AI가 짠 코드, 법적 책임은 누구에게? — 라이선스·환각 버그·손해배상, 2026년 기업이 반드시 알아야 할 AI 코드 리스크 완전 가이드

2026년 2월 현재, AI 저작권 침해 소송은 70건 이상이 미국 법원에 계류 중입니다. Anthropic은 해적판 도서 482,460권을 학습 데이터로 사용한 것에 대해 15억 달러(약 2조 원)의 합의금을 지불했고, GitHub Copilot은 오픈소스 라이선스 위반 혐의로 진행 중인 집단소송의 핵심 쟁점인 DMCA 1202조 위반 주장이 법원에서 기각되지 않고 살아남았습니다. 한편 Veracode의 2025년 보고서는 AI가 생성한 코드의 45%가 보안 결함을 포함하고 있다고 밝혔습니다.

이것이 더 이상 법률 전문가만의 이슈가 아닌 이유는 분명합니다. AI 코딩 도구가 프로덕션 코드를 작성하는 시대에, 라이선스 오염, 보안 취약점, 그리고 이로 인한 금전적 손실의 책임 소재는 모든 개발팀과 CTO가 답해야 할 질문이 되었습니다. 이 글에서는 팩트체크된 판례, 규제, 데이터를 기반으로 2026년 시점에서 기업이 반드시 알아야 할 AI 코드의 법적 리스크를 정리합니다.

AI가 생성한 코드, 저작권이 있는가

답부터 말하면: 순수하게 AI가 생성한 결과물은 미국에서 저작권 보호를 받지 못합니다. 미국 저작권청(U.S. Copyright Office)은 2025년 1월 발행한 보고서(Part 2: Copyrightability)에서 "인간 저작(Human Authorship)은 저작 가능성의 근간이며, 따라서 전적으로 AI에 의해 생성된 저작물은 저작권 보호 대상이 아니다"라고 재확인했습니다.

이것은 기업에게 양날의 검입니다. AI가 작성한 코드에 대해 당신이 저작권을 주장할 수 없다는 뜻이지만, 동시에 경쟁사도 당신의 AI 생성 코드를 자유롭게 복제할 수 있다는 뜻이기도 합니다. 다만 중요한 예외가 있습니다 — AI 출력물에 인간의 실질적 창작적 기여가 결합된 경우, 그 인간 기여 부분은 저작권 보호를 받을 수 있습니다. 저작권청은 이를 "사례별로 판단해야 한다"고 명시했습니다. 즉, AI가 초안을 만들고 개발자가 의미 있는 수정·선택·배열을 가한 코드는 보호될 수 있지만, Copilot의 제안을 그대로 수용한 코드는 보호되지 않을 가능성이 높습니다.

핵심 정리: AI 코드와 저작권

100% AI 생성 코드 → 미국 저작권법상 보호 불가. 누구든 복제 가능.
AI + 인간 실질적 수정 → 인간 기여 부분만 보호 가능. 사례별 판단.
AI가 기존 코드를 학습·출력 → 원저작물의 저작권은 여전히 유효. 침해 리스크 존재.
특허 보호 → 현행 USPTO 기준, AI는 발명자로 인정되지 않음. 인간 기여가 핵심.

Doe v. GitHub: AI 코드 시대의 기준을 세우는 소송

Doe v. GitHub, Inc.는 익명의 오픈소스 개발자들이 GitHub, Microsoft, OpenAI를 상대로 제기한 집단소송입니다. 핵심 질문은 간단하지만 파괴적입니다: "오픈소스 코드로 학습한 AI가, 원래의 라이선스나 저작권 표시 없이 새로운 코드를 생성하는 것은 합법인가?"

원고들은 Copilot이 수백만 개의 공개 GitHub 저장소에서 학습되었으며, 때때로 GPL, MIT, Apache 등의 라이선스가 부착된 코드와 실질적으로 유사한(Substantially Similar) 코드를 출력하되, 저작권 표시와 라이선스 조건을 포함하지 않는다고 주장합니다. 2024년 법원은 원래 22개 청구 중 대부분을 기각했지만, 라이선스 위반/계약 위반 청구와 DMCA 1202조 위반 청구는 살아남았습니다. 이는 법원이 오픈소스 라이선스를 "실질적이고 집행 가능한 계약"으로 다루고 있다는 신호입니다.

