미 제9순회항소법원: AI 생성 코드는 저작권 관리 정보 '삭제'에 해당하지 않는다
2026년 9월 16일, 미국 연방 제9순회항소법원은 Doe v. GitHub, Inc.(사건번호 24-7700) 사건에서 생성형 AI 코딩 도구가 출력하는 코드는 학습 데이터의
MSI AI 는 메타 및 Google 광고 캠페인을 생성, 시작 및 관리하는 AI 광고 제작 및 배포 관리 플랫폼입니다.성장 팀, 전자 상거래 브랜드, 신생 기업 및 소규모 팀이 광고를 제공해야하는 사람들에게 적합하며, 이미지 및 비디오 콘텐츠를 생성하고, 메타 및 Google 캠페인을 시작하는 데 도움이되며, 효과 지향 광고를 지속적으로 관리 할 수 있습니다.광고는 예산 및 플랫폼 정책과 관련이 있으며 자동 프로세스에 완전히 맡길 수 없으며 예산 상한, 전환 목표, 재료 검토 및 수동 일시 중지 메커니즘을 설정하기 전에 사용해야합니다.고정 프로세스에 넣을 것인지 여부를 결정하기 전에 입력 재료, 출력 품질, 수정 비용 및 최종 채택 비율을 테스트하기 위해 하나 또는 두 개의 낮은 위험 작업에 적합합니다.
MS I AI 는 메 타 및 Google 캠 페 인을 생성 , 시작 및 관리 하는 것과 같은 특정 작업을 목표로 합니다 .그것의 가치 는 AI 에 모든 판단 을 맡 기는 것이 아니라 반복 적 인 준비 , 정리 또는 시행 착 오 가 필요한 부분을 미리 보기 및 검토 하기 쉬운 초 안 으로 전환 하여 사용자가 더 빨리 방향을 보고 세 분 화를 계속 할지 여 부를 결정할 수 있도록 합니다 .
어떤 작업을 수행 할 수 있습니까 ?
이러한 기능은 메 타 와 Google 캠 페 인을 생성 , 시작 및 관리 하는 초기 준비 , 자료 정리 또는 시 나 리오 비교 에 적합 합니다 .이미 성 숙한 프로세 스를 가진 팀 의 경우 , 가장 건 전 한 방법은 먼저 초 안 , 미리 보기 , 보조 분석 또는 예비 심 사 단계 에 M IS E AI 를 배치 한 다음 책임 자가 결과가 공식 전달 에 들어갈 수 있는지 확인 하는 것입니다 .
메시 AI 는 목표 가 명확 하고 입력 재료 가 명확 하며 결과가 수 동 으로 검사 될 수있는 작업을 처리 하는 데 더 적합 합니다 .예를 들어 , 실제 적이 지만 낮은 위험 샘플 세 트를 준비 하고 장기 사용 에 적합한 지 판단 하기 전에 여러 번 연속 생성 또는 분석 에서 안정 성을 관찰 합니다 .
누가 더 쉽게 효과를 발휘 할 수 있을까 ?
MS I AI 는 성장 팀 , 전자 상 거 래 브랜드 , 신 생 기업 및 소 규모 팀이 광고 를 제공 해야 하는 사람들에게 적합 합니다 .이러한 사용자는 일반적으로 해결 해야 할 문제를 이미 알고 있으며 생성 된 콘텐츠 , 분석 또는 권장 사항 이 수정 되어야 하는지 여 부를 결정할 수 있습니다 .개인 사용자는 단일 작업 으로 시작할 수 있으며 소 규모 팀은 권한 , 감사 책임 및 비용 상 한 을 추가 해야합니다 .
광고 배 포 는 예산 및 플랫폼 정책 과 관련이 있으며 자동 프로세 스에 완전히 맡 길 수 없습니다 . 사용하기 전에 예산 상 한 선 , 전환 목표 , 재료 검토 및 수 동 일시 중지 메 커 니 즘 을 설정 해야합니다 .고객 프로 필 , 실제 사진 , 비즈니스 자료 , 의료 금융 정보 , 학습 과 제 또는 법률 문서 와 관련된 작업 의 경우 , 보조 결과를 최종 결론 으로 직접 받아들이 지 않도록 권한 부여 , 개인 정보 보호 및 사용 경 계를 사 전에 확인 해야합니다 .
