# 2Multiple Choice저작권법상 '공정 이용'의 개념을 가장 잘 설명하는 것은 무엇인가?저작물을 상업적 목적으로 자유롭게 이용할 수 있는 권리저작물의 일부를 비영리적, 교육적 목적으로 제한적으로 이용할 수 있도록 허용하는 예외저작권자의 명시적 허락 없이 저작물을 영구적으로 이용할 수 있는 권리저작권이 소멸된 저작물을 누구나 자유롭게 이용할 수 있도록 하는 원칙
# 4Multiple Choice인공지능이 학습한 방대한 데이터를 기반으로 새로운 음악을 작곡했을 때, 이 음악의 저작권은 누구에게 귀속되어야 하는가에 대한 논의에서, '창작성'의 판단 기준은 무엇에 초점을 맞춰야 하는가?데이터의 양과 질인공지능의 알고리즘 복잡성인간의 독창적이고 창의적인 기여 여부음악의 상업적 성공 가능성
# 8Multiple Choice명예훼손적 허위 사실을 유포하는 행위가 저작권법상 '공정 이용'으로 인정될 수 있는 경우는?비영리적인 개인 블로그에 게시한 경우언론의 자유 보장을 위한 비평적 목적을 가진 경우허위 사실 유포자가 유명인인 경우어떠한 경우에도 공정 이용으로 인정될 수 없다.
# 11Multiple Choice다음 중 저작권 침해에 해당하지 않는 경우는?타인의 소설을 그대로 복사하여 자신의 이름으로 출판하는 행위영화의 일부 장면을 허락 없이 자신의 유튜브 영상에 삽입하여 게시하는 행위공연히 발표된 음악을 개인적으로 감상하기 위해 녹음하는 행위저작권이 만료된 고전 문학 작품을 자신의 블로그에 게시하는 행위
# 13Multiple Choice인공지능이 생성한 저작물에 대한 윤리적 접근에서, '데이터 편향성' 문제는 왜 중요한가?AI의 창작 능력을 저하시키기 때문생성된 결과물에 차별적이거나 편향된 내용이 포함될 수 있기 때문AI 개발 비용을 증가시키기 때문저작권 등록 절차를 복잡하게 만들기 때문
# 16Multiple Choice인공지능이 생성한 저작물의 저작권 문제를 해결하기 위한 방안으로, '저작물 등록제'를 도입하자는 주장이 있다. 이 주장의 핵심적인 딜레마는 무엇인가?AI의 창작 능력이 부족하다는 점저작권 등록 절차가 너무 복잡하다는 점인간의 창작물과 동일한 기준으로 저작권을 부여하기 어렵다는 점AI 개발자 간의 기술 경쟁이 심화된다는 점
# 18Multiple Choice인공지능이 학습한 데이터를 바탕으로 생성한 결과물이 기존 저작물과 '실질적 유사성'이 있는지 판단할 때, 고려해야 할 가장 중요한 요소는 무엇인가?생성된 결과물의 길이원저작물의 인지도표현의 독창적인 부분의 유사성데이터 학습에 사용된 시간
# 19Multiple Choice다음 중 '저작권 침해'에 해당하지 않는 행위는?타인의 소설을 번역하여 출판하는 행위 (번역자의 허락 없이)영화의 일부를 발췌하여 비평과 함께 자신의 유튜브 채널에 게시하는 행위 (공정 이용 범위 내)음악 CD를 불법으로 복제하여 판매하는 행위연극 대본을 허락 없이 연극으로 공연하는 행위