Doe v. GitHub의 3가지 핵심 법적 쟁점

쟁점 1: 저작권 침해
저작권이 있는 코드로 AI를 학습시키고 유사한 출력을 재생산하는 것이 침해인가? 피고 측은 학습이 "변환적 사용(Transformative Use)"이라 주장하지만, 법원은 출력이 보호받는 표현과 유사할 때 포괄적 "변환적" 주장에 회의적입니다.

쟁점 2: 오픈소스 라이선스 위반
많은 오픈소스 라이선스는 저작자 표시(Attribution), 라이선스 포함, 공유 동일 의무(GPL의 Share-alike)를 요구합니다. Copilot이 이 조건 없이 코드를 출력하면 라이선스 위반인가? 이 청구가 기각되지 않고 진행 중이라는 것이 핵심입니다.

쟁점 3: DMCA 1202조 (저작권 관리 정보)
1202조는 저작권 관리 정보(CMI)의 제거·변경과, CMI가 제거된 저작물의 배포를 금지합니다. 원고 측은 Copilot이 저작권 헤더가 포함된 코드를 학습한 뒤, 그 헤더 없이 유사 코드를 출력하는 것이 "자동화된 CMI 제거"라고 주장합니다. 이 이론은 직접 복제 여부라는 더 어려운 질문을 우회하기 때문에 상당한 견인력을 얻고 있습니다.

2026년 초 현재, 여러 청구가 기각 신청(Motion to Dismiss)을 통과했고, 법원은 DMCA 1202 주장에 개방적 태도를 보였으며, 디스커버리는 학습 데이터와 출력 유사성에 집중하고 있습니다. 공정 이용(Fair Use)에 대한 최종 판결, AI 학습 자체의 침해 여부, AI 출력에서의 "실질적 유사성" 기준은 아직 미확정입니다. 그러나 최종 판결 없이도 이 소송은 이미 산업 전체의 행동을 바꾸고 있습니다.

2025년 AI 저작권 소송 풍경: 15억 달러 합의에서 70건 이상의 소송까지

Copyright Alliance의 2025년 연간 리뷰에 따르면, AI 기업을 상대로 한 침해 소송 건수는 2024년 말 약 30건에서 2025년 말 70건 이상으로 두 배 이상 증가했습니다. 가장 주목할 만한 사건들을 정리합니다.

사건	결과 / 현황	시사점
Bartz v. Anthropic	법원은 LLM 학습이 "극도로 변환적"이라 판단(공정 이용). 그러나 해적판 도서 다운로드에 대해 $15억 합의(도서당 약 $3,000)	학습 자체는 공정 이용일 수 있으나, 해적판 데이터 취득은 별도의 대규모 책임을 발생시킴
Kadrey v. Meta	LLM 학습이 "매우 변환적"이라 판단(공정 이용). 그러나 BitTorrent "시딩"을 통한 저작물 배포 여부 계속 심리 중	법원이 간접적 대체 영향(AI가 원저작물의 시장을 잠식)에 대해 심도 있는 논의를 전개. 향후 원고에게 "로드맵" 제공
UMG/WMG v. Udio	합의 + 라이선스 계약. 아티스트 옵트인(Opt-in) 기반 구독 서비스 2026년 출시 예정	소송이 대립이 아닌 협력적 라이선스 모델로 이어질 수 있음을 증명
Disney/Universal/WB v. Midjourney	영화 스튜디오가 최초로 AI 기업 소송. Marvel, Star Wars 등 캐릭터 무단 생성 주장. 사건 통합 진행 중	대형 IP 보유자의 본격 참전. 시각적 유사성 증거 다수 제출
In re OpenAI (다지구 소송)	NYT v. OpenAI, Authors Guild v. OpenAI 등 12건 이상 통합. 합의 협상 보도됨	LLM 관련 모든 사건에 영향을 미칠 수 있는 선행 명령 가능성
Doe v. GitHub	라이선스 위반/계약 위반, DMCA 1202 청구 생존. 디스커버리 진행 중	AI 코드 생성의 직접적 선례가 될 가능성. 개발자 커뮤니티에 가장 큰 영향

Copyright Alliance의 CEO Keith Kupferschmid는 Bartz v. Anthropic 합의에 대해 "AI 기업이 저작권자에게 보상하면서도 계속 혁신하고 경쟁할 수 있다는 것을 증명했다"고 평가했습니다. 합의와 파트너십이 2025년의 큰 트렌드였으며, 2026년에는 더 증가할 것으로 예상됩니다. 그러나 공정 이용에 대한 다음 주요 판결은 2026년 여름 이후에나 나올 전망이므로, 법적 불확실성은 당분간 계속될 것입니다.

