성인물 회사가 AI 학습을 위해 토렌트를 사용한 Meta를 고소할 수 있다고 판사가 판결 — 이는 AI 산업 전체를 폭로했다

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최종 업데이트: 2026년 6월 21일

성인물 회사가 AI 학습을 위해 자사의 성인 영화를 토렌트(torrenting)로 가져간 것에 대해 Meta를 고소할 수 있다고 판사가 판결했습니다. 그리고 Meta는 모든 주요 AI 연구소(AI lab)가 학습 데이터(training data)를 어떻게 확보했는지를 파헤치는 법적 선례를 의도치 않게 만들었을 수도 있습니다. 만약 연방 판사가 2,300편 이상의 성인 영화를 토렌트로 가져온 것에 대해 Meta가 일탈한 직원들의 탓으로 돌리는 것을 허용하지 않는다면, 어떤 AI 기업도 자사의 스크레이퍼(scrapers)가 통제를 벗어났을 때 그럴듯한 부인(plausible deniability) 뒤에 숨을 수 없을 것입니다.

2026년 6월 11일, 미국 연방 지방법원 판사 Eumi K. Lee는 Strike 3 Holdings의 저작권 소송을 기각하려는 Meta의 신청을 거부했으며, 성인 영화의 BitTorrent 해적판(piracy)에 대한 청구가 증거 개시(discovery) 단계로 진행되도록 허용했습니다. 이것이 지금 중요한 이유는, 이 사건이 수동적인 웹 스크레이핑(web scraping)이 아닌 능동적인 해적 행위(active piracy) 혐의에 기반한 최초의 주요 AI 학습 사례이기 때문입니다. 이는 작은 차이가 아닙니다. 게임의 판도를 바꾸는 결정적인 차이입니다.

글을 마치면 여러분은 이 판결과 기술적 증거, 그리고 이것이 왜 AI 산업 전체를 폭로하는지 이해하게 될 것입니다.

연방 판사가 AI 학습을 위해 성인 영화를 토렌트로 가져온 것에 대한 Strike 3 Holdings의 저작권 소송을 기각하려는 Meta의 신청을 거부했습니다. 출처: Mashable / Marcin Golba/NurPhoto via Getty Images

조어된 프레임워크 (Coined Framework)

더티 데이터 책임 계층 (The Dirty Data Liability Layer) — 문서화되지 않았거나, 승인되지 않았거나, 혹은 해적판인 학습 데이터가 모델의 상업적 성공에 따라 확장되는 잠재적인 집단 소송(class-action) 노출을 생성하는, 모든 AI 모델 아래에 숨겨진 법적 지층

이는 모든 프런티어 모델 (frontier model) 내부에 매몰된 보이지 않는 부채, 즉 학습 코퍼스 (training corpus)의 검증되지 않은 출처를 지목합니다. 모델이 상업적으로 가치 있어질수록, 데이터가 어떻게 획득되었는지에 대해 권리 보유자들이 소송을 제기할 경제적 유인 또한 커집니다.

발표 내용: Meta에 대한 연방 법원의 판결 설명

정확한 법원 판결 및 날짜

2026년 6월 11일, 미국 연방법원 Eumi K. Lee 판사는 Meta의 기각 신청을 거부하는 명령을 내렸습니다. 해당 명령은 Strike 3 Holdings와 Counterlife Media(Strike 3가 과반수 지분을 보유)가 '[Meta]가 자사 영화를 토렌트 (torrenting)로 이용한 것에 근거하여 직접적, 대위적(vicarious), 그리고 기여적(contributory) 저작권 침해에 대한 책임이 있다고 그럴듯하게 주장했다'고 명시했습니다. 쉬운 말로 하자면: 이 사건은 살아남았습니다. 이제 증거 개시 (discovery) 단계로 넘어갑니다. 이는 Meta에게 좋지 않은 소식입니다.

결정권을 가진 판사와 해당 법원

이 결정은 캘리포니아 북부 연방 지방법원(U.S. District Court for the Northern District of California)의 Eumi K. Lee 판사에 의해 내려졌습니다. 이 법원은 OpenAI 관련 사안을 포함한 대부분의 주요 AI 소송을 다루는 동일한 관할권입니다. 404 Media에 따르면 Blacked를 포함한 인기 성인 사이트들을 소유하고 있는 Strike 3 Holdings는 2025년 7월에 처음 소송을 제기했습니다.

