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AI를 활용한 계약의 가이드라인이란? 문제를 미리 방지하는 조항을 개별적으로 설명

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AI를 활용한 계약의 가이드라인이란? 문제를 미리 방지하는 조항을 개별적으로 설명

눈부신 기술 혁신이 일어나는 AI 분야에서는, 법률의 정비가 따라가지 못하고 있는 것이 현실입니다. 앞으로 AI 비즈니스의 급속한 확대가 예상되는데도 불구하고, 법률 정비가 충분히 이루어지지 않아 문제가 발생할 가능성도 있습니다. 이러한 배경을 감안하여, 일본 경제산업성에서 AI 비즈니스 관계자의 계약 지침이 될 ‘AI 및 데이터 사용에 관한 계약 가이드라인'(Japanese ‘AI・データの利用に関する契約ガイドライン’)이 제시되었습니다.

이 글에서는 AI 비즈니스의 계약 당사자로서 알아두어야 할 가이드라인의 개요와, AI 개발의 최종 단계에서 체결하는 사용 계약서의 주요 사항에 대해 설명하겠습니다.

「AI 및 데이터 활용에 관한 계약 가이드라인」 개요

「AI 및 데이터 활용에 관한 계약 가이드라인」은 일본 경제산업성이 국내 AI 비즈니스 및 연구 실무에서의 계약 작성 가이드로 공표한 지침입니다. 또한, 이 가이드라인을 바탕으로, 경제산업성과 특허청이 공동으로 AI 개발의 각 단계에 맞는 모델 계약서를 공표하고 있습니다.

가이드라인 작성 배경

AI 시스템의 급속한 기술 혁신으로 인해, 실무 수준의 긴급한 법제화가 필요하게 되었습니다. 그러나, AI를 개발하고 활용하는 계약서 작성은 다음과 같은 문제를 안고 있습니다.

  • AI 기술자와 서비스 이용자 간의 인식 및 이해도에 차이가 있음
  • 계약 실무의 축적이 부족함

그래서 경제산업성은 2018년 6월(헤이세이 30년)에 「AI 및 데이터 활용에 관한 계약 가이드라인」을 마련하고, AI 개발 계약의 지침을 제시하였습니다. 이후에도 연구회를 설치하는 등을 통해, 2018년 12월(헤이세이 30년)에는 「AI 및 데이터 활용에 관한 계약 가이드라인 1.1 버전[ja]」을 업데이트 버전으로 공표하였습니다. 이 가이드라인을 통해, AI를 활용한 비즈니스에서의 계약서 작성 및 법률 검토의 방향성이 제시되었습니다.

AI 기술 개발의 특성

AI 시스템의 개발에는, 기존의 소프트웨어 개발과는 다르게, 다음과 같은 특성이 있습니다.

  • 학습된 모델의 내용 및 성능 등이 계약 시점에서 불명확함
  • 학습된 모델의 내용 및 성능 등이 학습용 데이터셋의 품질에 좌우됨
  • 노하우의 중요성이 높음
  • 생성물의 재활용 수요가 있음

AI에 학습시킨 결과, 어떤 시스템이 만들어질지는 벤더측에서도 알 수 없으며, 사전에 성능을 보장할 수 없습니다. AI의 학습 정확도는 위탁자(사업회사)로부터의 데이터 품질에 좌우됩니다.

또한, 완성된 시스템을 제공하고 끝나는 것이 아니라, 추가 학습을 통해 더 고도화된 AI 시스템을 개발해야 하는 특성도 있습니다. 경제산업성의 가이드라인에서도, 기존의 워터폴(Waterfall) 방식처럼, 요구사항을 정의한 후 계약서를 교환하는 방식은 AI 개발에는 적합하지 않다고 지적되고 있습니다.

그러므로, AI 소프트웨어 개발은, 다음과 같이 개발 단계별로 나누는 ‘탐색적 단계형 개발’이 적합하다고 판단되며, 계약도 단계별로 진행하는 것이 권장되고 있습니다.

  1. 평가 단계→비밀유지 계약(NDA)
  2. PoC 단계→도입 검증 계약서
  3. 개발 단계→소프트웨어 개발 계약서
  4. 추가 학습 단계→이용 계약서

AI 소프트웨어 개발 계약에 대해서는, 아래의 기사에서 주요 포인트를 설명하고 있습니다.

