Roblox NoAI 사건 기각, 그 이유는 아티스트들을 우려하게 해야 한다

연방 판사가 10월 2일 Roblox를 상대로 한 집단 소송을 기각하며, 원고가 플랫폼이 자신의 3D 작업물에서 메타데이터를 의도적으로 삭제했다는 점을 입증하지 못했다고 판결했습니다. 이 사건은 절차상의 작은 결정에 불과하지만, 자신의 작업물이 AI 학습에 사용되지 않도록 옵트아웃 태그에 의존하는 모든 이에게는 매우 큰 시사점을 줍니다.

아티스트인 Austin Beaulier는 2026년 3월에 소송을 제기했습니다. 그의 주장은 Roblox가 동의 없이 자신의 3D 모델을 AI 학습에 사용했으며, 그 사용으로 이어지는 경로가 해당 자산에서 NoAI 태그를 제거하는 것이었다는 것입니다. 법적 이론은 디지털 밀레니엄 저작권법(DMCA) 위반, 즉 저작물에서 저작권 관리 정보를 제거했다는 것이었습니다.

이 사건의 핵심은 해당 분야 밖의 대부분 사람이 들어본 적 없는 데이터셋이었습니다. Objaverse-XL에는 수백만 개의 3D 작업물이 있으며, 법원은 원시 자산이 머신러닝 전처리를 통해 어떻게 수치 입력으로 변환되는지 심리했습니다. 바로 그 변환 과정에서 메타데이터가 사라집니다. 객체를 받아 텐서를 생성하는 파이프라인은 텍스트 태그를 계속 전달할 이유가 없으며, 태그를 버리는 일은 결정이라기보다 일상적인 절차로 일어납니다.

Beth Labson Freeman 판사는 그 이론의 한 부분에는 동의했습니다. NoAI 태그는 콘텐츠 관리 정보에 해당합니다. 주장이 무너진 지점은 의도였습니다. 원고는 Roblox가 메타데이터를 의도적으로 제거했다는 점을 입증하지 못했고, 그러한 입증이 없으면 DMCA 주장은 살아남지 못했습니다.

의도 요건이 모든 문제인 이유

저작권 고지를 제거하는 행위는 이를 알면서 잘못된 의도로 했을 때만 DMCA 위반이 됩니다. 수백만 개의 3D 자산을 받아들여 원시 파일을 수치 입력으로 변환하는 머신러닝 파이프라인에서 메타데이터는 일반적으로 의도적인 행위가 아니라 전처리의 부작용으로 누락됩니다.

그 구분은 외부에서 거의 입증할 수 없습니다. 창작자는 자신의 NoAI 태그가 데이터셋에서 사라진 것은 볼 수 있습니다. 하지만 누군가 그것을 제거하기로 결정했다는 문서나 그 계획을 설명하는 내부 메시지는 볼 수 없습니다. 제거를 수행하는 것은 파이프라인이며, 파이프라인에는 의도가 없습니다.

이 판결은 수백만 개의 3D 작업물을 보관하는 데이터셋인 Objaverse-XL과 원시 자산이 전처리를 통해 어떻게 수치 입력으로 변환되는지에 대해 구체적으로 논증했습니다. 법원의 판단은 좁았습니다. 원고는 어떤 제거 행위가 의도적이었다는 점을 보여주는 사실을 주장하지 못했습니다.

따라서 이 사건은 아티스트의 작업물을 동의 없이 학습하는 것이 적법한지에 관해 아무것도 확정하지 못했습니다. 다만 태그 제거 경로는 걸어가기 어려운 길이라는 점을 확립했습니다. 원고에게 필요한 증거가 피고의 파이프라인 안에 있기 때문입니다.

창작자가 여기서 얻어야 할 것

핵심은 메타데이터 태그가 서비스 약관에 비해 법적으로 약한 수단이라는 점입니다. 플랫폼이 사용자와 맺은 계약은 파일에 삽입된 태그와 달리 강제할 수 있습니다. 계약은 창작자에게 전처리 단계 내부에서 무슨 일이 일어났는지 입증하라고 요구하지 않기 때문입니다.

이는 업로드 흐름에 “no-AI” 토글을 넣은 많은 플랫폼에 불편한 결론입니다. 그 토글은 사용자 선호의 진정한 표현이며 플랫폼의 문화를 형성할 수 있습니다. 그러나 소송 전략으로서는, 클릭하는 사람들이 아마 가정하는 것보다 훨씬 적은 역할을 합니다.

이 판결은 또한 일반적으로 아티스트 앞에 높은 입증 기준을 세웁니다. 자동화된 학습 파이프라인이 관련된 사건은 보통 파이프라인이 무엇을 했는지에 따라 좌우되며, 그것이 무엇을 했는지에 대한 로그는 피소된 당사자가 보유합니다. 창작자는 출력물과 자신의 태그가 없다는 점은 볼 수 있습니다. 그러나 그 두 관찰 사이의 모든 것은 그들이 들여다볼 수 없는 시스템 뒤에 있습니다.