GPL 오염의 악몽: AI 코드가 상용 제품에 들어갈 때

실무에서 가장 즉각적인 리스크는 라이선스 오염(License Contamination)입니다. 시나리오는 이렇습니다: 개발자가 Copilot을 사용하고, Copilot이 GPL 라이선스 코드와 거의 동일한 함수를 출력하며, 개발자가 이를 독점(Proprietary) 소프트웨어에 포함시킵니다. GPL은 파생 저작물에 동일한 GPL 라이선스를 적용할 것을 요구하므로, 이 한 줄의 코드가 이론적으로 전체 상용 제품의 소스 코드 공개 의무를 발생시킬 수 있습니다. MIT나 Apache 라이선스의 경우에도 저작자 표시(Attribution)와 라이선스 텍스트 포함이 필수이며, 이를 누락하면 계약 위반이 됩니다.

라이선스 오염 리스크 플로우

오픈소스 코드 (GPL/MIT/Apache)
        ↓
AI 모델 학습 (패턴 학습)
        ↓
통계적 코드 생성
        ↓
AI 생성 코드 출력
        ↓
라이선스 없음 + 저작자 표시 없음
        ↓
상용 제품에 포함
        ↓
잠재적 저작권 + DMCA + 계약 위반 리스크

GitHub는 이 리스크를 완화하기 위해 중복 탐지 필터(Duplication Detection Filter)를 제공합니다. 이 필터가 활성화되면, Copilot은 코드 제안을 GitHub의 공개 코드와 비교하여 약 150자(65 어휘소) 이상의 일치·유사 매칭이 발견되면 해당 제안을 사용자에게 보여주지 않습니다. 그러나 Microsoft 기술 블로그는 "이 중복 탐지는 현재 Copilot 코딩 에이전트에는 적용되지 않는다"고 명시하고 있어, 에이전트형 코딩이 주류가 되는 2026년에 새로운 공백이 생기고 있습니다.

AI 기업의 면책(Indemnification): 실제로 보호받을 수 있는가

Microsoft는 2023년 9월 "Copilot Copyright Commitment"을 발표하며, Copilot의 수정되지 않은 제안(Unmodified Suggestions)에 대한 IP 면책(Indemnification)을 제공한다고 선언했습니다. GitHub Copilot Business와 Enterprise 고객은 Copilot의 제안으로 인한 저작권 청구에 대해 GitHub/Microsoft로부터 보호를 받는다는 것입니다. 이 면책은 기업이 Copilot 도입을 정당화하는 핵심 근거가 되었습니다.

그러나 세부 조건을 살펴보면 현실은 복잡합니다. 면책은 "수정되지 않은 제안"에만 적용됩니다. 개발자가 AI 제안을 기반으로 수정·확장한 코드 — 즉 현실에서 가장 흔한 시나리오 — 는 면책 범위에 해당되지 않을 수 있습니다. 또한 면책은 유료 기업 플랜(Business/Enterprise) 가입 고객에게만 적용되며, 개인 무료 플랜 사용자는 제외됩니다. GitHub의 서비스 약관은 "서비스 사용 또는 사용 불능으로 인한 손해에 대해 책임지지 않는다"고 명시하고 있어, AI 코드로 인한 버그, 보안 사고, 서비스 장애 등의 결과적 손해는 면책 범위 밖입니다.

AI 코딩 도구 면책 조건 비교

GitHub Copilot (Business/Enterprise) — 수정되지 않은 AI 제안에 대한 IP 면책 제공. 중복 탐지 필터 활성화 시 적용. 단, 코딩 에이전트에는 미적용.

Microsoft Copilot (전체 제품군) — "Copilot Copyright Commitment"으로 Microsoft의 AI Copilot 제품 전반에 IP 면책 확대. 고객이 제품의 가드레일과 콘텐츠 필터를 사용한 경우에만 적용.

공통 제한사항 — 면책은 저작권 침해 청구에 한정. AI 코드로 인한 버그, 보안 취약점, 사업적 손실에 대한 면책은 없음. "있는 그대로(AS IS)" 제공이 기본.

