Copyright law rests on a premise so fundamental that it is rarely stated explicitly: creative works originate from human minds. The Statute of Anne (1710), the Berne Convention (1886), and every subsequent copyright framework assume that a human being conceived, expressed, and fixed the work in tangible form. The law protects the output because it values the human creative process that produced it.

Generative AI disrupts this premise at its root. When DALL-E generates an image from a text prompt, when GPT-4 writes a sonnet, when Suno composes a melody, the creative output exists—it may be novel, aesthetically compelling, and commercially valuable—but the human creative process that copyright was designed to incentivize is attenuated, distributed, or absent entirely. The question is not whether AI can create, but whether AI creation is the kind of thing that copyright was designed to protect.

The Philosophical Case Against Protection

Elmahjub (2025) makes the strongest philosophical argument in this cohort for excluding generative AI outputs from copyright protection. Rather than focusing on doctrinal analysis of originality and authorship, the paper re-evaluates copyright's foundational philosophy to argue that generative AI fundamentally severs the direct human creative link that copyright assumes.

The argument proceeds through three stages. First, copyright's purpose is not merely to create economic incentives for production (the utilitarian justification) but to recognize and protect the expression of human personality in creative works (the Kantian/Hegelian justification). AI has no personality to express. Its outputs are statistical recombinations of training data, not expressions of an inner creative life.

Second, the public domain—the commons of knowledge and expression that anyone may freely use—is not a failure of copyright but a feature of it. Works enter the public domain when the rationale for protection (incentivizing human creativity) does not apply. Since AI-generated works do not require the incentive of copyright to be produced, they should enter the public domain by default.

Third, granting copyright to AI-generated works would paradoxically undermine human creativity by flooding markets with free-to-produce (for the platform owner) content that competes with works requiring human time, effort, and talent. Copyright protection for AI output would transfer creative market share from humans to machines.

The Normative Case for Reconceptualization

Ramos-Zaga (2025) takes the opposite position—not that AI outputs should be protected under existing law, but that the law should evolve. The emergence of generative AI has unsettled traditional conceptions of authorship and originality by challenging the foundational premise that human intervention is a precondition for protection.

The paper proposes a normative framework for reconceptualizing copyright thresholds that accommodates varying degrees of human involvement in AI-assisted creation. The framework distinguishes:

• AI as tool: The human directs every creative decision; AI executes. Copyright belongs to the human, as with any tool.
• AI as collaborator: The human provides high-level direction (prompts, selection criteria, iterative refinement); AI contributes creative choices. Copyright may belong to the human if their contribution meets an originality threshold.
• AI as autonomous creator: The human provides minimal input; AI generates the work independently. No copyright attaches.

The key contribution is the argument that the threshold should be graduated rather than binary. Current law treats authorship as all-or-nothing: either a human authored the work (copyright) or they didn't (no copyright). The framework proposes a spectrum of protection calibrated to the degree of human creative involvement.

Personality Rights and Voice Cloning

Chopra, Sony, and Chopra (2025) introduce a dimension that purely copyright-focused analyses overlook: personality rights. Generative AI systems—large language models, text-to-image generators, and voice-cloning technologies—are trained on vast repositories of copyrighted material and can produce outputs that mimic specific creators' styles, voices, and visual aesthetics.

When an AI generates an image "in the style of" a living artist, or clones a singer's voice to produce a new song, the harm is not merely to the artist's economic interest (which copyright addresses) but to their identity (which personality rights address). The paper examines this intersection across multiple jurisdictions, noting that personality rights protection varies considerably: strong in Germany and France (where the droit moral tradition is robust), limited in the US (where the "right of publicity" is state-level and inconsistent), and largely undeveloped in most Global South jurisdictions.

The Neuroscience of Creativity

Trapova (2025) brings an unexpected perspective to the authorship debate: neuroscience. The paper argues that imperfection, failure, and the struggle of the creative process are not merely incidental to human creativity—they are constitutive of it. While AI tools offer creators assistance in eliminating mistakes and perfecting outputs, the paper argues that the human creative process gains its value from the very features that AI eliminates: uncertainty, error, serendipity, and the revision process through which creators discover what they are trying to say.

