개인정보보호법과 AI의 충돌 사례

1. AI와 개인정보의 경계 – 편리함과 침해 사이의 모순

AI는 더 많은 데이터를 학습할수록 더 정교하게 진화한다.
이때 가장 많은 데이터를 제공하는 주체는 바로 ‘사람’, 즉 우리 개인이다.
음성 명령, 검색 기록, 구매 내역, 건강 정보, 위치 정보, 감정 반응 등
우리의 일상 자체가 AI에게는 학습의 자원이 되며, 그 과정은 매우 민감한 ‘개인 정보’의 흐름과 맞닿아 있다.

문제는 AI가 활용하는 데이터가
단순히 익명화된 통계 수준이 아니라,
개인을 특정할 수 있는 민감 정보까지 포함할 수 있다는 점이다.
예를 들어 스마트 워치가 수집한 심박수, 수면 시간, GPS 이동 정보,
챗봇에 입력한 민감한 상담 내용, 얼굴 인식 시스템을 통한 출입 기록 등은
AI가 고도화될수록 더욱 ‘사적인 것’에 가까운 데이터를 학습하게 된다.

그러나 AI 개발자 입장에서는
“많은 데이터를 수집하지 않으면 정확도가 떨어지고,
정확하지 않으면 사용자 경험이 나빠진다”는 이유로
개인정보의 수집과 분석을 피할 수 없다고 주장한다.
반면, 사용자 입장에서는 “나의 정보가 어디로, 어떤 방식으로 사용되는가?”에 대한 통제권을 잃어간다는 위기감을 갖는다.

이처럼 AI 기술의 진보와 개인정보 보호 사이에는 구조적 긴장이 존재한다.
우리는 점점 더 AI에 의존하고 있지만,
그 과정에서 ‘얼마나 나를 드러내야 하는가’에 대한 명확한 기준은 존재하지 않는 것이 지금의 가장 큰 문제다.

 

2. 실제 사례로 본 충돌 – AI가 개인정보를 어떻게 넘나들었는가

AI와 개인정보보호법의 충돌은 이미 전 세계에서 다양한 사례로 표출되고 있다.
단순히 기술적 문제를 넘어 법적 책임과 윤리적 논란까지 불러일으킨 사건들을 보면
AI 기술의 파급력과 법의 한계가 동시에 드러난다.

[사례 1 – ChatGPT의 무단 개인정보 생성 및 노출]
2023년 이탈리아 개인정보보호당국은 ChatGPT에 대해
**“개인의 실명, 주소, 전화번호, 경력 등이 부정확하게 생성되고,
심지어 존재하지 않는 정보가 만들어질 수 있다”**는 이유로 일시 차단 조치를 내렸다.
또한 이용자의 대화 기록이 저장되고,
다른 사용자에게 노출되는 오류가 발생하면서
AI가 생성한 정보도 개인정보 보호의 대상이 되는가에 대한 논쟁이 촉발됐다.

[사례 2 – 음성 AI 어시스턴트의 ‘무단 청취’ 논란]
아마존의 Alexa, 구글 어시스턴트 등 음성 기반 AI는
“사용자 호출어가 감지될 때만 작동한다”고 하지만,
실제로는 수많은 대화가 사전 동의 없이 수집되고 저장되는 사례가 보고되었다.
특히 Amazon은 직원이 음성 데이터를 청취하며 AI를 학습시키는 방식으로
사생활 침해 논란에 휘말렸고, 미국에서는 이에 대한 집단소송이 제기되기도 했다.

[사례 3 – 얼굴인식 AI의 무단 데이터 수집]
Clearview AI는 인터넷에 올라온 사진을 수집해
수억 명의 얼굴을 AI로 분석, 검색 가능한 얼굴 인식 데이터베이스를 구축했다.
이에 대해 유럽연합은 GDPR 위반으로 2,000만 유로 이상의 벌금을 부과했고,
프랑스·독일·캐나다 등은 해당 기업의 데이터 사용을 전면 금지했다.

이러한 사례는 단지 ‘일탈적 AI’의 문제가 아니라
AI가 기본적으로 개인정보를 다루는 구조 속에 있음을 보여주는 것이다.
기술이 발전할수록, AI는 더 많이 듣고, 보고, 예측하며,
그만큼 개인의 정보 영역은 침식되고 있다.