입력 조건 , 결과 생성 , 수 동 수정 포인트 , 대기 시간 및 최종 채택 여 부를 기록 하는 3 ~ 5 개의 대표 적인 샘플 을 사용하여 테스트 하는 것이 좋습니다 .주요 시 나 리오 에서 안정 적으로 작동 하는 M IS E AI 는 프로세 스에 점 진 적으로 통합 될 수 있으며 , 결과가 종종 목표 에서 벗어 나는 경우 영 감 , 초 안 또는 대 조 재료 로 더 적합 합니다 .
Mu ze AI 가 가장 잘 해결 하는 문제는 무엇입니까 ?
메 타 및 Google 캠 페 인을 생성 , 시작 및 관리 하는 데 가장 적합 하며 , 특히 명확 한 목표를 가지고 있지만 사전 정리 , 시행 착 오 또는 반복 작업을 줄 이고 자 하는 사용자에게 적합 합니다 .
Mu ze AI 가 인공 판단 을 직접 대체 할 수 있습니까 ?
추천 하지 않는다 .생성 , 정리 , 분석 또는 미리 보 기를 수행 할 수 있지만 사실 확인 , 규정 준수 판단 , 전문 적인 결론 및 최종 트 레이 드 오 프 에는 여전히 사람이 필요합니다 .
M IS E AI 를 사용하기 전에 준비 해야 할 사항 은 무엇입니까 ?
명확 한 입력 자료 , 예상 결과 및 수 락 기준 을 준비 해야합니다 .팀 프로세 스에 사용 하려면 누가 검토 를 담당 하고 , 어떤 내용을 입력 할 수 없으며 , 생성 된 결과를 계속 사용할 수 있는 기준 을 충족 시킬 수 있는지 사 전에 합의 해야 합니다 .
Zefram은 영업팀, BD 인력, 성장 운영을 위한 AI 리드 및 회사 데이터 자동화 도구입니다. 이 도구는 사용자를 한꺼번에 모든 작업을 처리하는 것이 아니라, 실시간 회사 데이터를 활용해 주요 영업 업무를 지원하는 데 실질적인 지원을 제공하는 데 있습니다. 사용자는 회사를 찾고, 리드를 식별하며, 영업 행동과 후속 업무를 생성하고, 이후 자신의 비즈니스 판단을 추적할 수 있습니다. 이러한 도구를 선택할 때는 데이터 소스, 외부 규제, 목록 품질을 주의 깊게 살펴야 하며, 특히 계정, 고객 정보, 계약서, 강의, 오디오, 비디오, 코드 출력 등은 모두 수동으로 검토해야 합니다. 가시성 기능에는 실시간 기업 데이터, 영업 자동화, 리드 도구가 포함되어 있어 영업 준비와 리드 조사에 더 적합합니다.
Zaver는 브랜드 마케팅 팀, 전자상거래 운영, 크리에이터 협업 리더를 대상으로 한 AI 인플루언서 발견 및 Google Sheets 마케팅 협업 도구입니다. 이 도구는 모든 작업을 한꺼번에 사용자에게 전달하는 것이 아니라, 구글 시트에서 창작자를 발견, 분석, 연락하는 데 실질적인 도움을 제공하는 데 있습니다: 사용자는 창작자를 검색하고, 지표를 분석하며, 목록을 정리하고, 협업 과정을 관리한 뒤, 자신의 비즈니스 판단에 따라 후속 절차를 완료할 수 있습니다. 이러한 도구를 선택할 때는 창작자 라이선스, 협력 조건, 데이터 정확성에 주의를 기울여야 하며, 특히 계정, 고객 정보, 계약서, 강좌, 오디오, 비디오, 코드 출력과 관련해서는 더욱 그렇습니다. Google Sheets 워크플로우, 크리에이터 발견, KPI 분석, AI 인사이트 등 가시성 기능은 인플루언서 마케팅 사전 심사 및 홍보 준비에 더 적합합니다.
Yahini는 콘텐츠 팀, 브랜드 마케팅, 콘텐츠 운영 리더가 연구부터 실행까지 콘텐츠 전략과 제작 프로세스를 관리할 수 있도록 제공하는 브랜드 콘텐츠 전략 및 AI 워크플로우 플랫폼입니다. 이미 명확한 작업, 자산, 비즈니스 프로세스를 가지고 있어 콘텐츠 전략, AI 콘텐츠 에이전트, 워크플로우를 더 쉽게 통합하는 사람들을 위한 것입니다. 사용 시에는 브랜드 일관성, 승인 절차, 사실 정확성에 집중해야 하며, 특히 고객 정보, 학습 콘텐츠, 오디오 및 비디오 자료, 비즈니스 데이터 또는 공개 자료와 관련해서는 먼저 승인 확인과 수동 검토를 해야 합니다. 전반적으로 야히니는 전문적인 최종 판단을 대체하기보다는 연구부터 실행까지 콘텐츠 전략과 제작 과정을 관리하는 보조 도구로 적합합니다.