AI가 만든 치명적 버그, 책임은 누구에게: 개발자 vs AI 회사

Veracode의 2025년 GenAI Code Security Report는 100개 이상의 LLM을 4개 프로그래밍 언어, 80개 코딩 태스크에 걸쳐 분석한 결과, AI 생성 코드의 45%가 OWASP Top 10 보안 취약점을 포함하고 있다고 밝혔습니다. 언어별로는 Java가 72%로 가장 높았고, Python이 38%였습니다. ZioSec의 보고에 따르면, AI 코딩 도구를 사용하는 기업은 2025년에 전년 대비 400% 더 많은 보안 사고를 경험했으며, 한 핀테크 CTO는 "2020년부터 2024년까지 4년간보다 2025년 한 해에 더 많은 보안 취약점을 만들었다"고 밝혔습니다.

AI가 생성한 코드에서 발생한 버그로 금전적 손실이 발생했을 때, 법적 책임은 누구에게 있을까요? 현행 법체계에서 답은 점점 명확해지고 있습니다 — 대부분의 경우, 책임은 AI를 배포(Deploy)한 조직에 있습니다.

책임 소재 분석: 3가지 법적 프레임워크

프레임워크 1: 과실 책임(Negligence)
AI 코딩 도구는 법적으로 "도구(Tool)"입니다. 망치를 사용하다 사고가 나면 망치 제조사가 아니라 사용자(또는 고용주)에게 1차 책임이 있듯이, AI가 생성한 코드를 적절한 리뷰·테스트 없이 프로덕션에 배포한 조직과 개발자에게 과실 책임이 발생합니다. 기술이 목적에 적합한지 확인하고, 철저히 테스트하고, 적절히 모니터링하지 않은 경우 배포 조직이 책임을 집니다.

프레임워크 2: 제조물 책임(Product Liability)
EU의 개정 제조물책임지침(Revised Product Liability Directive, 2024/2853)은 2024년 12월 발효되었으며, EU 회원국은 2026년 12월까지 국내법으로 전환해야 합니다. 이 지침은 소프트웨어와 AI 시스템을 "제품"의 정의에 명시적으로 포함시키며, 결함 있는 AI 시스템으로 인한 피해에 대해 엄격 책임(Strict Liability)을 부과합니다. 정신 건강 피해, 데이터의 파괴·비가역적 손상까지 손해 범위에 포함됩니다.

프레임워크 3: 대리 책임(Vicarious Liability)
대리 책임 원칙에 따르면, 고용주는 직원의 행위에 대해 — AI 도구 사용을 포함하여 — 해당 행위가 업무 범위 내에서 발생한 한 책임을 질 수 있습니다. 개발자가 업무 중 AI 도구로 결함 있는 코드를 생성하여 고객에게 피해를 입힌 경우, 피해자는 개발자 개인이 아닌 기업을 상대로 청구할 가능성이 높습니다.

한편, EU는 2022년 AI 책임 지침(AI Liability Directive, AILD)을 별도로 제안했었습니다. 이 지침은 AI의 과실 기반 민사 책임에 대한 규칙을 수립하려 했으나, 이해관계자 간 합의 부족과 규제 간소화 요구로 인해 2025년 2월 철회가 결정되었고, 2025년 10월 EU 관보에 공식 철회가 게재되었습니다. 이로 인해 EU에서는 과실 기반 AI 책임에 규제 공백이 발생했으며, 현재 개정 제조물책임지침(엄격 책임 중심)만으로 AI 관련 피해를 다루게 되었습니다.

AI 코드 보안 위기: 45%가 결함, 그런데 누가 확인하나

보안 문제는 단순한 기술적 이슈가 아니라 법적·재무적 리스크입니다. AI 코딩 도구는 기능적으로 작동하는 코드를 빠르게 생성하지만, 보안 컨텍스트를 이해하지 못합니다. SQL 인젝션 취약점, 크로스사이트 스크립팅(XSS), 깨진 인증 구현, 보안 설정 오류, 로그에 민감 데이터 노출 등이 반복적으로 발견되는 패턴입니다. Veracode 보고서에 따르면, AI 생성 코드는 보안 경험이 풍부한 시니어 개발자가 작성·리뷰한 코드에 비해 보안 결함이 3배 더 많습니다.