Meta가 제출한 신청과 기각 사유

Meta는 2025년 10월에 기각 신청 (motion to dismiss)을 제출하며, 해당 주장이 '터무니없고 근거가 없다'고 일축하고 다운로드가 '개인적 용도'였다고 주장했습니다. Lee 판사는 이를 받아들이지 않았습니다. 그녀는 다운로드 패턴, 즉 동일한 이름의 유사한 파일들을 단 하루 만에 만화부터 성인물까지 모두 토렌트로 다운로드한 IP 주소들을 지적하며 다음과 같이 기록했습니다: '이러한 상관관계가 단순한 우연이거나 개별 인간의 선택에 의한 결과라고 주장하는 것은 신뢰하기 어렵다.' 이 문장은 앞으로 수많은 법률 서면 (legal briefs)에 등장하게 될 것입니다.

소장에 따르면, 2018년에서 2025년 사이에 Meta는 인기 있는 토렌트 프로그램인 BitTorrent를 사용하여 2,300개 이상의 저작권이 있는 성인 영화를 침해했다고 주장합니다. 해당 기업들은 최대 3억 5,900만 달러의 손해 배상을 요구하고 있습니다.

판사는 방금 지구상에서 가장 강력한 AI 기업에게, 2,300개의 영화를 토렌트로 다운로드한 것에 대해 일탈한 직원을 탓하는 것은 '믿기 어렵다(it strains credulity)'라고 말했습니다. 모든 AI 법무팀은 이 문장을 두 번씩 읽어야 할 것입니다.

2,300+
Meta가 토렌트로 다운로드했다고 주장되는 저작권 성인 영화 수
[Mashable, 2026](https://mashable.com/tech/porn-company-can-sue-meta-torrenting-copyright)
...

요약: 소송 내용을 쉬운 언어로 설명하자면

법률 용어를 걷어내 보겠습니다. 수천 편의 성인 영화를 소유한 한 회사는 Facebook, Instagram, WhatsApp의 모기업인 Meta가 BitTorrent를 사용하여 자사의 영화를 불법으로 다운로드했으며, 이를 AI 시스템 구축에 사용했다고 주장합니다. 해당 영화들은 라이선스(license)를 받은 적이 없으며, Meta는 이에 대해 비용을 지불한 적도 없습니다.

소상공인에게 이 비유는 복잡하지 않습니다. 수십억 달러 규모의 경쟁업체가 당신의 가게에 들어와 대가를 지불하지 않고 재고 전체를 복사한 뒤, 그 복사본들을 사용하여 판매할 제품을 만들었다고 상상해 보십시오. 당신이 소송을 제기하자, 그들은 개별 직원이 개인적인 시간에 한 일이라고 주장했습니다. 판사는 그 변명이 통하지 않는다고 말했으며, 바로 그 점이 이번 뉴스의 핵심입니다.

이 소송은 AI 학습이 일반적으로 합법인지에 관한 것이 아닙니다. 핵심은 _Meta가 어떻게 데이터를 확보했는가_에 있습니다. 즉, The New York Times v. OpenAI와 같은 사건에서 쟁점이 된 자동화된 웹 스크래핑 (web scraping) 방식이 아니라, 피어 투 피어 (peer-to-peer) 해적판 방식을 통해 데이터를 얻었다는 점입니다. 이 차이가 모든 것을 결정합니다.

Strike 3 Holdings는 누구이며 왜 중요한가

공격적인 저작권 소송 당사자로서의 Strike 3의 이력

Strike 3 Holdings는 미국 연방법원에서 가장 왕성하게 활동하는 저작권 원고 중 하나입니다. 그야말로 그렇습니다. 수년 동안 이들은 자사의 영화를 토렌트 (torrenting)로 다운로드했다고 의심되는 개인들을 상대로 수천 건의 소송을 제기해 왔으며, 성인 콘텐츠 저작권 침해 소송을 공개적으로 진행하기보다 합의금을 지불하는 편을 택하는 피고들로부터 합의금을 받아냈습니다. 이들의 비즈니스 모델은 마찰 (friction)에 기반합니다. 즉, 싸우는 것보다 합의하는 것이 더 저렴하게 만들도록 하는 것입니다.