관련 기사: AI 소프트웨어 개발 계약은 도급인가 위임인가? 계약의 주의점을 설명[ja]

AI 이용 계약서 작성 시 주의사항

이용 계약서 작성 시 주의사항

AI 개발의 최종 단계에서 체결해야 하는 ‘이용 계약서’에서는, AI 시스템의 특성을 고려하여 위탁자와 벤더가 상호 이익을 최대화할 수 있도록 협상하고, 조항을 작성해야 합니다.

그러기 위해서는, 다음의 사항들에 주의하여 협상을 진행합시다.

사업회사로부터 제공된 데이터의 이용 범위

AI 개발의 비즈니스에서는, 위탁자(사업회사) 측과 벤더(스타트업) 측에서, 학습용 데이터셋이나 학습된 모델의 이용 범위에 대한 의견이 대립하는 경우가 있습니다.

위탁자 측이, 자신이 제공한 데이터나 그 결과물의 독점 이용을 원하는 반면, 벤더 측은 그것들을 이용하여 AI 시스템을 개선하고 싶어합니다. 데이터의 이용 범위나 처리 방법은, 서로의 이익을 최대화하면서 위탁자 측의 기여도를 고려한, 유연한 내용으로 해야 합니다.

서비스의 출력 정확도 보장

AI 시스템 개발의 특성으로는, 앞서 언급한 것처럼 학습에 의한 출력 정확도의 보장이 어렵다는 점이 있습니다. 즉, 실제로 해보지 않으면 어떤 것이 만들어질지 알 수 없으며, 벤더 측이 사전에 원하는 서비스 제공을 보장하는 것이 어렵습니다.

계약 당사자 양측이 커뮤니케이션을 통해 AI 시스템 개발의 특성을 잘 이해한 후에, 계약을 체결해야 합니다.

또한, AI 서비스를 이용함으로써 제3자에게 권리 침해가 발생한 경우의 책임 범위 등을 정해두어야 합니다.

양측이 win-win이 될 수 있는 서비스의 규정

AI 시스템의 이용 조건을 정할 때에는, 당사자가 서로의 비즈니스 모델을 충분히 이해한 후에 그 내용을 검토해야 합니다.

위탁자 측은 AI 서비스의 이용으로 업무의 효율화나 이익의 최대화를 도모할 수 있습니다. 반면 벤더 측은, 위탁자로부터의 데이터 제공으로 AI 시스템의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것입니다.

AI 시스템의 정확도를 높이기 위해서는, 데이터나 학습된 모델의 비독점적 제공을 받는 것이 바람직하며, 그러기 위해서는 위탁자 측에게 이점이 될 수 있는 조항을 계약에 포함시키는 것도 필요합니다. 서비스 이용료에 최혜택 조항을 적용하는 것도 하나의 방안이 될 수 있습니다. AI 시스템 이용의 계약서는, 서로에게 win-win이 될 수 있는 조항을 작성해야 합니다.

AI 이용 계약서 작성 시 주의점

경제산업성은 가이드라인에 제시된 방침을 바탕으로 특허청과 공동으로 2021년(서기 2021년)에 ‘모델 계약서 ver.1.0’을 마련하고, 2년 후인 2022년 3월에 업그레이드된 ‘모델 계약서 ver.2.0’을 공개하였습니다.

아래에서는 2022년 3월에 공개된 ‘이용 계약서(AI 편)’를 바탕으로, 당사자 간에 문제가 될 수 있는 점에 대해 설명하겠습니다.

서비스 제공의 비독점 (제3조)

위탁자인 기업이 벤더에게 제공하는 입력 데이터에는 영업비밀이나 노하우가 포함될 수 있습니다. 위탁자로서는, 그 데이터의 결과인 학습된 모델을 독점적으로 사용하고 싶다는 바람을 가질 것입니다.

반면 벤더 측에서는, 얻어진 학습된 모델을 활용하여 추가 학습을 시키면, 더욱 고도화된 학습된 모델을 개발할 수 있는 가능성이 있습니다. 학습된 모델은 위탁자 측에서 제공한 데이터에 의해 만들어졌기 때문에, 그 기여도는 높다고 할 수 있습니다. 위탁자 측에서 독점을 원하는 것에도, 합리적인 이유가 있다고 할 수 있습니다.