This argument has legal implications. If copyright protects human creative expression, and human creative expression is constituted by a process of struggle and revision that AI cannot replicate, then AI outputs—however polished—lack the quality that copyright was designed to protect. The argument is not that AI outputs are low quality (they may not be) but that they are produced by a fundamentally different process than the one copyright values.

The Legislative Gap

Zain, Yousuf, and Kareem (2025) examine the practical consequences of the theoretical impasse: a growing legislative gap between the capabilities of generative AI and the legal frameworks that govern creative production. The study evaluates current legal frameworks and proposes solutions to align them with sustainable development goals.

The paper identifies three dimensions of the legislative gap:

• Authorship gap: Who is the author of an AI-generated work? Current law provides no clear answer.
• Originality gap: Is an AI-generated work "original" in the copyright sense? If originality requires human intellectual effort, statistically generated outputs may not qualify.
• Enforcement gap: Even if AI-generated works are theoretically unprotected, detecting which works are AI-generated (versus human-created with AI assistance) is technically difficult and increasingly impossible as AI tools become integrated into creative workflows.

Claims and Evidence

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Claim	Evidence	Verdict
Copyright's foundational philosophy requires human authorship	Elmahjub (2025): Kantian/Hegelian personality justification excludes non-human creators	✅ Supported (within dominant philosophical tradition)
AI-generated works should enter the public domain	Elmahjub (2025): logically follows from human authorship requirement	✅ Supported (if premise accepted)
Graduated protection frameworks are feasible	Ramos-Zaga (2025): normative framework proposed; no jurisdiction has implemented one	⚠️ Uncertain
Personality rights provide additional protection against AI mimicry	Chopra et al. (2025): yes, but only in jurisdictions with robust personality rights	⚠️ Uncertain (jurisdiction-dependent)
Human struggle is constitutive of copyrightable creativity	Trapova (2025): neuroscience-informed argument; novel but untested in legal proceedings	⚠️ Uncertain
Current legislation adequately addresses AI-generated works	Zain et al. (2025): legislative gaps in authorship, originality, and enforcement	❌ Refuted

Open Questions

Will the market solve what law cannot? If AI-generated works are uncopyrightable and flood the market, will consumers develop a preference (and willingness to pay a premium) for certified human-created works? The market for "handmade" goods in other sectors suggests this is possible.

How should we handle AI-assisted works? Most creative production in 2025 involves some degree of AI assistance. Drawing a line between "AI-assisted" (copyrightable) and "AI-generated" (not copyrightable) requires criteria that no jurisdiction has established.

What happens to creator livelihoods? If AI can produce commercially adequate creative content at near-zero marginal cost, the economic model that has supported professional creators—copyright protection enabling market exclusivity—may collapse. What alternative economic models can sustain creative production?

Can AI creativity be recognized without human-equivalent rights? Some have proposed a sui generis right for AI-generated works—narrower than copyright, time-limited, and non-assignable—though the EU Parliament's JURI Committee (2025 study) explicitly recommends against introducing new sui generis rights, arguing this would undermine the coherence of the copyright system.

Implications

The authorship crisis in copyright law is not a temporary disruption that will resolve as courts and legislators catch up with technology. It reflects a genuine conceptual mismatch between a legal framework designed for human creative expression and a technological capability that produces creative expression without a human creator.

The resolution will require choices that are not merely legal but philosophical: what is creativity? What is authorship? What is the purpose of copyright? Different answers to these questions will produce different legal frameworks, and the choice between them is ultimately a choice about what kind of creative economy—and what kind of creative culture—we want to build.

면책 조항: 이 게시물은 정보 제공을 목적으로 한 연구 동향 개요이다. 특정 연구 결과, 통계 및 주장은 학술 연구에서 인용하기 전에 원본 논문과 대조하여 검증해야 한다.