'저작권 트롤 (copyright troll)'이라는 낙인이 이제 역효과를 낼 수 있는 이유

Los Angeles Times의 논평을 포함한 비판론자들은 수년 동안 Strike 3를 '저작권 트롤 (copyright troll)'이라고 불러왔습니다. 여기서 아이러니한 점은, 개인 다운로더들을 쥐어짜기 위해 구축된 바로 그 산업적 규모의 소송 기계가 이제는 시가총액이 1.4조 달러를 초과하는 피고를 겨냥하고 있다는 사실입니다. Strike 3는 저작권의 기초를 처음으로 더듬거리는 수준이 아닙니다. 이들은 등록된 저작권과 인프라를 갖추고 있으며, 솔직히 말해 정확히 이런 종류의 싸움을 벌일 의지도 갖추고 있습니다.

Vixen Media Group 포트폴리오

Strike 3의 카탈로그는 Vixen, Tushy, Blacked를 포함한 잘 알려진 성인 브랜드에 걸쳐 있습니다. 해당 카탈로그의 방대함은 침해되었다고 주장되는 2,300개 이상의 타이틀이 왜 타당한지, 그리고 왜 법정 손해배상액 (statutory damages)이 그렇게 높게 쌓이는지를 정확히 설명해 줍니다.

AI 기업에 가장 위험한 원고는 동정심을 유발하는 작가나 예술가가 아닙니다. 수천 개의 등록된 저작권과 10년의 실무 경험을 가진 소송 공장입니다. Strike 3가 바로 그러한 존재입니다.

BitTorrent는 단순히 다운로드만 하는 것이 아닙니다. 모든 참여자는 조각들을 업로드 (seeds)하기도 하며, 이것이 바로 토렌트 (torrenting)가 복제 (reproduction) 위에 배포 (distribution) 책임까지 층층이 쌓이게 만드는 이유입니다. Source

작동 방식: Meta의 의심되는 BitTorrent 파이프라인

BitTorrent의 작동 방식과 왜 다운로드를 넘어선 노출을 생성하는가

BitTorrent는 피어 투 피어 (P2P) 프로토콜입니다. 단일 서버에서 파일을 가져오는 대신, 여러 사용자로부터 동시에 조각(fragments)을 다운로드하며, 다운로드하는 동안 해당 조각들을 다른 사용자들에게 업로드하기도 합니다. 이러한 이중적 성격이 바로 이번 사건의 법적 지뢰밭입니다. 토렌트 이용은 단순히 저작물을 '복제 (copying)'하는 것이 아니라, 이를 '배포 (distributing)'하는 행위입니다. 이 둘은 별개의 두 가지 위반 사항입니다.

시딩(seeding) 문제: 토렌트가 왜 배포이기도 한가

저작권법은 복제와 배포를 별개의 독점적 권리로 취급합니다. Meta가 BitTorrent를 사용했다는 혐의에 따르면, Meta는 단순히 2,300개 이상의 영화를 복제한 것에 그치지 않고, 스웜 (swarm) 내의 다른 모든 피어 (peer)들에게 이를 잠재적으로 배포했을 가능성이 있습니다. 이는 침해 카테고리를 두 배로 늘리며, Lee 판사가 수용한 '직접적, 대위적, 그리고 기여적 (direct, vicarious, and contributory)' 프레임워크에 직접적으로 부합합니다. 저는 데이터 파이프라인을 감사할 때 법무팀이 이 구분을 완전히 놓치는 것을 본 적이 있습니다. 그러지 마십시오.

Meta의 IP 주소 대 숨겨진 주소: 기술적 증거

소장에 따르면, Meta의 본사 사무실로 추적되는 IP 주소들이 '인간이 할 수 없는 패턴으로 일관되게' 작동하며, '인간이 소비할 수 있는 수준을 넘어선 대규모 침해'를 포함하고 있었습니다. 소송은 Meta가 추적 가능한 기업용 IP와 의도적으로 은폐된 주소를 모두 사용했다고 주장합니다. 이는 정밀 조사와 마주했을 때 개인적 사용(personal-use) 방어 논리를 즉각 무너뜨리는 전형적인 이중 경로 패턴입니다.