3. 개인정보보호법은 AI 시대에 유효한가? – 법의 적용 한계

현재 많은 국가들이 개인정보보호법을 통해
개인의 정보 사용과 수집, 제공, 삭제 권한을 보호하고자 노력하고 있지만,
AI의 등장은 기존 법 체계를 흔드는 도전이 되고 있다.
기존 법률은 대부분 정적이고 명확한 정보 구조를 전제로 설계되었으나,
AI는 데이터의 흐름이 유기적이고, 생성되는 정보조차 예측 불가한 시스템이기 때문이다.

[문제 1 – ‘비식별 정보’도 다시 개인을 식별할 수 있음]
AI는 여러 데이터를 조합해
비식별 정보에서도 개인을 유추할 수 있는 고도의 추론 능력을 갖고 있다.
예를 들어 위치 정보 + 시간대 + 검색 기록만으로도
특정인을 정확히 특정할 수 있는 상황이 가능하다.
하지만 현행 법에서는 ‘비식별화된 데이터’는 자유롭게 활용할 수 있도록 규정하고 있어
기술 발전에 따른 역식별 가능성까지 고려하지 못하는 한계를 드러낸다.

[문제 2 – AI가 생성한 ‘가짜 정보’의 법적 책임 불명확]
AI는 실제 존재하지 않는 인물이나 상황, 발언을 생성할 수 있다.
이 정보가 개인의 명예를 훼손하거나, 허위 사실을 유포했을 경우
누가 책임지는가? 모델을 만든 기업? 프롬프트를 입력한 사용자?
현행법은 이러한 ‘비인간 주체’의 정보 생성에 대해
책임 구조가 명확하지 않다.

[문제 3 – 동의 기반 체계의 한계]
많은 개인정보보호법은 “개인의 동의하에 데이터 수집과 활용”을 원칙으로 한다.
하지만 AI는 사용자 몰래 정보를 수집하거나
간접적으로 학습한 2차, 3차 데이터까지 포함하는 경우가 많아
‘동의 기반 체계’로는 모든 데이터 흐름을 통제하기 어렵다.

결국, 기존 개인정보보호법은
AI의 자율성·확장성·복합성에 비해 느리고 단선적인 구조를 가지고 있어,
법과 기술 사이의 괴리가 점점 벌어지고 있다.

4. AI 시대의 개인정보 보호, 새로운 기준은 무엇이어야 하는가?

우리는 AI와 함께 살아가는 시대에,
어떻게 개인의 프라이버시를 지키면서도 기술의 혜택을 누릴 수 있을까?
이 질문에 답하기 위해선
단순한 법 규제를 넘어선 철학적·윤리적·기술적 통합 접근이 필요하다.

[제안 1 – AI 투명성 및 설명가능성 확보]
AI는 입력과 출력을 설명하지 않기 때문에
“왜 이런 결과가 나왔는지”, “어떤 데이터를 기반으로 학습했는지”에 대해
사용자는 알 수 없다.
따라서 AI 시스템에 대해 설명 가능한 알고리즘(XAI) 구조를 도입하고,
개인이 내 정보가 어떻게 사용됐는지 열람할 수 있는 권리를 보장해야 한다.

[제안 2 – 개인정보의 ‘보상적 권리’ 체계 도입]
사용자의 데이터를 학습에 활용했다면
단순 동의만 받을 것이 아니라
**‘데이터 기여에 대한 보상’이나 ‘거부권 행사권’**을 도입해야 한다.
특히 이미지, 음성, 텍스트를 제공한 작가·이용자들에게
기여도 기반의 수익 배분 또는 기록 보관이 가능해야 한다.

[제안 3 – AI 전용 개인정보법 제정 또는 특별법화]
현재의 개인정보보호법은
AI를 전제로 만들어진 법이 아니다.
따라서 별도의 ‘AI 개인정보 특별법’, 혹은 기존 법 내 ‘AI 조항’ 개정이 필요하며
그 안에는 다음과 같은 핵심 항목이 포함돼야 한다.
• AI가 사용하는 데이터의 유형과 범위 명시
• 생성된 정보의 삭제 청구권
• 허위 정보 생성 시 책임 주체 명시
• 역식별 가능성에 따른 리스크 관리 기준

궁극적으로는 AI가 인간을 모방하는 시대에서, 인간의 권리까지 침해하지 않도록
투명하고 책임 있는 기술 사용 원칙을 제도화해야 한다.

AI는 인간을 돕기 위해 만들어진 도구다.
하지만 이 도구가 인간의 권리마저 넘볼 때,
우리는 “기술의 편리함이 권리를 침해하지 않도록 선을 긋는 지혜”를 발휘해야 한다.
그 시작은 바로, 개인정보에 대한 자율성과 존중에서 출발해야 한다.