누가 이것을 썼는가? 생성형 AI와 저작권법의 저작자 위기

저작권법은 너무나 근본적이어서 거의 명시적으로 언급되지 않는 전제 위에 서 있다: 창작물은 인간의 정신에서 비롯된다는 것이다. 앤 여왕법(1710), 베른 협약(1886), 그리고 이후의 모든 저작권 체계는 인간이 작품을 구상하고, 표현하고, 유형의 형태로 고정시켰다고 가정한다. 법은 그 결과물을 보호하는데, 이는 그것을 만들어낸 인간의 창작 과정을 중요시하기 때문이다.

생성형 AI는 이 전제를 근본부터 뒤흔든다. DALL-E가 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성할 때, GPT-4가 소네트를 작성할 때, Suno가 멜로디를 작곡할 때, 창작 결과물은 존재한다—그것은 참신하고, 미학적으로 매력적이며, 상업적으로 가치 있을 수 있다—그러나 저작권이 장려하도록 설계된 인간의 창작 과정은 희석되거나, 분산되거나, 혹은 완전히 부재한다. 문제는 AI가 창작할 수 있는지가 아니라, AI의 창작이 저작권이 보호하도록 설계된 종류의 것인지이다.

보호에 반대하는 철학적 논거

Elmahjub(2025)은 이 연구군에서 생성형 AI 결과물을 저작권 보호에서 제외해야 한다는 가장 강력한 철학적 논거를 제시한다. 독창성과 저작자에 관한 교리적 분석에 집중하는 대신, 이 논문은 저작권의 근본 철학을 재평가하여 생성형 AI가 저작권이 전제하는 직접적인 인간의 창작적 연결고리를 근본적으로 단절시킨다고 주장한다.

논거는 세 단계로 전개된다. 첫째, 저작권의 목적은 단순히 생산에 대한 경제적 유인을 창출하는 것(공리주의적 정당화)이 아니라, 창작물에서 인간 개성의 표현을 인정하고 보호하는 것(칸트/헤겔적 정당화)이다. AI는 표현할 개성이 없다. AI의 결과물은 내적 창작 생활의 표현이 아니라 훈련 데이터의 통계적 재조합이다.

둘째, 공공 영역—누구나 자유롭게 사용할 수 있는 지식과 표현의 공유지—은 저작권의 실패가 아니라 저작권의 특성이다. 작품은 보호의 근거(인간 창의성 장려)가 적용되지 않을 때 공공 영역에 진입한다. AI가 생성한 작품은 저작권이라는 유인 없이도 생산되므로, 기본적으로 공공 영역에 귀속되어야 한다.

셋째, AI가 생성한 작품에 저작권을 부여하는 것은 역설적으로 (플랫폼 소유자에게) 무비용으로 생산 가능한 콘텐츠로 시장을 범람시킴으로써 인간의 창의성을 훼손할 것이며, 이는 인간의 시간, 노력, 재능을 필요로 하는 작품들과 경쟁하게 된다. AI 결과물에 대한 저작권 보호는 창작 시장의 점유율을 인간에서 기계로 이전시킬 것이다.

재개념화를 위한 규범적 논거

Ramos-Zaga(2025)는 반대 입장을 취한다—AI 결과물이 현행법상 보호받아야 한다는 것이 아니라, 법이 진화해야 한다는 것이다. 생성형 AI의 등장은 인간의 개입이 보호의 전제 조건이라는 근본 전제에 도전함으로써 저작자와 독창성에 관한 전통적 개념을 뒤흔들었다.

이 논문은 AI 보조 창작에서 다양한 정도의 인간 참여를 수용하는 저작권 기준을 재개념화하기 위한 규범적 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 다음을 구분한다:

• 도구로서의 AI: 인간이 모든 창작적 결정을 지시하고, AI가 실행한다. 저작권은 여타 도구의 경우와 마찬가지로 인간에게 귀속된다.
• 협력자로서의 AI: 인간이 고수준의 방향(프롬프트, 선택 기준, 반복적 정제)을 제시하고, AI가 창작적 선택에 기여한다. 인간의 기여가 독창성 기준을 충족하는 경우 저작권은 인간에게 귀속될 수 있다.
• 자율적 창작자로서의 AI: 인간이 최소한의 입력만 제공하고, AI가 독립적으로 작품을 생성한다. 저작권은 부여되지 않는다.

