AI 재구현은 copyleft의 정당성 논쟁을 다시 연다

왜 Hacker News가 이 글에 주목했나

이 글이 눈에 띈 이유는 추상적인 AI policy 논쟁이 아니라 아주 구체적인 open source 분쟁을 다루기 때문이다. 널리 쓰이는 Python text-encoding library인 chardet 7.0이 Claude의 도움으로 다시 구현됐고, 라이선스도 LGPL에서 MIT로 바뀌었다. 그래서 철학적 질문이 곧 maintainer, contributor, 기업 모두에게 적용되는 governance 문제로 바뀐다.

무엇이 분쟁을 촉발했나

에세이에 따르면 maintainer Dan Blanchard는 지난주 chardet 7.0을 공개하면서 이전 버전보다 48배 빠르고, multiple cores를 지원하며, 처음부터 다시 설계했다고 설명했다. 글이 정리한 Blanchard의 입장은 구버전 source code를 직접 보지 않았다는 것이다. 대신 API surface와 test suite만 Claude에 제공해 새 구현을 만들게 했고, JPlag 기준으로 이전 버전과의 유사도도 1.3% 미만이었다고 한다. 반면 chardet의 original author인 Mark Pilgrim은 기존 codebase에 대한 깊은 노출이 있었던 프로젝트가 clean-room rewrite라고 주장하며 copyleft 의무를 벗어날 수는 없다고 반박했다.

에세이가 긋는 핵심 경계

이 글의 요지는 AI 재구현이 자동으로 illegal하다는 주장이 아니다. 오히려 independent reimplementation에 관한 copyright 분석 상당 부분을 받아들인다. 더 강한 주장은 legality와 legitimacy는 서로 다른 층위라는 점이다. 글은 GNU가 proprietary UNIX 구성요소를 다시 구현했던 역사와 chardet 사례를 대비한다. GNU는 software를 proprietary 통제에서 commons로 옮겼지만, chardet 7.0 논쟁은 copyleft로 보호되던 commons를 downstream sharing 의무가 없는 permissive 체제로 이동시키는 방향이라는 것이다.

에세이는 또 GPL식 reciprocity가 sharing을 막는다는 주장에도 반박한다. copyleft는 private use를 금지하지 않고, distribution이 발생할 때만 의무를 부과한다는 것이다. 이 관점에서 보면 개선분을 다시 commons로 돌려주게 하는 조건은 sharing을 억제하는 장치가 아니라, sharing이 반복되고 누적되도록 만드는 장치가 된다.

왜 한 라이브러리 이상의 문제인가

더 큰 의미는 AI가 behavioral reimplementation의 비용을 크게 낮췄다는 점이다. 예전에는 드물었던 edge case가 앞으로는 반복적인 분쟁이 될 수 있다. API, tests, observed behavior만으로 더 많은 프로젝트를 다시 쓸 수 있다면, maintainer들은 legal clean-room 논리만으로 충분한지, 아니면 community legitimacy가 여전히 relicensing 결정을 제약해야 하는지 판단해야 한다. Hacker News가 반응한 이유도 이것이 단순히 Python package 하나의 사건이 아니라, model-assisted rewrite 시대에 copyleft가 얼마나 협상력을 유지할 수 있는지에 관한 문제이기 때문이다.