LLM 데이터 사용의 법적 환경

소개

모든 마케터가 알고 싶어 하는 것:

대규모 언어 모델은 내 데이터를 어떻게 활용하는가? 그리고 법적으로 허용되는 범위는 어디까지인가?

최근까지 이는 추상적인 질문이었습니다. 오늘날 이 질문은 다음과 같은 사항을 결정합니다:

✔ 콘텐츠가 어떻게 수집되는지

✔ 귀사 사이트가 AI 답변에 노출될 수 있는지 여부

✔ 삭제 또는 수정 요청 가능 여부

✔ '옵트아웃' 및 '훈련 금지' 신호 작동 방식

✔ 구조화된 데이터가 규정 준수에 미치는 영향

✔ 저작권이 생성형 답변과 어떻게 상호작용하는지

✔ AI 기업들이 라이선싱, 크롤링, 공정 이용을 어떻게 해석하는지

✔ 합성 출력물에서 침해로 간주되는 사항

모델 훈련, 데이터 수집, 사용자 프라이버시, 저작권법이 충돌하는 세상에 접어들었습니다. 브랜드가 LLM 기반 검색 및 발견 환경에서 생존하려면 관련 규정을 이해해야 합니다.

이 가이드는 2025년 LLM 데이터 사용의 전체 법적 환경, 브랜드가 알아야 할 사항, AI 시대에 콘텐츠를 보호하고 최적화하는 방법을 상세히 설명합니다.

1. LLM의 데이터 수집 및 활용 방식: 세 가지 법적 범주

법적으로 LLM 데이터 사용은 세 가지 범주로 구분됩니다:

범주 1 — 훈련("학습")에 사용되는 데이터

여기에는 언어 작동 방식을 모델에 가르치는 데 사용되는 웹 콘텐츠가 포함됩니다.

카테고리 2 — 검색용 데이터("참조")

모델이 완전히 암기하지는 않지만 실행 시점에 다음을 통해 접근하는 데이터입니다:

색인
임베딩
RAG (검색 강화 생성)
벡터 검색
문맥 검색

이는 훈련보다는 "검색 엔진 사용"에 가깝습니다.

법적 쟁점에는 다음이 포함됩니다:

캐싱 규칙
API 사용 제한
저작권 표시 요구 사항
사실적 정확성 의무

카테고리 3 — AI가 생성한 데이터("출력")

다음이 포함됩니다:

AI 요약
인용
재작성
비교
구조화된 답변
개인화된 추천

여기서 법적 질문은 다음과 같습니다:

책임
명예훼손
정확성
출력물의 저작권
공정한 출처 표기
브랜드 허위 표시

모든 대규모 언어 모델 플랫폼은 각 범주에 대해 서로 다른 규칙을 적용하여 마케터가 반드시 이해해야 할 법적 모호성을 야기합니다.

2. LLM 데이터 사용을 규정하는 글로벌 법적 프레임워크

2024–2025년에는 급속한 규제 변화가 있었습니다.

가장 중요한 법률은 다음과 같습니다:

1. EU 인공지능법(2024–2025년 시행)

세계 최초의 포괄적 AI 규제입니다.

마케팅 담당자에게 영향을 미치는 주요 조항:

✔ 훈련 투명성 — 모델은 데이터 범주를 공개해야 함

✔ 훈련 데이터 사용에 대한 거부권

✔ 워터마킹/출처 추적 규정

✔ 안전성 문서화

✔ 위험 등급 분류

✔ 안전하지 않은 출력에 대한 제재

✔ 생체 인식 및 개인 데이터에 대한 엄격한 규칙

✔ "고위험 AI 시스템" 의무 사항

EU는 전 세계적으로 가장 엄격한 LLM 규제를 시행하고 있습니다.

2. GDPR (이미 LLM 데이터 처리를 규율함)

LLM은 다음 사항에 대해 GDPR을 준수해야 합니다:

개인 데이터
민감한 데이터
동의
목적 제한
삭제권
정정권

GDPR은 훈련과 RAG 검색 모두에 영향을 미칩니다.

3. DMCA + 미국 저작권법

주요 쟁점:

저작권이 있는 텍스트에 대한 훈련은 '공정 이용'에 해당하나요?
생성된 요약본은 침해로 간주되나요?
생성된 결과물이 원작과 경쟁하는가?
AI 기업들은 대규모 데이터셋에 대한 라이선스를 취득해야 하는가?

향후 2~3년간 다수의 소송을 통해 명확해질 예정입니다.

4. 영국 데이터 보호법 및 AI 규제 로드맵

GDPR과 유사하지만 더 유연합니다.