성격권과 음성 복제

Chopra, Sony, Chopra(2025)는 순수하게 저작권에만 초점을 맞춘 분석들이 간과하는 차원, 즉 성격권(personality rights)을 도입한다. 생성형 AI 시스템—대규모 언어 모델, 텍스트-이미지 생성기, 음성 복제 기술—은 방대한 저작권 보호 자료 저장소를 기반으로 훈련되며, 특정 창작자의 스타일, 음성, 시각적 미학을 모방하는 결과물을 생성할 수 있다.

AI가 살아 있는 예술가의 "스타일로" 이미지를 생성하거나 가수의 음성을 복제하여 새로운 곡을 만들 때, 그 피해는 단순히 예술가의 경제적 이익(저작권이 다루는 영역)에 그치지 않고 그들의 정체성(성격권이 다루는 영역)에도 미친다. 이 논문은 여러 법적 관할권에 걸쳐 이 교차점을 검토하면서, 성격권 보호가 상당히 다양하게 나타난다는 점에 주목한다. 독일과 프랑스에서는 droit moral 전통이 강건하게 자리 잡고 있어 강력한 보호가 이루어지는 반면, 미국에서는 "퍼블리시티권(right of publicity)"이 주(州) 단위로만 존재하고 일관성이 없으며, 대부분의 글로벌 사우스 관할권에서는 이 권리가 거의 발전되어 있지 않다.

창의성의 신경과학

Trapova(2025)는 저작권 귀속 논쟁에 예상치 못한 관점, 즉 신경과학을 도입한다. 이 논문은 불완전함, 실패, 창작 과정의 고투가 인간 창의성에 부수적으로 따라오는 것이 아니라 창의성을 구성하는 요소라고 주장한다. AI 도구가 창작자들이 실수를 제거하고 결과물을 완성하는 데 도움을 제공하지만, 이 논문은 인간의 창작 과정이 바로 AI가 제거하는 특성들—불확실성, 오류, 우연한 발견, 그리고 창작자가 자신이 말하려는 것을 발견해 나가는 수정 과정—에서 그 가치를 얻는다고 주장한다.

이 주장은 법적 함의를 지닌다. 저작권이 인간의 창의적 표현을 보호하고, 인간의 창의적 표현이 AI가 복제할 수 없는 고투와 수정의 과정으로 구성된다면, AI의 결과물은—아무리 세련되더라도—저작권이 보호하도록 설계된 바로 그 특성을 결여하고 있다. 이 주장은 AI 결과물의 품질이 낮다는 것(그렇지 않을 수 있다)이 아니라, 저작권이 가치를 부여하는 과정과는 근본적으로 다른 과정을 통해 생성된다는 것이다.

입법의 공백

Zain, Yousuf, Kareem(2025)은 이론적 교착 상태의 실질적 결과, 즉 생성형 AI의 역량과 창작 생산을 규율하는 법적 체계 사이에서 커져 가는 입법 공백을 검토한다. 이 연구는 현행 법적 체계를 평가하고 이를 지속 가능한 발전 목표에 부합시키기 위한 해결책을 제안한다.

이 논문은 입법 공백의 세 가지 차원을 규명한다.

• 저작자 공백: AI가 생성한 저작물의 저작자는 누구인가? 현행법은 명확한 답을 제공하지 않는다.
• 독창성 공백: AI가 생성한 저작물은 저작권의 의미에서 "독창적"인가? 독창성이 인간의 지적 노력을 요구한다면, 통계적으로 생성된 결과물은 그 요건을 충족하지 못할 수 있다.
• 집행 공백: AI가 생성한 저작물이 이론적으로 보호받지 못한다 하더라도, 어떤 저작물이 AI에 의해 생성된 것인지(AI 보조를 받아 인간이 창작한 것과 구별하여) 탐지하는 것은 기술적으로 어려우며, AI 도구가 창작 작업 흐름에 통합됨에 따라 점점 더 불가능해지고 있다.