그러한 비대칭성은 이런 종류의 모든 사건에 흐릅니다. 자동화된 프로세스를 상대로 소송하는 구조적 현실입니다. 피고가 기록을 보유하고, 원고는 외부에서 의도를 재구성해야 합니다. 법원은 증거 개시를 강제할 수 있지만, 증거 개시를 위해서는 먼저 기각 신청에서 살아남아야 하며, 이 사건은 바로 그 기각 신청 단계에서 끝났습니다.

같은 주의 다른 측면

같은 주에는 인접한 쟁점에서 반대 방향으로 나아간 판결들이 나왔습니다. 제3순회항소법원은 Thomson Reuters v. ROSS Intelligence에서 경쟁 법률 리서치 제품을 학습시키기 위해 Westlaw 헤드노트를 복제한 것은 공정 이용이 아니라고 판시했습니다. 이는 AI 학습을 겨냥한 공정 이용 항변을 재판한 최초의 연방 항소법원 결정입니다. 법원은 그 한계를 신중히 언급했습니다. 그 사건의 모델은 생성형이 아니었고, 그 사용은 원래 제품을 직접 대체하는 것이었기 때문입니다.

캘리포니아의 한 판사는 ByteDance가 학습용 동영상을 얻기 위해 YouTube의 기술적 보호 조치를 우회했다는 소송을 별도로 기각하지 않았습니다. 그 사건에서 원고들은 ByteDance가 승인된 재생 환경 밖에서 출처 증명 토큰 매개변수를 추출하고 재사용했다고 주장하여 소장 요건을 통과했습니다.

세 판결을 함께 읽으면, 결과는 원고가 학습 데이터에 도달하기 위해 어떤 메커니즘을 사용하는지에 크게 좌우됩니다. 접근 통제를 우회하는 것은 개별적 행위를 주장하는 것입니다. 전처리 파이프라인 내부에서 메타데이터 태그를 제거하는 것은 의도 상태를 주장해야 합니다.

그 차이는 어떤 사건이 제기되는지를 형성하고, 따라서 어떤 법적 질문이 먼저 답해지는지를 좌우합니다. 원고들은 증거가 확보 가능한 이론으로 쏠리며, 이는 커지는 AI 저작권 소송의 흐름이 가장 강한 주장보다 가장 입증하기 쉬운 주장에 의해 형성되고 있음을 의미합니다. 태그가 제거된 아티스트는 더 명확한 억울함을 가졌을 수 있지만, 더 어려운 사건을 안고 있을 수 있습니다.

ByteDance 판결에는 주목할 만한 두 번째 구조적 차이가 있습니다. 법원은 제9순회항소법원의 2017년 Disney v. VidAngel 결정에 의존했는데, 이는 기술적 보호 조치가 접근 통제와 복제 통제 모두로 작동할 수 있으며, 저작물에 접근하는 승인된 방법이 있다고 해서 그 조치가 접근 통제에 해당하는 것을 반드시 막는 것은 아니라고 판시했습니다. 이 판례는 원고에게 의도 입증에 의존하지 않는 경로를 제공합니다. 우회는 의도 상태가 아니라 행위이기 때문입니다.

아티스트에게 실용적인 조언은 태그가 아니라 서비스 약관을 읽으라는 것입니다. 태그는 당신이 볼 수 있는 것입니다. 계약은 법원이 강제할 수 있는 것입니다. 그리고 학습 파이프라인을 구축하는 모든 이에게, 이 판결들은 누군가 의도를 문서로 남겼는지와 무관하게 법적 위험이 전처리 단계에서 쌓인다는 점을 상기시킵니다.

업계가 들어야 할 말

Roblox 판결은 플랫폼이 학습 데이터셋을 어떻게 구성하는지에 대한 신호이기도 합니다. 전처리에서 태그 제거가 일상적이라면, no-AI 토글과 학습 파이프라인을 가진 모든 플랫폼은 Roblox와 같은 위험 프로필을 가지며, 그 위험은 제거가 의도적이었다는 기록이 존재하는지에 달려 있습니다.

그 위험을 줄이고자 하는 플랫폼에는 간단한 선택지가 있습니다. 결정을 로그로 남기는 것입니다. 메타데이터 처리를 문서화하고 가능한 곳에서는 옵트아웃 신호를 존중하는 파이프라인은 모든 것을 조용히 버리는 파이프라인과 다른 증거상 위치에 있습니다. 그것이 학습의 적법성이라는 근본 질문을 해결하지는 않습니다. 다만 원고가 제기할 수 있는 주장을 바꿉니다.

반대 압력은 의도를 문서화하면 기록이 생긴다는 점입니다. “우리는 메타데이터 태그를 제거한다”라고 적어 두는 플랫폼은 상대방 변호사가 갖고 싶어 할 사실을 적어 둔 셈입니다. 합리적인 대응은 결과가 아니라 정책을 문서화하는 것이며, 이는 대부분의 다른 맥락에서 책임 있는 데이터 거버넌스가 취하는 모습입니다.