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인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하며 다양한 산업 분야에서 혁신적인 서비스를 창출하고 있습니다. 그러나 AI 서비스는 대량의 개인정보를 수집, 분석, 학습에 활용하는 경우가 많아 개인정보보호 침해 위험이 상존합니다. 이에 정보보안 및 개인정보보호 담당자는 AI 서비스 개발의 전 과정에서 국내 개인정보보호법 및 관련 가이드라인을 면밀히 준수하고, 잠재적 위험을 사전에 식별하여 관리해야 합니다. 본 문서는 AI 서비스 개발 생애주기 전반에 걸쳐 고려해야 할 개인정보보호 원칙과 실무적 고려사항을 제시하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 개발을 지원하고자 합니다.

1. 개인정보 처리단계별 고려사항

개인정보보호위원회는 AI 개인정보보호 자율점검표 등을 통해 AI 서비스 개발 단계별로 개인정보보호 강화 방안을 안내하고 있습니다.

(1) 기획 및 설계 단계

AI 서비스 기획 및 설계 단계부터 개인정보보호 원칙을 내재화(Privacy by Design, PbD)하고, 개인정보 영향평가(PIA)를 통해 위험을 분석해야 합니다.

• 개인정보 최소 수집 원칙 준수: 서비스 구현에 필요한 최소한의 개인정보만을 수집하도록 설계해야 합니다.
• 개인정보 영향평가(PIA) 수행 고려: 대규모 개인정보를 처리하거나 민감정보를 활용하는 등 개인정보 침해 위험이 높은 경우, 개인정보 영향평가를 수행하여 위험 요소를 분석하고 개선 방안을 마련해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제33조(개인정보 영향평가), 개인정보 영향평가에 관한 고시)
• 개인정보 처리방침 명확화 계획 수립: AI 서비스에서 개인정보가 어떻게 처리되는지 투명하게 공개할 수 있도록 처리방침 항목을 기획해야 합니다.

(2) 학습 데이터 수집 및 가공 단계

AI 학습 데이터 수집 시 개인정보보호법의 적법성 원칙을 준수하고, 가명처리 또는 익명처리 기술을 적극 활용해야 합니다.

• 적법한 수집 및 동의 확보: 정보주체의 동의, 법률의 특별한 규정, 계약 이행 등 개인정보보호법에 따른 적법한 수집 근거를 확보해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제15조(개인정보의 수집·이용))
• 가명처리 및 익명처리 활용: 개인을 식별할 수 없도록 가명정보 또는 익명정보를 우선적으로 활용하고, 비식별 처리 적정성을 검토해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제28조의2(가명정보의 처리 등))
• 데이터 출처 명확화 및 안전성 확보: 학습 데이터의 출처를 명확히 하고, 수집된 개인정보가 안전하게 보관 및 가공되도록 안전성 확보조치 기준을 준수해야 합니다.

(3) AI 모델 개발 및 학습 단계

AI 모델 학습 과정에서 개인정보 유출 위험을 최소화하고, 모델의 안전성을 확보해야 합니다.

• 안전한 학습 환경 구축: 학습 데이터를 외부와 분리된 안전한 환경에서 처리하고, 접근 권한을 엄격히 통제해야 합니다.
  (참조: 개인정보의 안전성 확보조치 기준)
• 개인정보 유출 위험 최소화: 학습 과정에서 민감한 개인정보가 모델에 과도하게 포함되거나, 학습 데이터를 통해 개인을 재식별할 수 있는 위험을 최소화하는 기술적, 관리적 방안을 적용해야 합니다.
• 모델 무결성 및 보안 강화: 모델 변조 방지, 모델 탈취 방지 등 AI 모델 자체의 보안성 강화를 위한 조치를 고려해야 합니다.

(4) AI 서비스 제공 및 운영 단계

AI 서비스 제공 시 정보주체의 권리를 보장하고, 투명성을 확보해야 합니다.

• 개인정보 처리의 투명성: 개인정보 처리방침 등을 통해 AI 서비스의 개인정보 처리 현황, AI 학습 데이터 출처 및 주요 특성 등을 명확히 공개해야 합니다.
• 정보주체의 권리 보장: 정보주체의 개인정보 열람, 정정·삭제, 처리정지 요구 등 권리 행사를 위한 절차를 마련해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제35조~제37조)
• 오용 및 남용 방지: AI 서비스가 개인정보를 오용하거나 남용하지 않도록 내부 통제 절차 및 모니터링 체계를 구축해야 합니다.
• 개인정보 유출 사고 대응: 개인정보 유출 사고 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 비상 계획을 수립하고 모의 훈련을 실시해야 합니다.