xPage는 주로 전자상거래 창업자, 제품 운영, 독립 웹사이트 팀을 위해 AI 전자상거래 랜딩 페이지 및 온라인 스토어 생성 플랫폼으로, 빠르게 전환율이 높은 제품 랜딩 페이지와 스토어 페이지를 생성할 수 있도록 합니다. 이미 명확한 작업, 자산, 비즈니스 프로세스를 통해 AI 전자상거래 랜딩 페이지, 온라인 스토어, 플랫폼 통합을 더 쉬운 워크플로우로 중앙 집중화하는 분들에게 적합합니다. 제품 자료, 결제 구성, 광고 준수를 사용할 때는 특히 고객 정보, 학습 콘텐츠, 오디오 및 비디오 자료, 비즈니스 데이터, 공개 릴리스와 관련된 경우 승인과 수동 검토에 집중해야 합니다. 전반적으로 xPage는 전문가의 최종 판단을 대체하기보다는 전환율이 높은 제품 랜딩 페이지와 스토어 페이지를 빠르게 생성하는 좋은 도구입니다.
XBeast는 주로 소셜 미디어 운영, 크리에이터, 개인 브랜드 사용자들을 대상으로 하는 AI X 플랫폼의 콘텐츠 생성 및 일정 관리 에이전트로, X 플랫폼 게시물을 생성하고 계정을 운영하는 데 스케줄링을 제공합니다. 이미 명확한 작업, 자산, 비즈니스 프로세스를 갖추고 있고, X AI 에이전트, 콘텐츠 생성, 자동 일정 관리 등 보다 실행 가능한 워크플로우를 중앙 집중화하는 데 적합합니다. 사용 시에는 플랫폼 규칙, 콘텐츠 진위 여부, 계정 보안에 주의를 기울여야 하며, 특히 고객 정보, 학습 콘텐츠, 오디오 및 비디오 자료, 비즈니스 데이터, 공개 릴리스와 관련된 경우에는 먼저 승인 확인과 수동 검토를 해야 합니다. 전반적으로 XBeast는 전문 최종 판단을 위한 생계보다는 X 플랫폼 게시물을 생성하고 스케줄링하는 보조 도구로 적합합니다.
Wurkzen은 AI 음성 영업 에이전트이자 리드 후속 관리 도구로, 서비스 기반 비즈니스, 영업팀, 지역 상인을 대상으로 기회를 포착하고 AI 음성 에이전트로 리드를 후속 조치하는 데 중점을 둡니다. 이미 명확한 작업, 영상, 비즈니스 프로세스를 가진 사람들을 위한 것으로, AI 음성 상담원, 아웃바운드 콜러, 즉각적인 전송을 더 쉬운 워크플로우로 통합합니다. 사용 시에는 고객 정보, 학습 콘텐츠, 오디오 및 비디오 자료, 비즈니스 데이터 또는 공개 자료와 관련된 경우, 통화 동의, 고객 개인정보 보호, 음성 검토에 중점을 두어야 하며, 승인 및 수동 검토를 먼저 확인해야 합니다. 전반적으로 Wurkzen은 전문가의 최종 판단을 대체하기보다는 AI 음성 에이전트를 통해 기회를 포착하고 리드를 추적하는 보조 도구로 적합합니다.
2026년 9월 16일, 미국 연방 제9순회항소법원은 Doe v. GitHub, Inc.(사건번호 24-7700) 사건에서 생성형 AI 코딩 도구가 출력하는 코드는 학습 데이터의
판매표나 설문 결과를 AI 채팅창에 붙여넣었더니 “데이터에서 흥미로운 경향이 보입니다”라는 한 줄만 돌아온 경험이 있는가. 문제는 대개 데이터가 아니라 프롬프트에 있다. 데이터가
Plus가 만료되어 갱신하지 않으면 계정은 무료 플랜으로 돌아갈 뿐입니다. 채팅 기록은 모두 남고 그대로 볼 수 있습니다. 직접 만든 GPT도 삭제되지 않지만, 다운그레이드 후에는
Function Calling은 대규모 언어 모델이 외부 기능을 활용하는 가장 일반적인 방식입니다. 개발자는 먼저 JSON Schema로 "어떤 함수가 있고 매개변수는 어떤 형태인