그러나, 더욱 고성능의 학습된 모델이 만들어진다면, 위탁자 측에도 사업 확장의 가능성이 높아지는 이점도 있습니다.

그래서 특허청의 모델 계약서에서는, 학습된 모델의 비독점적 제공을 기반으로, 위탁자의 기여도에 맞게 우대 조치나 조건부를 실시하는 것이 합리적이라고 하고 있습니다.

제3조 (비독점)

1.甲은, 乙 외의 제3자에 대하여, 본 학습된 모델 및 추가 학습된 모델을 이용한 서비스(본 학습된 모델 및 추가 학습된 모델의 복제물을 해당 제3자에게 제공하는지 여부를 불문하고)를 제공할 수 있다.

2. 乙은 자신 및 제3자를 위해 본 계약에 정한 조건 하에서 데이터 분석 서비스를 이용할 수 있다.

인용:특허청 2021년 이용 계약서 ver2.0 (AI 편)[ja]

추가 학습 서비스의 내용 (제4조)

추가 학습 서비스의 내용 (제4조)

데이터와 학습된 모델의 비독점적 사용과 함께, 추가 학습의 내용도 논의할 필요가 있습니다. 사용 계약서 작성 시, 다음의 항목을 결정해두어야 합니다.

  • 추가 학습에 사용할 데이터의 범위
  • 추가 학습을 위해 제공되는 데이터 세트의 처리
  • 추가 학습으로 발생한 학습된 모델의 권리 귀속 및 사용 조건

AI 시스템 개발 비즈니스는 단순히 학습된 모델을 제공하는 것이 아니라, 추가 학습을 계속하여 시스템의 정확도를 높이는 목표가 있습니다.

위탁자의 데이터로 생성된 학습된 모델에 추가 학습을 실시하는 것은 AI 시스템의 출력 정확도를 높이는 것이며, 계약 당사자 양측의 이익에도 연결됩니다.

제4조 (추가 학습 서비스의 내용)

가는 나에게 다음의 내용의 추가 학습 서비스를 제공한다.

기록

1 추가 학습의 대상이 되는 학습된 모델

본 학습된 모델 및 추가 학습된 모델

2 추가 학습에 사용하는 데이터

대상 데이터 및 나 이외의 제3자가 가에게 제공한 데이터

3 서비스 이용 기간

본 계약의 유효 기간과 동일하게 한다.

중략

7 추가 학습 모델 등의 저작권의 귀속

8 추가 학습 모델 등의 특허권 등의 귀속

9 추가 학습된 모델의 사용 조건

추가 학습된 모델의 사용 조건은, 본 계약에 정한 본 학습된 모델의 사용 조건과 동등하게 한다.

이하 생략

특허청 2021년 사용 계약서 ver2.0 (AI 편)에서 발췌[ja]

서비스 이용료 (제8조)

위탁자가 제공하는 데이터나 학습된 모델을 벤더가 AI 개발에 활용하는 경우, 위탁자의 기여도를 계약서 내에 어떠한 형태로든 반영해야 합니다. 가장 유익한 방법은 데이터를 제공한 위탁자에게 일정 기간 서비스 이용료 할인 등의 우대 조항을 설정하는 것입니다.

그러나 변화가 심한 AI 산업의 특성으로 인해, 초기 위탁자의 제공 데이터가 맞춤형 모델의 정확도 향상에 기여하는 정도는 점차 감소할 것으로 예상됩니다. 따라서 할인율도 그에 따라 줄여야 할 것입니다.

제8조 (서비스 이용료)

乙은, 甲에게, 본 계약에 정한 서비스의 대가로서 아래 계산식에 의해 계산한 금액을 지불한다.

기록

[계산식]

본 연계 시스템을 통한 API 요청 횟수 1회당 단가 ●엔 (외세, 이하 ‘API 단가’라 한다.) × 이용 횟수

중략

5 본조에서 정한 각 대가에 대한 소비세는 외세로 한다.

6 본조의 각 대가의 지연 손해금은 연 14.6%로 한다.

일본 특허청 2021년 이용 계약서 ver2.0 (AI 편) [ja]에서 발췌

보증 및 손해배상에 관한 규정 (제12조, 제17조)

학습된 모델을 이용한 서비스는, 학습을 통해 출력되는 서비스의 정확성을 벤더 측이 미리 보증하기 어렵다는 특성이 있습니다.