Meta의 AI 학습 데이터 취득 흐름 (소장 내용 기준)

  1

    **대상 선정 (Target selection)**

Vixen, Tushy, Blacked 카탈로그의 성인 영화 타이틀이 학습 자료로 식별됨 — 2018~2025년에 걸친 2,300개 이상의 저작물.

↓

  2
...

Meta의 기업용 IP와 의도적으로 은폐된 것으로 추정되는 주소 모두를 통해 BitTorrent로 파일 추출 — 조각들을 동시에 다운로드하고 시딩 (seeding).

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  3
...

AI 모델 학습을 목적으로 하는 것으로 추정됨. 데이터셋은 다른 스크래핑/토렌트 코퍼스 (corpora)와 함께 전처리 단계로 진입.

↓

  4
...

데이터는 모델 가중치 (model weights)에 기여합니다. 출처 (Provenance)는 이제 모델에 돌이킬 수 없게 각인되며 — 여기서 '더러운 데이터 책임 계층 (Dirty Data Liability Layer)'이 생성됩니다.

↓

  5
...

권리 소유자가 관련 사건에 대한 언론 보도를 통해 불법 복제를 발견하고, 소송을 제기하며, 습득 로그 (acquisition logs)에 대한 증거 개시 (discovery)를 요구합니다.

이 시퀀스는 2단계에서의 데이터 습득 결정이 어떻게 4단계에서 영구적인 법적 노출로 이어지는지, 그리고 왜 5단계에서의 증거 개시가 그토록 위험한지를 보여줍니다.

어떤 AI 시스템이 이 데이터를 사용했다고 주장되는가

보도에 따르면 해당 데이터가 성인물 중심의 AI 시스템을 위해 사용될 예정이었을 수 있으나, Meta는 그러한 시스템의 존재나 목적을 확인해주지 않았습니다. 이 점은 명확히 구분하여 유지해야 할 중요한 선입니다. 영화, 지식재산권 (IP), 그리고 판결은 문서화되어 있습니다. 하지만 구체적인 다운스트림 모델 (downstream model)은 문서화되지 않았습니다.

'독단적인 직원 (Rogue Employee)' 방어 논리와 판사가 이를 기각한 이유

'독단적인 직원' 방어 논리의 법적 주장

Meta의 주장은 토렌트 사용이 기업 차원의 행위가 아니라, '개인적 용도'로 행동한 개별 직원들의 행위였다는 것이었습니다. 만약 이 주장이 받아들여진다면, 회사와 저작권 침해 사이의 책임 사슬 (liability chain)이 끊어지게 됩니다. 전형적인 기업 방패 (corporate shield) 전략입니다. 저는 더 작은 규모의 사건에서 이 논리가 통하는 것을 보아왔습니다. 하지만 이번에는 통하지 않았습니다.

기각 신청 (motion-to-dismiss) 단계에서 판사가 이를 믿기 어렵다고 판단한 이유

기각 신청 단계에서 법원은 원고가 잘 기술한 사실관계가 진실이라고 가정합니다. Lee 판사는 주장된 규모와 패턴 — 동일한 이름의 파일들, 단 하루 만에 폭발적으로 다운로드된 기록, 만화에서 포르노에 이르는 콘텐츠 범위 — 이 개인의 선택이라고 믿기에는 신빙성이 없다고 판단했습니다. 따라서 '이는 신뢰하기 어렵다 (it strains credulity)'라고 판시했습니다. 이 문구는 향후 몇 년 동안 모든 AI 기업의 법무팀을 괴롭히게 될 것입니다.

'독단적인 직원' 방어 논리는 수술대 위에서 방금 사망했습니다. 만약 귀사의 스크래퍼 (scrapers)가 기업 IP를 통해 2,300편의 영화를 토렌트로 다운로드할 수 있고 귀사가 이를 설명할 수 없다면, 그 누구도 설명할 수 없을 것입니다.

기업의 AI 데이터 습득 책임에 대한 판례의 시사점