주요 쟁점:

"정당한 이익" 훈련
옵트아웃 신호
저작권 예외
AI 투명성

5. 캐나다 AIDA(인공지능 및 데이터법)

주요 초점:

위험
동의
투명성
데이터 이동성

훈련 및 RAG 파이프라인 모두를 포괄합니다.

6. 캘리포니아 CCPA / CPRA

적용 범위:

개인 데이터
옵트아웃
교육 제한
사용자별 권리

7. 일본, 싱가포르, 한국 신흥 AI 법률

주요 내용:

저작권
허용되는 색인화
개인 데이터 제한
환각 최소화 의무

일본은 특히 AI 훈련의 합법성 측면에서 중요합니다.

**3. AI 기업이 귀하의 데이터로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것**

이 섹션은 현재의 법적 현실을 명확한 용어로 설명합니다.

A. AI 기업이 합법적으로 할 수 있는 것

✔ 공개적으로 접근 가능한 대부분의 페이지 크롤링

robots.txt를 준수하는 한 (이 부분은 여전히 논쟁 중입니다).

✔ 공개적으로 이용 가능한 텍스트로 훈련 (다수 관할권에서)

"공정 이용" 논거 하에서는 가능하지만 소송을 통해 시험받고 있습니다.

✔ 검색 시 사이트 활용

이는 "검색과 유사한" 행위로 간주됩니다.

✔ 파생된 설명 생성

요약은 원문 그대로가 아닌 경우 일반적으로 합법입니다.

✔ 귀사 웹사이트를 인용 및 링크

인용은 법적으로 권장되며 제한되지 않습니다.

B. AI 기업이 법적으로 할 수 없는 것

❌ 라이선스 없이 저작권 보호 콘텐츠를 그대로 사용

직접적인 복제는 공정 사용으로 보호되지 않습니다.

❌ 훈련 시 옵트아웃 신호 무시

EU는 준수를 의무화합니다.

❌ 법적 근거 없이 개인 데이터 처리

GDPR이 적용됩니다.

❌ 명예훼손적이거나 유해한 요약 생성

이는 법적 책임을 발생시킵니다.

❌ 브랜드를 허위로 표현하지 마십시오

소비자 보호법에 따라.

❌ 독점적/유료 콘텐츠를 공개 콘텐츠로 취급

무단 스크래핑은 불법입니다.

4. "훈련 금지" 및 AI 로봇 지침의 부상

2024–2025년 새로운 표준 도입:

**1. `noai` 및 `noindexai` 메타 태그

OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity에서 사용.

**2. `User-Agent: GPTBot` (및 동등한 표현)

AI 크롤링 및 훈련에 대한 명시적 옵트아웃을 허용합니다.

3. EU AI 법안: 의무적 옵트아웃 인터페이스

LLM은 콘텐츠 소유자가 다음을 요청할 수 있는 방법을 제공해야 합니다:

✔ 훈련 데이터에서 제외

✔ 사실 수정

✔ 유해한 출력물 제거

이는 중대한 변화입니다.

4. OpenAI 저작권 표시 및 옵트아웃 허브

OpenAI는 이제 다음을 지원합니다:

✔ 훈련 옵트아웃

✔ 모델 메모리에서 콘텐츠 제거

✔ 출처 인용 설정

5. Google의 "AI 웹 퍼블리셔 제어 기능"(Gemini 개요)

사이트는 다음을 지정할 수 있습니다:

✔ AI 개요에 사용 가능한 페이지 지정

✔ 스니펫 권한

✔ RAG 접근성

5. 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)의 저작권 처리 방식

저작권은 LLM의 핵심 법적 쟁점입니다.

중요한 사항은 다음과 같습니다:

1. 훈련 대 출력

훈련: "공정 이용" 주장 출력: 저작권이 있는 텍스트를 그대로 복제해서는 안 됨

대부분의 소송은 훈련 과정의 합법성에 초점을 맞춥니다.

2. 2차적 저작물

요약은 일반적으로 합법입니다. 문자 그대로의 재생산은 아닙니다.

3. 변형적 이용 주장

AI 기업들의 주장:

"훈련"은 변형적입니다
"임베딩 표현"은 복제물이 아님
“통계적 학습”은 침해가 아님

법원은 (아직) 결정적인 판결을 내리지 않았습니다.

4. 데이터베이스 권리 (EU 특유)

LLM은 자유롭게 수집할 수 없습니다:

선별된 디렉토리
독점 데이터베이스
라이선스가 필요한 데이터 수집

이는 SaaS 비교 사이트, 리뷰 플랫폼 및 틈새 데이터 세트에 영향을 미칩니다.

5. 라이선스 기반 훈련(미래)

예상되는 사항:

✔ 라이선스 콘텐츠 풀

✔ 유료 데이터 계약

✔ 파트너 전용 교육 피드

✔ 프리미엄 인덱스 계층

AI는 라이선스 지식 생태계로 진화할 것입니다.