(5) AI 모델 폐기 단계

AI 모델 및 학습 데이터 폐기 시 개인정보보호법에 따른 안전한 파기 절차를 준수해야 합니다.

• 안전한 개인정보 파기: 보유 기간이 경과하거나 처리 목적이 달성된 개인정보, 학습 데이터 및 모델 잔존 개인정보를 지체 없이 파기해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제21조(개인정보의 파기), 개인정보의 안전성 확보조치 기준)
• 파기 기록 관리: 개인정보의 파기 일자, 파기 방법 등 파기 기록을 관리하여 추후 증빙할 수 있도록 해야 합니다.

2. 개인정보보호 원칙 적용

(1) 개인정보보호법상 원칙

개인정보보호법은 개인정보처리자가 준수해야 할 기본적인 원칙을 명시하고 있습니다. AI 서비스 개발 시 이러한 원칙을 전반적으로 고려해야 합니다.

• 적법성 및 최소 수집: 개인정보를 적법하고 정당하게 수집하며, 목적에 필요한 최소한의 범위에서 수집해야 합니다.
• 목적 제한 및 투명성: 수집 목적 범위 내에서만 이용하고, 정보주체에게 처리 내용을 투명하게 공개해야 합니다.
• 안전성 확보 및 책임성: 개인정보를 안전하게 관리하고, 처리 과정 전반에 대한 책임성을 가져야 합니다.
• 가명정보 처리 특례: 과학적 연구, 통계 작성, 공익적 기록 보존 등을 위한 가명정보 처리 시, 정보주체의 동의 없이도 활용 가능하나 안전조치 의무를 준수해야 합니다.

(참조: 개인정보보호법 제3조(개인정보 보호 원칙), 개인정보보호법 제28조의2(가명정보의 처리 등))

(2) 주요 국제 가이드라인

국제사회에서도 AI 개발 및 활용에 대한 개인정보보호 및 윤리적 가이드라인을 제시하고 있으며, 국내 법규와 더불어 참고할 수 있습니다.

• OECD AI 권고안 (Recommendation on Artificial Intelligence): 포괄적인 AI 거버넌스 원칙을 제시하며, 인권과 민주적 가치, 투명성과 설명 가능성, 책임성 등의 원칙을 강조합니다.
  (참조: OECD AI 원칙 (영문))
• EU AI 법안 (AI Act): 위험 수준에 따라 AI 시스템을 분류하고, 고위험 AI 시스템에 대해 엄격한 규제와 의무를 부과하여 개인의 기본권 보호를 강화합니다.
  (참조: European Commission - Artificial intelligence)

실무 관점에서의 의미

AI 서비스 개발은 기술 부서의 역할에 그치지 않고, 개인정보보호 및 정보보안 부서의 적극적인 참여와 협업이 필수적입니다. 개발 초기 단계부터 법률 전문가, 보안 전문가가 참여하여 개인정보보호 영향평가, 가명처리 적정성 검토, 보안 취약점 분석 등을 수행해야 합니다. 이는 잠재적 법규 위반 리스크를 사전에 제거하고, 향후 발생할 수 있는 법적 분쟁 및 기업 이미지 손상을 방지하는 핵심적인 역할을 합니다. 국내 개인정보보호법 위반 시에는 과태료, 과징금 부과 및 형사처벌 등 엄중한 제재가 따를 수 있으므로, 선제적이고 지속적인 리스크 관리 체계 구축이 중요합니다.

AI 서비스 개발 시 개인정보보호는 선택 사항이 아닌 필수적인 고려사항입니다. 서비스 기획부터 폐기까지 전 생애주기에 걸쳐 개인정보보호법의 원칙을 내재화하고, 가명처리·익명처리 기술을 적극 활용하며, 정보주체의 권리를 보장하고 투명성을 확보해야 합니다. 국내외 주요 가이드라인을 참고하여 급변하는 AI 환경에 선제적으로 대응하고, 지속적인 법규 및 가이드라인 변화에 대한 관심을 기울여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 개발해야 할 것입니다.