- 공개 웹 데이터가 생성형 AI와 플랫폼 경쟁의 핵심 자원이 되면서, 누가 데이터를 가져가도 되는지가 법·계약·시장 지배력의 문제로 커짐
- LinkedIn·Facebook 같은 플랫폼이 보호하려는 데이터는 대체로 사용자 생성 콘텐츠라, 플랫폼이 직접 재산권을 주장하기 어려운 영역에 놓여 있음
- 스크래핑 억제 수단은 초기 동산 침해와 2000년대 CFAA에서, hiQ Labs v. LinkedIn 이후 계약 위반 청구 중심으로 이동함
- Twitter/X의 Bright Data 소송처럼 최근 분쟁은 이용약관을 앞세워 계약 위반, 계약 방해, 부당이득을 묻는 방식으로 좁혀짐
- 기업은 자기 사이트 데이터는 “proprietary”라고 막으면서도 남의 공개 데이터는 가져가려 할 수 있고, 생성형 AI 학습 데이터 사건이 이 모순의 다음 시험대가 됨
스크래핑은 데이터 접근 문제임
- 웹 스크래핑은 인터넷에 공개된 지식을 대규모로 획득하는 방식이며, 누가 어떤 목적으로 데이터에 접근하고 사용할 수 있는지가 핵심 쟁점임
- 인터넷상의 일부 데이터는 저작권, 상표권, 기타 지식재산권으로 보호될 수 있지만, 많은 데이터는 보호하려는 주체가 쉽게 지식재산권을 주장하기 어려움
- 소셜 미디어 기업들은 스크래핑 소송을 적극적으로 제기해 왔지만, LinkedIn과 Facebook이 지키려는 콘텐츠는 대체로 사용자 생성 콘텐츠임
- 이용약관은 플랫폼에 사용자 콘텐츠 사용 라이선스를 주지만, 보통 저작권상 이해관계는 사용자에게 있음
- 플랫폼은 약관에서 해당 데이터에 대한 재산권을 부인하면서도, 실제로는 그 데이터를 자기 재산처럼 취급함
스크래핑을 막는 법적 수단의 이동
- 초기 인터넷에서는 동산 침해 이론이 스크래핑 억제 수단으로 쓰임
- 원치 않는 대량 데이터 요청이 사유의 유형 재산인 컴퓨터 서버를 침해한다는 논리임
- 손해 요소가 필요했으며, 1990년대 후반과 2000년대 초반에는 서투른 스크래퍼가 웹사이트에 부담을 주거나 사이트를 중단시키는 일이 있었음
- 기술 환경이 바뀌면서 이 이론의 설득력은 약해짐
- 서버 용량이 크게 증가함
- 많은 스크래퍼가 요청량을 제한해 호스트 서버에 감지되기 어렵거나 영향이 미미한 수준으로 동작함
- 서버나 유형 재산에 대한 실제 손해를 입증하기가 드물어짐
- 2000년대 초부터 2017년까지는 Computer Fraud and Abuse Act(CFAA) 가 주요 억제 수단이었음
- CFAA는 “보호된 컴퓨터”에 무단으로 접근하는 것을 금지함
- 스크래핑에서는 중지 요청서나 안티봇 조치로 권한이 철회된 뒤의 접근이 “무단”인지가 핵심이었음
hiQ Labs v. LinkedIn의 복잡한 결과
- 2001년부터 2017년까지는 권한 철회 뒤에도 계속 접근하면 CFAA 책임이 생긴다는 단순한 해석이 흔했음
- 2017년 hiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corp. 사건은 공개 LinkedIn 데이터 접근에 대해 스크래퍼인 hiQ Labs 측의 권리를 인정하는 방향으로 주목받음
- Ninth Circuit은 LinkedIn 같은 회사가 자신이 소유하지 않고 공개적으로 제공하며 스스로도 수집·사용하는 데이터에 대해 수집·사용 주체를 마음대로 정하면 정보 독점이 생길 위험이 있다고 봄
- 하지만 이 결과는 피로스의 승리에 가까웠음
- 이후 지방법원은 “LinkedIn의 User Agreement가 스크래핑과 스크래핑된 데이터의 무단 사용을 명확히 금지한다”고 판단함