6. 책임: 잘못된 AI 답변에 대한 책임은 누구에게 있는가?

2025년에는 책임 소재가 다음에 따라 달라집니다:

1. 지역

EU: AI 기업에 대한 강력한 책임 미국: 책임 체계 여전히 진화 중 영국: 혼합 접근 방식 아시아: 지역별로 크게 상이

2. 오류 유형

명예훼손
유해한 권고
허위 진술
의료/금융 오정보

3. 사용자 상황

전문적 사용 vs. 개인적 사용 vs. 소비자 사용.

4. 브랜드가 허위로 표현되었는지 여부

AI 시스템이 브랜드를 부정확하게 설명한 경우, 책임 범위에는 다음이 포함될 수 있음:

인공지능 기업
답변을 제공하는 플랫폼(검색 엔진)
출판사(드문 경우)

7. 브랜드 대응 방안: 법적·기술적 대응 가이드

현대적 대응 전략은 다음과 같습니다.

1. 명확하고 기계가 읽을 수 있는 데이터 공개

위키데이터 + 스키마는 법적 모호성을 줄입니다.

2. 데이터 위생 유지

LLM은 모든 표면에서 일관된 사실을 확인해야 합니다.

3. 브랜드 관련 AI 출력 모니터링

확인:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ 퍼플렉시티

✔ 애플 인텔리전스

오류를 신고하세요.

4. 공식 수정 채널을 이용하세요

대부분의 플랫폼에서는 이제 다음을 허용합니다:

✔ 수정 요청

✔ 출처 인용 선호도 설정

✔ 모델 업데이트 제출

✔ 훈련 제외 선택

5. 로봇 및 AI 메타 제어 시행

사용법:

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">
User-Agent: GPTBot
Disallow: /

…훈련을 차단하려면.

6. 독점 데이터 보호

잠금 설정:

✔ 게이트드 콘텐츠

✔ SaaS 대시보드

✔ 비공개 문서

✔ 사용자 데이터

✔ 내부 리소스

7. 법적 명확성을 위한 브랜드 엔터티 강화

강력하고 일관된 법인 발자국은 다음과 같은 위험을 줄입니다:

✔ 허위 주장

✔ 잘못된 기능 목록

✔ 잘못된 가격 책정

✔ 잘못된 정보

LLM은 검증된 엔티티를 인용하기에 "더 안전한" 것으로 간주하기 때문입니다.

8. 법적 환경 탐색에서 Ranktracker의 역할

Ranktracker는 규정 준수에 적합한 AI 가시성을 지원합니다.

웹 감사

메타데이터 문제, 스키마 충돌, 구조적 문제 등을 감지합니다.

키워드 파인더

정의의 명확성을 위한 규정 준수 콘텐츠 클러스터 구축.

백링크 검사기 및 모니터

권위 있는 사이트 간 합의 구축 (법적 검증에 중요).

SERP 검사기

AI 시스템이 사용하는 카테고리 + 엔티티 신호를 파악합니다.

AI 기사 작성기

모호함을 줄이고 깔끔하고 구조화된 기계가 읽을 수 있는 콘텐츠를 생성합니다.

랭크트래커는 브랜드가 법적 준수, AI 친화적이며 생성형 생태계 전반에 걸쳐 일관되게 표현되도록 보장합니다 .

**마지막 생각:

AI 법규가 새로운 SEO로 부상 중 — 모든 브랜드는 적응해야 합니다**

LLM 데이터 사용의 법적 환경은 급속도로 진화하고 있습니다.

향후 24개월 내 AI 법은 다음을 재정의할 것입니다:

✔ 콘텐츠 크롤링 방식

✔ 훈련에 사용 가능한 자료

✔ 출처 표기가 필요한 경우

✔ 침해로 간주되는 행위

✔ 사실적 정정 사항의 이행 방식

✔ AI 시스템이 반드시 공개해야 하는 데이터

✔ 브랜드가 자신의 표현을 통제하는 방법

마케팅 담당자에게 이는 단순한 법적 문제가 아닙니다 — 가시성 문제이며, 신뢰 문제이며, 정체성 문제입니다.

AI 모델은 이제 수십억 명의 사람들이 브랜드를 이해하는 방식을 형성합니다. 법적 입장이 불분명하면 AI 가시성이 불안정해집니다. 데이터가 일관되지 않으면 기업 신뢰도가 떨어집니다. 권한 부여가 모호하면 모델이 콘텐츠를 인용할 때 위험해집니다.

생성형 발견의 새로운 시대에서 성공하려면 법적, 기술적, 엔티티 최적화를 하나의 통합된 분야로 다뤄야 합니다.

이것이 바로 AI SEO의 미래입니다.