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title: "뉴욕타임스, 오픈AI가 기사 검색 능력을 숨겼다며 법원 제재 요청"
published: 2026-07-10T08:29:01.986Z
canonical: https://jeff.news/article/4871
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# 뉴욕타임스, 오픈AI가 기사 검색 능력을 숨겼다며 법원 제재 요청

뉴욕타임스와 뉴욕데일리뉴스가 저작권 소송에서 오픈AI가 핵심 증거를 숨기고 허위 진술을 했다고 주장하며 법원 제재를 요청했다. 쟁점은 오픈AI가 챗지피티 대화와 학습 데이터에서 특정 언론사 콘텐츠를 검색할 수 없다고 해왔지만, 실제로는 내부 검색·분석 시스템을 운영했다는 주장이다.

- 뉴욕타임스와 뉴욕데일리뉴스가 오픈AI에 대한 법원 제재를 요청함
  - 이유는 저작권 소송에서 오픈AI가 핵심 증거를 숨기고 법원에 사실과 다른 설명을 했다는 주장임
  - 이 소송은 뉴욕타임스가 2023년 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 낸 저작권 침해 소송의 연장선임

- 원고 측 주장은 꽤 직설적임. 오픈AI가 “검색 못 한다”고 해놓고 실제로는 검색하고 있었다는 것임
  - 오픈AI는 그동안 인공지능 학습 데이터나 챗지피티 출력에서 특정 언론사 콘텐츠를 검색하는 건 기술적으로 어렵거나 과도한 부담이 든다고 말해왔음
  - 이용자 개인정보 침해 우려도 이유로 들었음
  - 그런데 지난 4월 법원 명령에 따른 증언에서 오픈AI 데이터 프라이버시 엔지니어가 내부 검색 수행 사실을 인정했다는 게 원고 측 설명임

- 숫자가 꽤 큼. 원고 측은 오픈AI가 소송 전부터 7800만건의 익명화된 챗지피티 대화 데이터를 구축해 분석했다고 주장함
  - 목적은 내부적으로 저작권 침해 여부를 확인하는 것이었다고 봄
  - 소송 이후에는 ‘프로젝트 지라프’라는 내부 시스템과 블룸 필터를 활용해 외부 저작물 재현 여부를 추적했다고 주장함

> [!IMPORTANT]
> 쟁점은 “챗지피티가 기사를 베꼈나”만이 아님. 오픈AI가 그걸 추적할 수 있었는지, 그리고 법원에 그 능력을 제대로 설명했는지가 핵심으로 떠오름.

- 원고 측은 대화 기록 삭제나 검색 불가능 처리도 문제 삼고 있음
  - 오픈AI가 수십억건의 챗지피티 대화 기록을 삭제하거나 검색할 수 없는 상태로 만들었다는 주장임
  - 원고 측은 이것이 법원의 증거보전 명령 위반이라고 봄

- 요청한 제재도 꽤 세다
  - 오픈AI가 제출한 2000만건의 대화 기록을 증거로 인정하지 말라고 요구함
  - 챗지피티 대화 기록에 원고 기사 내용이 상당 부분 재현됐다는 사실을 인정해 달라고 요청함
  - 오픈AI가 관련 기록을 근거로 저작권 침해가 없었다고 주장하지 못하게 해달라고도 요구함
  - 소송 과정의 변호사 비용 부담 명령도 포함됨

- 오픈AI는 전면 부인 모드임
  - 대변인은 뉴욕타임스의 소송이 약해지자 일부 청구를 철회하고, 사건과 무관한 이용자 개인정보까지 확보하려 한다고 반박함
  - 원고들의 주장은 사실이 아니며, 이용자 프라이버시와 공정 이용 원칙을 계속 지키겠다는 입장임

- 개발자 입장에서는 로그와 모델 출력 추적이 법적 리스크로 직결되는 사례로 볼 만함
  - 인공지능 서비스 운영에서 “우리는 못 찾는다”는 말은 기술적 한계 설명이면서 동시에 법적 포지션이 됨
  - 내부적으로는 찾을 수 있는데 외부에는 불가능하다고 말했다면, 그 차이가 재판에서 치명적인 쟁점이 될 수 있음

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## 기술 맥락

- 이 사건에서 중요한 기술 선택은 대화 로그와 출력물에서 특정 저작권 콘텐츠를 찾는 내부 검색 체계예요. 인공지능 서비스는 입력과 출력이 워낙 많아서, 어떤 콘텐츠가 모델 응답에 얼마나 재현되는지 추적하려면 별도 분석 파이프라인이 필요하거든요.

- 블룸 필터가 언급되는 이유는 대량 텍스트 비교를 매번 원문 전체와 대조하기 어렵기 때문이에요. 확률적 자료구조를 쓰면 “이 문장이 특정 기사 조각과 관련 있을 가능성이 있는지”를 빠르게 걸러낼 수 있어요. 대신 오탐 가능성이 있어서 법적 증거로 쓸 때는 해석이 조심스러워져요.

- 오픈AI가 개인정보 보호를 내세운 것도 기술적으로는 이해되는 부분이 있어요. 챗지피티 대화 로그에는 사용자의 민감한 질문이 섞일 수 있으니, 원고가 원하는 검색 범위와 이용자 프라이버시 보호 사이에 충돌이 생기거든요.

- 그래서 이번 소송은 모델 학습 데이터만의 문제가 아니에요. 로그 보존 정책, 익명화 방식, 내부 검색 도구, 법원 명령 대응이 전부 하나의 시스템 신뢰성 문제로 엮이고 있어요.

## 핵심 포인트

- 뉴욕타임스 측은 오픈AI가 기사 검색이 불가능하다고 말해 놓고 내부적으로는 검색과 분석을 해왔다고 주장했다
- 오픈AI가 7800만건의 익명화된 챗지피티 대화를 분석했다는 내용이 제기됐다
- 오픈AI는 개인정보 보호와 공정 이용 원칙을 내세우며 의혹을 전면 부인했다

## 인사이트

이 소송은 단순히 ‘학습에 기사를 썼냐’에서 끝나지 않는다. 모델 출력과 대화 로그를 얼마나 추적할 수 있는지, 그리고 그 능력을 법원에 어떻게 설명했는지가 더 큰 쟁점으로 번지는 중이다.