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
Postcrest는 텍스트 콘텐츠를 생성, 재작성 또는 조직할 때 관련 작업을 수행하는 창작자, 운영자, 개발자 및 팀을 위해 설계된 AI 소셜 콘텐츠 및 아바타 생성 플랫폼입니다. 이 플랫폼의 목적은 결과를 최종 전달으로 간주하는 것이 아니라, 사용자가 먼저 초안, 자료 또는 구조화된 결과물을 받아 점검, 수정, 이어갈 수 있도록 돕는 것입니다. 사용 전에 명확한 입력 자료, 대상 형식, 적용 시나리오, 수용 기준을 준비하고, 저위험 샘플로 품질, 비용, 운영 경로를 먼저 테스트한 후 점차 최종 프로젝트에 반영하는 것이 권장됩니다. 공개 공개, 고객 소통, 팀 협업, 민감한 자료와 관련된 경우에는 자료 승인, 개인정보 보호 범위, 사실 정확성, 최종 사용 사례에 대한 추가 확인이 필요하며, 수동 검토는 유지됩니다.
Postcrest는 기존 워크플로우의 중간 단계에 더 적합합니다. 사용자는 먼저 처리할 자료, 목표 형식, 판단 기준을 명확히 하고, 이를 통해 텍스트 생성, 재작성, 조직과 관련된 작업을 수행한 뒤, 담당자가 어떤 결과를 공식 워크플로우로 넘어갈지 결정합니다. 이는 초기 중복을 줄일 뿐만 아니라 공개 시나리오에서 확인되지 않은 자동 출력을 직접 사용하는 것을 방지합니다. ## 핵심 기능 및 사용 방법
사용 전에 원본 자료, 대상 대상, 출력 목적, 형식 요구사항, 검사 기준을 미리 준비하는 것이 좋습니다. 팀으로 자료를 사용할 경우, 누가 자료를 업로드할 수 있는지, 누가 결과 검토를 담당하는지, 어떤 데이터나 자료가 자동화에 적합하지 않은지 미리 합의하세요. ## 시나리오와 경계에 적합하다
창작자, 운영자, 개발자 및 관련 업무를 담당하는 팀들은 Postcrest를 사용하는 것이 더 쉽습니다. 이 사용자들은 보통 어떤 문제를 해결해야 하는지 알고 있으며, 결과물이 프로젝트 요구에 부합하는지 판단할 수 있습니다. 초안, 샘플, 내부 문서, 프로토타입 검증, 콘텐츠 준비, 보조 점검 등에 적합합니다. ### 무엇을 주목해야 할까요?
자료 승인, 개인정보 보호 범위, 사실 정확성, 최종 사용 시나리오는 신중히 확인해야 합니다. 결과가 고객 소통, 공개 공개, 코드 보안, 재무 기록, 교육 평가, 의료 기록 또는 법적 내용에 영향을 미칠 경우, 수동 검토, 버전 기록, 책임자 확인을 유지해야 합니다. 생성 결과는 자료의 출처, 개인의 권한, 사실 정확성, 상업적 적용 가능성도 확인해야 합니다. ## 자주 묻는 질문
Postcrest는 주로 어떤 문제에 적합한가요? 주로 텍스트 콘텐츠를 생성, 재작성 또는 조직하는 데 적합하며, 명확한 목표가 있고 미리 준비할 수 있는 입력 자료가 있으며, 추가 편집이나 검토가 필요한 결과물에 적합합니다. Postcrest를 사용하기 전에 무엇을 준비해야 하나요? 원자재, 출력 목적, 목표 형식, 수락 기준을 준비하는 것이 권장됩니다. 데이터를 사용할 때, 팀은 데이터 업로드 범위, 감사 책임, 그리고 어떤 결과물이 공식 절차에 들어갈 수 있는지 명확히 해야 합니다. Postcrest가 최종 배송의 수작업 대신 직접 대체할 수 있나요? 직접 교체는 권장되지 않습니다. 최종 출시, 납품, 검토 또는 비즈니스 결정은 책임자가 확인해야 하는 중간 결과를 생성, 조직 또는 확인하는 보조 도구로 더 적합합니다.
Fotor AI는 AI 이미지 생성, 지능형 리터칭 및 그래픽 디자인을 통합한 다기능 크리에이티브 플랫폼으로 콘텐츠 제작자, 디자이너 및 마케터를 포함한 광범위한 사용자에게 적합합니다. 사용자는 텍스트를 입력하거나 이미지를 업로드하여 일러스트레이션, 3D 렌더링, 만화, 유화 등 다양한 스타일의 고품질 이미지를 빠르게 생성하여 소셜 미디어 콘텐츠, 브랜드 비주얼 및 상업 프로모션과 같은 다양한 애플리케이션 시나리오를 충족할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 AI 아바타 생성, 이미지 복원, 배경 제거, 사진 채색 등과 같은 실용적인 도구를 제공하여 창의적인 효율성을 향상시킵니다. 웹과 모바일에서 액세스할 수 있는 Fotor는 사용자 친화적이고 사용하기 쉬워 사용자가 창의적인 아이디어를 쉽게 실현할 수 있습니다.
