개발자로서 AI 코딩 도구(Cursor, Copilot, ChatGPT 등)는 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 생산성은 비약적으로 상승했지만, 지식재산(IP) 전문가의 관점에서 볼 때 이면에는 ‘보이지 않는 법적 리스크’가 도사리고 있습니다. 바로 AI가 생성한 코드의 저작권 귀속 문제와 오픈소스 라이선스 오염(Contamination) 가능성입니다.
오늘은 디지털 아키텍처를 설계하는 우리가 반드시 인지해야 할 AI 코드의 법적 성격과 안전한 사용 전략에 대해 이야기해보고자 합니다.
1. AI가 짠 코드는 누구의 것인가?
현재 주요 국가(한국, 미국, EU 등)의 저작권법과 판례는 “인간의 창작적 기여가 없는 AI 생성물은 저작권으로 보호받지 못한다”는 입장을 고수하고 있습니다.
즉, 프롬프트 한 줄로 AI가 100% 생성한 함수나 클래스는 누구나 자유롭게 가져다 쓸 수 있는 ‘Public Domain(공유 저작물)’에 가깝게 해석될 여지가 큽니다. 이는 기업 입장에서 치명적일 수 있습니다. 우리 회사의 핵심 알고리즘을 AI가 전적으로 작성했다면, 경쟁사가 이를 그대로 베껴도 저작권 침해를 주장하기 어려울 수 있기 때문입니다.
해결책:
- AI가 생성한 코드를 그대로 사용하기보다, 개발자가 직접 수정하고 재구성(Refactoring)하는 과정을 거쳐야 합니다. 이를 통해 ‘인간의 창작적 기여’를 입증할 수 있는 근거를 남겨야 합니다.
- Git 커밋 로그 등을 통해 개발자가 코드를 검토하고 수정했음을 기록으로 남기는 것이 중요합니다.
2. 학습 데이터와 오픈소스 라이선스의 함정
더 큰 문제는 ‘라이선스 오염’입니다. LLM은 수십억 줄의 공개 코드를 학습했습니다. 이 중에는 MIT나 Apache 같은 허용적인 라이선스도 있지만, 소스 코드 공개 의무가 있는 GPL(General Public License) 코드도 포함되어 있습니다.
만약 AI가 특정 기능을 구현하면서 학습된 GPL 코드를 그대로 ‘복사-붙여넣기’ 수준으로 제안했고, 우리가 이를 검증 없이 상용 소프트웨어에 포함시켰다면 어떻게 될까요? 최악의 경우, 전체 프로젝트의 소스 코드를 공개해야 하는 법적 의무가 발생할 수 있습니다. 이는 독점적 기술을 보유해야 하는 기업에게는 재앙과도 같습니다.
3. 안전한 AI 코딩을 위한 3가지 전략
기술과 법의 경계에서 안전하게 AI를 활용하기 위해 다음 3가지 원칙을 제안합니다.
첫째, 참조(Reference) 기능 활용하기 최신 AI 에디터들은 생성된 코드가 공개된 저장소의 코드와 유사한지 확인하는 필터링 기능을 제공합니다. Copilot의 경우 ‘Public code filtering’ 옵션을 켤 수 있습니다. 이를 활성화하여 무의식적인 라이선스 위반을 방지해야 합니다.
둘째, 격리(Isolation) 아키텍처 설계 외부 라이브러리나 AI 의존도가 높은 모듈은 핵심 비즈니스 로직과 분리하여 설계합니다. 만약 라이선스 문제가 발생하더라도 해당 모듈만 교체하면 되도록 시스템의 결합도(Coupling)를 낮추는 것이 중요합니다. 이는 기술적 아키텍처 관점에서도 좋은 설계입니다.
셋째, 생성된 코드의 출처 확인 습관 복잡한 알고리즘을 AI가 제안했을 때는 구글링이나 스택오버플로우 검색을 통해 해당 코드가 특정 오픈소스 프로젝트에서 유래된 것은 아닌지 역검증(Cross-check)하는 습관을 들여야 합니다.
마치며: 도구는 죄가 없다, 쓰는 사람이 주체다
AI는 강력한 ‘Pair Programmer’이지만, 법적 책임을 져주지는 않습니다. 결국 코드에 대한 최종 권한과 책임은 키보드 앞에 앉은 우리에게 있습니다.
AI가 작성해 준 코드를 맹신하지 않고, “이 코드가 어디서 왔는가?”, “이 코드를 내가 완전히 통제하고 있는가?”를 끊임없이 되물어야 합니다. 그것이 진정한 의미의 ‘AI-Native’ 개발자가 갖춰야 할 소양일 것입니다.