생성형 인공지능 개발, 개인정보는 어떻게 다뤄야 하는가
생성형 인공지능 개발과 개인정보 보호: 앞으로의 과제와 방향
최근 AI 기술의 발전과 함께 생성형 인공지능(GAI, Generative AI)이 다양한 분야에서 주목받고 있습니다. 이에 따라 AI 개발 및 활용 과정에서 개인정보의 보호와 활용에 대한 이슈도 커지고 있습니다. 본 기사에서는 AI와 개인정보 보호의 균형점을 어떻게 찾아야 할지, 그리고 프라이버시 리스크에 대한 관리 방안에 대해 다룹니다.
1. 생성형 AI 개발과 데이터 활용
AI 기술은 방대한 ‘데이터’에 기반합니다. 그러나 데이터가 많다고 해도, 그 자체로 가치가 보장되는 것은 아닙니다. 데이터는 표준화, 품질 확보, 적법한 수집과 같은 기본적 관리가 필요합니다. 특히 개인정보가 포함된 데이터의 경우, 데이터 분리, 완전한 비식별화, 합법적 수집·활용 등의 원칙 준수가 중요합니다.
2. 개인정보 수집 절차의 중요성
AI 개발 및 서비스 과정에서 개인정보 수집의 법적·윤리적 정당성 확보가 매우 중요합니다. 동의 절차, 수집 목적 고지, 활용범위 제한 등이 투명하게 관리되어야 하며, 이에 대한 사회적 신뢰를 구축해야 합니다. 예를 들어, AI 챗봇, 이미지 생성 서비스 등에서 이용자의 정보가 어떻게 활용되는지 명확히 설명하고 선택권을 부여해야 합니다.
3. 내부 관리체계와 프라이버시 리스크 관리
AI 서비스가 확산됨에 따라 데이터 유출, 오·남용 등 프라이버시 리스크도 커지고 있습니다. 이를 위해 기업 및 기관은 아래와 같은 시스템적 관리가 필요합니다.
- 개인정보 보호를 위한 내부 관리체계 구축
- 데이터 처리 이력의 추적 및 감사 시스템 운영
- AI 개발 단계에서부터 개인정보 보호 설계
- 개인정보 영향평가 및 반복적 리스크 점검
이를 통해 기술 발전과 개인정보 보호라는 두 가지 과제를 동시에 달성할 수 있습니다.
4. 법제도와 사회적 합의의 중요성
궁극적으로는 강력한 법적 뒷받침과 사회적 합의가 바탕이 되어야 합니다. 정부, 산업계, 시민사회가 함께 개인정보 보호 기준과 AI 윤리 원칙을 마련하여, AI가 사회에 긍정적으로 기여할 수 있는 기반을 구축해야 할 시점입니다.
핵심 요약:
AI 개발과 개인정보 보호는 상호 대립하는 문제가 아니라, 함께 발전해야 할 과제입니다. 데이터 수집과 활용의 정당성, 투명한 고지 및 동의, 체계적인 내부 관리, 그리고 사회적 합의가 필요합니다. 이를 바탕으로 생성형 AI 시대를 안전하고 신뢰 있게 열어가야 할 것입니다.
출처:
전자신문, 2025년 08월 07일 (목)
오피니언 20면
ET시론
고 학수
개인정보보호위원회위원장
h akso oko @korea .kr