보안 사고 유형	발생 비용	법적 결과
고객 데이터 유출 (SQL 인젝션)	사고 대응 + 통지 비용 + 법적 합의	GDPR 과태료(매출의 최대 4%), CCPA 벌금, 집단소송
인증 우회 (Broken Authentication)	무단 접근으로 인한 재무 데이터 노출	금융 규제 위반, 사이버 보험료 급증
API 키/시크릿 노출	제3자 서비스 남용 비용	서비스 약관 위반, 파트너 계약 해지
서비스 장애 (보안 설정 오류)	다운타임 비용 + SLA 위반 배상	고객 계약 위반, 평판 손상

ZioSec의 분석은 구조적 문제를 지적합니다. 많은 기업이 AI 코딩 도구 도입과 함께 시니어 개발자 인력을 줄였는데, 이는 보안 지식이 가장 필요한 시점에 그 지식을 보유한 인력을 제거한 것입니다. AI 도구는 보안을 이해하는 사람이 사용할 때 생산성을 높이지만, 보안을 모르는 사람이 사용하면 "민주화된 취약점(Democratized Vulnerabilities)"을 생산합니다. GitHub Copilot이 자산인지 부채인지를 연구한 학술 논문(Journal of Systems and Software, 2023)은 "Copilot은 전문가에게는 자산이 될 수 있지만, 초보 개발자에게는 부채(Liability)가 된다"고 결론지었습니다.

기업을 위한 AI 코드 리스크 관리 실전 가이드

영역 1: 라이선스 컴플라이언스

모든 AI 생성 코드를 "신뢰할 수 없는 외부 코드"와 동일하게 취급하세요. AI 코딩 도구의 중복 탐지 필터를 활성화하고(GitHub Copilot의 경우 "Block suggestions matching public code" 옵션), SCA(Software Composition Analysis) 도구(FOSSA, Snyk, Black Duck 등)로 AI 생성 코드에 대해 오픈소스 라이선스 스캔을 실행합니다. 내부적으로 AI 보조 코드 생성을 문서화하여 어떤 코드가 AI의 도움으로 작성되었는지 추적 가능하게 유지합니다. M&A, 투자 유치, 감사 시 "AI 보조 코드 생성을 추적하고 있는가?", "출력물에 대해 라이선스 충돌 스캔을 하고 있는가?"라는 질문에 답할 수 있어야 합니다.

영역 2: 보안 거버넌스

AI 생성 코드에 대해 SAST(정적 분석)와 DAST(동적 분석) 도구를 필수적으로 적용합니다. AI가 생성한 아키텍처와 인증 구현은 배포 전 시니어 보안 엔지니어의 리뷰를 거쳐야 합니다. AI 코딩 도구의 사용 범위와 조건에 대한 거버넌스 정책을 수립하고, OWASP Top 10 기준의 정기 침투 테스트를 AI 생성 코드에 특화하여 실시합니다. ZioSec의 한 CTO가 말한 것처럼: "인프라 보안, 프라이버시, 데이터 거버넌스에 완전히 정통하지 않은 사람이 이것을 대규모로 하고 있다면, 그 방법을 모르겠다."

영역 3: 계약과 면책

AI 코딩 도구 벤더의 면책 조건을 정확히 이해합니다. 면책은 보통 저작권 침해 청구에 한정되며, 버그나 보안 사고로 인한 사업적 손실은 포함되지 않습니다. 고객·파트너 계약에 AI 생성 코드에 대한 조항을 추가하는 것을 검토합니다. 사이버 보험 정책이 AI 생성 코드로 인한 사고를 커버하는지 확인하고, 필요 시 별도 조항을 추가합니다. EU 시장에 제품을 출시하는 경우, 2026년 12월까지 적용되는 개정 제조물책임지침의 소프트웨어·AI 관련 조항을 검토하여 엄격 책임 범위를 파악합니다.

영역 4: 내부 프로세스

AI 코드 리스크 관리 체크리스트

□ AI 코딩 도구의 중복 탐지 필터 / 공개 코드 차단 필터 활성화
□ AI 생성 코드에 SCA 오픈소스 라이선스 스캔 적용
□ AI 보조 코드 생성 내역 내부 문서화 (코드 커밋 메시지에 표기)
□ AI 생성 코드에 SAST/DAST 보안 테스트 필수 적용
□ 인증·권한·암호화 등 핵심 보안 코드에 시니어 엔지니어 리뷰 필수
□ AI 코딩 도구 사용 거버넌스 정책 수립 및 전사 공유
□ 벤더 면책(Indemnification) 조건의 정확한 범위 파악
□ 고객/파트너 계약에 AI 코드 관련 조항 검토
□ 사이버 보험 정책의 AI 코드 커버리지 확인
□ EU 제품 출시 시 개정 제조물책임지침 대응 준비
□ 정기 침투 테스트에 AI 생성 코드 패턴 특화 시나리오 포함
□ 시니어 보안 인력 유지 (AI 도구 도입 시 감축 금지)

