히 제한적”이라고 규정했다. 본 판결은 생성형 AI와 지식재산권의 접점에서 법적 책임의 층위를 다시 확인시켰으며, 향후 유사 분쟁에서 청구 유형별 입증 전략과 컴플라이언스 설계의 중요성을 부각시켰다.