계약 당사자는 이를 염두에 두고, 학습된 모델에 의해 제공되는 서비스가 위탁자의 목적에 적합한지, 안전하게 이용할 수 있는지 등에 대해 벤더 측이 어떠한 보증도 하지 않는다는 것에 동의해야 합니다.

또한, AI가 제공한 서비스로 인해 위탁자나 제3자가 어떠한 피해를 입었을 경우에도, 벤더 측의 배상 책임을 제한하거나 손해배상액에 상한을 설정하는 등에 동의해두는 것이 좋습니다.

제12조 (보증 및 면책)

1.甲은, 乙에 대해, 본 서비스의 특정 목적에 대한 적합성, 사용 가능성, 완전성, 안전성 및 법률 준수성을 보증하지 않는다.

2.甲은, 乙에 대해, 본 서비스의 이용이 제3자의 특허권, 실용신안권, 디자인권, 저작권 등의 지적재산권을 침해하지 않는다는 것을 보증하지 않는다.

제17조 (손해배상)

乙은, 본 서비스의 이용에 있어, 甲의 책임에 귀속되는 사유로 인해 손해를 입은 경우, 甲에게 손해배상을 청구할 수 있다. 단, 甲이 乙에게 본 계약에 관해 부담하는 손해배상 책임의 범위는 채무불이행 책임, 지적재산권 침해, 부당이득, 불법행위 책임, 기타 법률상의 청구원인에 관계없이, 乙에게 실제로 발생한 직접적이고 일반적인 손해에 한정되며, 손실 이익을 포함한 특별 손해는, 甲의 예견 또는 예견 가능성에 관계없이 甲은 책임을 지지 않는다.

일본 특허청 2021년 이용 계약서 ver2.0 (AI 편)[ja]에서 인용

요약: AI 이용 계약서 작성에는 고도의 전문 지식이 필요하다

요약: AI 이용 계약서 작성에는 고도의 전문 지식이 필요하다

AI 시스템 개발은 사전의 정확도 보장이 어렵고, 또한 완성된 학습된 모델을 재사용하는 수요가 있기 때문에, 개발 단계에 따라 계약서를 작성해야 합니다. 일본 경제산업성은 ‘AI 데이터의 이용에 관한 계약 가이드라인'(Japanese AI data usage contract guidelines)을 작성하고, 특허청과 공동으로 개발 단계별 모델 계약서를 공개했습니다.

개발의 최종 단계에서 체결하는 이용 계약서에서는, 아래의 항목에 대해 논의를 반복하고, 서로 win-win이 될 수 있도록 조항을 정비해야 합니다.

  • 학습된 모델의 이용을 비독점으로 하는 것
  • 추가 학습의 범위를 제한하지 않는 것
  • 벤더 측은 출력 정확도를 보장하지 않는 것
  • 위의 사항을 고려하여, 위탁자 측의 편의도 도모하는 것

이와 같이, AI 시스템 개발의 계약은 일반적인 시스템 계약과는 다른 점이 많습니다. 계약서 작성 시에는, 법률 지식뿐만 아니라 AI 기술에 대한 고도의 전문 지식을 가진 변호사에게 상담하는 것을 권장합니다.

당사의 대책 안내

모노리스 법률사무소는 IT, 특히 인터넷과 법률의 양면에 풍부한 경험을 보유한 법률사무소입니다.

AI 비즈니스에는 많은 법적 위험이 동반되며, AI에 관한 법적 문제에 정통한 변호사의 지원이 필수적입니다. 당사는 AI에 정통한 변호사와 엔지니어 등의 팀으로, ChatGPT를 포함한 AI 비즈니스에 대해, 계약서 작성, 비즈니스 모델의 합법성 검토, 지적 재산권의 보호, 개인정보 보호 등, 고도의 법적 지원을 제공하고 있습니다. 아래 기사에서 자세한 내용을 기술하고 있습니다.

모노리스 법률사무소의 취급 분야: AI (ChatGPT 등) 법률[ja]

Managing Attorney: Toki Kawase

The Editor in Chief: Managing Attorney: Toki Kawase

An expert in IT-related legal affairs in Japan who established MONOLITH LAW OFFICE and serves as its managing attorney. Formerly an IT engineer, he has been involved in the management of IT companies. Served as legal counsel to more than 100 companies, ranging from top-tier organizations to seed-stage Startups.

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