Copyright in AI-Created Works: Challenges for Creators -redesigning visible accountability procedures in focusing on webtoons-

본 연구는 생성형 인공지능(AI)의 급속한 확산이 웹툰 창작 생태계의 생산 효율성을 높이는 동시에, 저작권의 핵심 전제인 ‘인간 저작자성’ 판단과 책임 귀속, 표시•기록•검증 절차의 공백을 확대하고 있음을 문제로 설정한다. 결과 중심의 저작권 판단만으로는 학습 데이터의 불투명성, 표현 유사성 논란, 분쟁 시 증거 부족과 정정 지연 등 현장 리스크를 충분히 완화하기 어렵다는 점에 주목하여, 저작권 논의를 ‘과정 중심 책임’으로 전환하는 관점에서 ‘가시적 책임(Visible Accountability)’ 절차를 개념화하고 실행 가능한 표준운영절차(SOP)로 재설계하였다. 연구 방법은 규범•정책 텍스트 비교분석과 질적 사례 분석, 그리고 절차 설계(Design Science) 기반의 SOP 프로토타이핑을 결합하였다. 규범 비교 는 미국 저작권청의 AI 등록 지침 및 허브 자료, EU AI Act 및 이행 문서, 한국 인공지능기본법을 대상으로 ‘의무-주체-증빙-기한’ 코드로 분석했다. 사례 분석은 자동화 편향형 제작에서의 스타일 유사성•프로비넌스 논쟁, 디렉터 중심 혼합형 협업, 국내 웹툰의 AI 보정 논란과 독자 반응 및 플랫폼 규정 개편 흐름을 종합하여 신뢰 붕괴를 촉발하는 절차적 결여(표시•로그•권리 검증•사후 운영)를 도출하였다. 분석 결과, 세 규범 체계는 저자성의 실체를 재정의하기보다 ‘고지-기록-검증’을 통한 절차의 가시화를 강화하는 방향으로 수렴하며, 사회적 수용성은 ‘AI 사용량’보다 ‘사용 방식과 증빙’에 의해 좌우됨을 확인했다. 이에 본 연구는 웹툰 생애주기(사전 제작/모델 선택-제작•편집-유통•사후 관리)에 적용 가능한 가시적 책임 SOP를 제안한다. 제안된 SOP는 표시(Disclosure)•로그(Versioning)•권리(Rights)•사후 운영(Post-operations)의 4축으로 구성되며, 라벨-메타데이터 이중화, 초안→AI 제안→인간 편집→최종본의 버전•diff 기록, 권리 증빙 패키지(권원•TDM 옵트아웃•개인권 점검•감사 범위) 내재화, 신고-검증-정정-제재의 SLA 운영을 최소 요건으로 제시한다. 또한 파일럿•A/B 테스트•DID 기반의 최소 실증 설계를 제안하여 독자 신뢰•분쟁 지표•정정 처리시간 변화를 측정할 수 있게 한다. 본 연구는 인간 저작자성 원칙하의 책임 공백을 ‘과정 증빙’ 중심의 운영 설계로 완충하는 실행 경로를 제시했으나, 기술 구현과 비용-효과에 대한 실증이 부족하므로 후속 연구에서 현장 파일럿과 정량 검증, 보상 메커니즘 및 데이터 출처 거버넌스와 결합한 확장 모델이 요구된다.