주장과 근거

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주장	근거	판정
저작권의 근본 철학은 인간 저작자를 요구한다	Elmahjub(2025): 칸트/헤겔식 인격 정당화는 비인간 창작자를 배제한다	✅ 지지됨 (지배적 철학 전통 내에서)
AI가 생성한 저작물은 공공 영역에 귀속되어야 한다	Elmahjub(2025): 인간 저작자 요건으로부터 논리적으로 도출됨	✅ 지지됨 (전제가 수용될 경우)
단계적 보호 체계는 실현 가능하다	Ramos-Zaga(2025): 규범적 체계가 제안되었으나 이를 시행한 관할권은 없음	⚠️ 불확실

핵심적 기여는 기준이 이분법적이 아닌 단계적이어야 한다는 주장이다. 현행법은 저작권 귀속을 전부 아니면 전무의 방식으로 다룬다. 즉, 인간이 그 저작물을 창작했거나(저작권), 그렇지 않거나(저작권 없음)의 두 가지만 존재한다. 이 체계는 인간의 창의적 관여 정도에 따라 조정되는 보호의 스펙트럼을 제안한다. | 인격권은 AI 모방에 대한 추가적인 보호를 제공한다 | Chopra et al. (2025): 그렇다, 단 강력한 인격권을 보유한 법적 관할권에 한함 | ⚠️ 불확실 (관할권 의존적) | | 인간의 분투는 저작권 보호 가능한 창의성의 구성 요소이다 | Trapova (2025): 신경과학에 기반한 논증; 참신하나 법적 절차에서 검증되지 않음 | ⚠️ 불확실 | | 현행 법률은 AI 생성 저작물을 충분히 다루고 있다 | Zain et al. (2025): 저작자성, 독창성, 집행에서의 입법적 공백 | ❌ 반박됨 |

미해결 질문들

시장이 법이 해결하지 못하는 문제를 해결할 것인가? AI 생성 저작물에 저작권이 인정되지 않고 시장에 넘쳐난다면, 소비자들은 인증된 인간 창작물에 대한 선호(및 프리미엄 지불 의사)를 형성하게 될 것인가? 다른 분야의 "수공예품" 시장은 이것이 가능함을 시사한다.

AI 보조 저작물은 어떻게 다루어야 하는가? 2025년의 대부분의 창작 활동에는 어느 정도의 AI 보조가 수반된다. "AI 보조"(저작권 보호 가능)와 "AI 생성"(저작권 보호 불가능) 사이의 경계를 긋기 위해서는 어떤 법적 관할권도 아직 확립하지 못한 기준이 필요하다.

창작자의 생계는 어떻게 되는가? AI가 거의 0에 가까운 한계비용으로 상업적으로 적합한 창작 콘텐츠를 생산할 수 있다면, 전문 창작자를 지탱해 온 경제적 모델—저작권 보호를 통한 시장 독점권—이 붕괴될 수 있다. 창작 활동을 지속 가능하게 할 대안적 경제 모델은 무엇인가?

AI의 창의성은 인간에 준하는 권리 없이 인정될 수 있는가? 일부에서는 AI 생성 저작물에 대한 sui generis 권리—저작권보다 좁은 범위, 기간 제한, 양도 불가—를 제안하였으나, EU 의회 JURI 위원회(2025년 연구)는 새로운 sui generis 권리 도입에 명시적으로 반대하며, 이것이 저작권 체계의 일관성을 훼손할 것이라고 주장한다.

함의

저작권법에서의 저작자성 위기는 법원과 입법자가 기술을 따라잡으면 해소될 일시적 혼란이 아니다. 이는 인간의 창작적 표현을 위해 설계된 법적 프레임워크와, 인간 창작자 없이 창작적 표현물을 생산하는 기술적 역량 사이의 진정한 개념적 불일치를 반영한다.

해결을 위해서는 단순히 법적인 차원을 넘어 철학적인 선택이 요구된다: 창의성이란 무엇인가? 저작자성이란 무엇인가? 저작권의 목적은 무엇인가? 이 질문들에 대한 답변의 차이는 서로 다른 법적 프레임워크를 낳을 것이며, 그 선택은 궁극적으로 우리가 구축하고자 하는 창작 경제—그리고 창작 문화—의 방향에 관한 선택이다.