Stable Diffusion은 Stability AI에서 개발한 오픈 소스 텍스트-이미지 생성 모델로, 사용자가 자연어 프롬프트를 통해 고품질 이미지를 생성할 수 있도록 합니다. 이 모델은 입력 텍스트 설명을 기반으로 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 확산 생성 기술을 사용하며 예술 창작, 제품 디자인, 광고 및 마케팅 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. Stable Diffusion은 온프레미스 및 클라우드 기반 액세스를 지원하며 개발자가 사용자 지정 애플리케이션에 통합할 수 있는 API를 제공합니다. 최신 버전인 Stable Diffusion 3.5는 이미지 품질과 생성 속도가 크게 향상되어 고해상도 이미지 생성이 필요한 전문 시나리오에 적합합니다.
Wizart는 주택 가구 브랜드, 건축 자재 전자상거래, 제품 전시 팀을 위한 AI 제품 시각화 및 가상 체험 플랫폼으로, 제품 렌더링, 가상 체험, 인터랙티브 구성 디스플레이를 생성하는 데 사용됩니다. 이미 명확한 작업, 영상, 비즈니스 프로세스가 있는 사람들이 포토리얼리스 렌더링, AI 트라이온, 구성기를 더 실행 가능한 워크플로우에 넣을 수 있도록 합니다. 사용 시에는 제품 복원, 재료 승인 및 진위 표시에 집중해야 하며, 특히 고객 정보, 캐릭터 자료, 웹페이지 데이터, 학습 콘텐츠 또는 상업 출판물과 관련된 경우에는 승인과 수동 검토를 먼저 확인해야 합니다. 전반적으로 위자트는 제품 렌더링, 가상 시험, 인터랙티브 구성 디스플레이를 생성하는 데 좋은 도구이며, 전문적인 최종 판단을 대체하는 도구가 아닙니다.
와이어스톡은 사진작가, 영상 제작자, 데이터 주석 콘텐츠 팀이 AI 학습 데이터 작업을 생성하여 창의적 수익을 창출할 수 있도록 AI 학습 데이터 생성 작업 및 크리에이터 수익화 플랫폼입니다. 이미 명확한 작업, 자산, 비즈니스 프로세스를 가지고 AI 훈련 데이터, 창작자 작업, 자산 제출을 보다 실행 가능한 워크플로우에 맞추기 위한 것입니다. 사용 시에는 콘텐츠 승인, 작업 요구사항, 플랫폼 검토에 집중해야 하며, 특히 고객 정보, 캐릭터 자료, 웹페이지 데이터, 학습 콘텐츠, 상업적 출판물 등에 대해 먼저 승인과 수동 검토를 확인해야 합니다. 전반적으로 와이어스톡은 전문가들의 최종 판단을 대체하기보다는 AI 학습 데이터 과제를 생성해 창의적인 수익을 창출하는 보조 도구로 적합합니다.
웨어뷰는 의류 브랜드, 전자상거래 운영, 시각 머천다이저를 위한 AI 패션 전자상거래 모델 이미지 생성 도구로, 의류 제품의 AI 모델 쇼케이스 이미지를 생성하기 위한 도구입니다. 이미 명확한 자산, 스크립트, 고객 커뮤니케이션, 비즈니스 프로세스를 가진 사람들은 제품 이미지, AI 모델, 전자상거래 디스플레이 그래픽을 결합해 보다 실질적인 워크플로우로 만드는 것이 더 좋습니다. 사용 시에는 제품 복원, 모델 승인, 진위 표시에 집중해야 하며, 특히 고객 정보, 캐릭터 음성, 이미지 자료, 웹페이지 데이터 또는 게시된 콘텐츠와 관련해서는 먼저 승인 확인과 수동 검토를 해야 합니다. 전반적으로 웨어뷰는 편집자, 운영, 연구개발, 경영진의 최종 판단을 완전히 대체하기보다는 의류 제품의 AI 모델 디스플레이 이미지를 생성하는 보조 도구로 적합합니다.
Vooka는 패션 브랜드, 전자상거래 운영, 제품 비전 팀을 위해 설계된 AI 패션 전자상거래 가상 시합 도구로, 의류 전자상거래를 위한 가상 시공 디스플레이를 생성합니다. 이미 명확한 자산, 스크립트, 고객 커뮤니케이션, 또는 가상 체험, 제품 이미지, 전자상거래 시각화를 통합해 실행하기 쉬운 독특한 워크플로우를 만드는 비즈니스 프로세스를 가진 사람들에게 더 적합합니다. 사용 시에는 제품 복원, 캐릭터 인증, 진위 표시에 집중해야 하며, 특히 고객 정보, 캐릭터 음성, 이미지 자료, 웹페이지 데이터 또는 게시된 콘텐츠와 관련된 경우에는 먼저 승인 확인과 수동 검토를 해야 합니다. 전반적으로 Vooka는 편집자, 운영, 연구개발(R&D), 경영진의 최종 판단을 완전히 대체하기보다는 의류 전자상거래를 위한 가상 시착 디스플레이를 생성하는 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