- LinkedIn은 이를 근거로 hiQ Labs에 대해 영구금지명령과 손해배상을 얻음
- 이후 스크래핑을 막는 주된 수단은 CFAA보다 계약 위반 청구가 됨
계약법이 사실상 데이터 재산권처럼 작동함
- 최근 Twitter/X Corp.는 Bright Data를 포함한 여러 스크래퍼를 상대로 소송을 제기함
- Bright Data는 세계 최대급 웹 스크래핑 회사로 꼽힘
- Twitter가 Bright Data를 상대로 제기한 청구는 계약 위반, 계약 방해, 부당이득 3가지였음
- 10년 전 스크래핑 소송에서는 원고가 10~15개 법적 청구를 제기하며 여러 이론을 시험하는 경우가 흔했지만, 최근에는 법원이 계약 위반 청구를 집행할 것이라는 확신이 커짐
- 이 구조에서는 온라인 이용약관을 통해 호스트 웹사이트가 데이터에 대한 권리를 원하는 방식으로 정의할 수 있음
- Mark Lemley의 2006년 Minnesota Law Review 글 Terms of Use는 재산법에서 계약법으로 이동하면 웹사이트 소유자의 권리 범위를 법이 아니라 사이트 소유자가 정하게 된다고 봄
- 법원은 일반적인 데이터 이용 규칙이나 기존 지식재산권 규칙 대신, 온라인 계약이 사이트 데이터에 대한 임시적 지식재산권처럼 작동하는 체계를 허용해 왔음
- 단, 저작권 보호와 완전히 동일한 방식으로 구성하면 문제가 될 수 있음
기업들의 이중적 스크래핑 태도
- 계약 위반을 재산권처럼 쓰는 법적 체계에는 일관성 요구가 없음
- 기업은 자기 사이트에서는 무엇이 “proprietary”인지 강하게 주장할 수 있음
- 동시에 다른 사이트에서는 무엇이 자유롭게 가져갈 수 있는 데이터인지 주장할 수 있음
- Microsoft는 최근 일반 이용약관을 업데이트해 AI 서비스에 대한 스크래핑, 수확, 유사 추출 방식을 금지함
- 같은 시기 Microsoft 관계사 OpenAI는 인터넷을 스크래핑하도록 설계된 GPTbot을 공개함
- OpenAI의 이용약관도 스크래핑을 금지함
- Microsoft 자회사 LinkedIn은 미국에서 가장 주목받은 웹 스크래핑 소송 중 하나에서 승리를 선언했고, 전 경쟁사가 공개·비공개 데이터를 영구적으로 스크래핑하거나 접근하지 못하도록 영구금지명령을 얻음
- Meta도 공개 콘텐츠를 스크래핑해 판매한 회사를 상대로 소송을 제기했지만, 과거 같은 스크래퍼에게 공개 데이터 스크래핑 비용을 지급한 사례가 있음
법원과 다음 시험대
- 이런 이중적 태도는 기업만의 문제가 아니라, 법원이 그렇게 할 수 있는 구조를 허용했기 때문에 가능하다는 비판을 받음
- 비판 대상에는 Register.com v. Verio, Inc., Southwest Airlines 관련 소송을 가능하게 한 Northern District of Texas, hiQ Labs 사건에서 CFAA 예비금지명령과 계약 위반 영구금지명령의 불일치를 설명하지 않은 법원이 포함됨
- 온라인 부합계약을 통해 사기업이 지식재산권을 발명하도록 허용하면, 공익의 문제여야 할 데이터 접근 판단이 사적 결정권자에게 좌우될 수 있음
- 계약은 온라인 계약을 포함해 주법 이슈이기 때문에 단순한 해결책을 상상하기 어려움
- 가능한 해법으로 더 포괄적인 저작권 선점 원칙 해석이 거론되지만, 현재 저작권 선점 법리는 순회법원 간 분열로 혼란스럽고, Supreme Court는 이를 해결할 기회를 최근 거절함
- 현재 법 상태와 무관하게, 다음 시험대는 생성형 AI 학습 데이터 사건들이며 이 영역의 법적 불일치는 앞으로도 논쟁을 낳을 수 있음