2026년 이후 전망: 무엇이 바뀔 것인가

법적 환경은 빠르게 진화하고 있습니다. Doe v. GitHub의 디스커버리가 진행 중이고, In re OpenAI의 통합 소송에서 합의 협상이 보도되고 있으며, 공정 이용에 대한 다음 주요 판결들(In re Google Generative AI, UMG v. Suno, Concord v. Anthropic 등)이 2026년 여름 이후 예상됩니다. 미국 저작권청은 2025년 5월 Part 3(학습 데이터) 보고서를 발행하며 "소송 결과를 사전에 판단하는 것은 불가능하다"고 밝혔고, "생성 AI 학습을 위한 저작물 사용 중 일부는 공정 이용에 해당할 것"이라고 결론지었습니다.

기술적으로는 라이선스 인식 AI 모델(License-aware Models), 출력물 귀속 시스템(Output Attribution Systems), AI 학습 데이터 출처 의무 공개, SaaS 거래에서의 AI 면책 조항 표준화가 예상됩니다. 이미 UMG-Udio, WMG-Suno 합의에서 보듯, 아티스트 옵트인(Opt-in) 기반 라이선스 모델이 옵트아웃(Opt-out)을 대체하는 추세입니다. EU의 개정 제조물책임지침은 소프트웨어와 AI를 명시적으로 포괄하며, 2026년 12월까지 회원국 국내법으로 전환되어 전 세계적으로 영향을 미칠 것입니다.

결론: 법적 리스크를 이해하는 팀이 AI를 가장 잘 활용한다

당장 할 수 있는 일은 명확합니다. AI 생성 코드를 외부 코드처럼 취급하고, 라이선스 스캔과 보안 테스트를 자동화 파이프라인에 포함시키고, 벤더 면책의 실제 범위를 파악하고, 시니어 보안 인력을 유지하세요. 그리고 진행 중인 소송과 규제 변화를 모니터링하세요 — 2026년 여름 이후의 공정 이용 판결은 AI 코드 생성의 법적 지형을 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 법적 불확실성의 시대에, 준비된 팀만이 AI의 생산성 혜택을 안전하게 가져갈 수 있습니다.

[주요 출처]

Copyright Alliance (2026.1): "AI Copyright Lawsuit Developments in 2025: A Year in Review" — 70건+ 소송, $15억 합의, 2025년 전체 동향
Patent AI Lab (2026.1): "GitHub Copilot Lawsuit Update (2026)" — Doe v. GitHub 소송 최신 현황, DMCA 1202 분석
U.S. Copyright Office (2025.5): "Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training" — 학습 데이터 공정 이용 분석
Veracode (2025.7): "2025 GenAI Code Security Report" — AI 코드 45% 보안 결함, Java 72% 실패율
ZioSec (2026.1): "AI Code Security Risks: Why Enterprise Vibe Coding Created a Security Nightmare" — 보안 사고 400% 증가
GitHub: "Establishing trust in using GitHub Copilot" — 중복 탐지 필터, IP 면책 설명
EU (2024.11): Product Liability Directive 2024/2853 — 소프트웨어·AI에 엄격 책임 확대, 2026.12 회원국 전환
EU (2025.10): AI Liability Directive 공식 철회 — 과실 기반 AI 책임 규제 공백 발생
Taylor Wessing (2025.1): "AI liability – who is accountable when AI malfunctions?"
IAPP (2025.11): "AI as product vs. AI as service: Unpacking the liability divide"
Microsoft Tech Community (2025.11): "Demystifying GitHub Copilot Security Controls" — 중복 탐지가 코딩 에이전트에 미적용 공지
Journal of Systems and Software (2023): "GitHub Copilot AI pair programmer: Asset or Liability?" — 전문가에게는 자산, 초보자에게는 부채

이 글은 2026년 2월 15일 기준으로 작성되었습니다. 각 수치와 인용은 명시된 출처를 통해 팩트체크되었으며, 법적 조언이 아닌 정보 제공을 목적으로 합니다. 구체적인 법적 사안에 대해서는 전문 변호사와 상담하세요.

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