개인정보위, 딥페이크 등 AI 프라이버시 리스크 관리 지침 공개

AI 프라이버시 리스크 유형의 사례. [사진=개인정보위]

인공지능(AI) 모델·시스템을 개발하거나 제공할 때 프라이버시 리스크를 체계적으로 관리할 수 있는 정부 차원의 모델이 제시됐다.

개인정보보호위원회는 AI 기업이 자율적으로 프라이버시 리스크를 관리할 수 있도록 '안전한 AI·데이터 활용을 위한 AI 프라이버시 리스크 관리 모델'을 19일 공개했다. 리스크 관리 모델에는 AI 생애주기에 걸친 프라이버시 리스크 관리의 방향과 원칙, 리스크 유형, 경감 방안 등을 담았다.

AI 시대의 데이터 처리방식은 딥페이크로 인한 인격권 침해 등 새로운 리스크를 유발하고 있다. 이에 따라 AI 전반의 리스크에 대한 연구가 진행되고 리스크 관리 프레임워크가 마련되고 있지만 아직 초기 단계다. 특히 프라이버시 리스크와 관련해서는 일선 현장에서 참고할 수 있는 자료가 부족했다. 이에 개인정보위는 지난해 12월부터 AI 프라이버시 민·관 정책협의회 리스크 평가 분과의 논의를 중심으로 리스크 관리 모델을 마련했다. AI 데이터 처리 특성, 프라이버시 리스크 유형, 리스크 경감방안·관리체계, 기업 사례 등을 집대성해 안내하는 자료다.

리스크 관리 모델은 크게 △절차 △유형 △경감 방안 △관리 체계 등으로 구성됐다.

우선 AI의 구체적 유형·용례를 파악해 구체적 리스크를 식별하고, 이를 통해 리스크 발생 확률과 중대성, 우선순위, 수용 가능성 등 다양한 리스크 측정을 수행할 수 있다. 이에 비례하는 안전조치를 이후 마련함으로써 리스크를 체계적으로 관리할 수 있다. 개인정보위는 "이러한 리스크 관리는 리스크의 조기 발견과 완화를 위해 개인정보 보호 중심 설계(PbD) 관점에서 AI 모델·시스템의 기획·개발 단계부터 이뤄지는 것이 바람직하다"며 "이후 시스템 고도화 등 환경 변화에 따라 주기적·반복적으로 이루어지는 것이 권장된다"고 말했다.

다음으로 프라이버시 맥락에서 AI 리스크 유형을 예시로 제시했다. 국내외 문헌조사, 기업 인터뷰 등을 통해 파악한 AI 기술의 고유한 특성과 기능·데이터 요구사항 등으로 인해 새롭게 나타나는 정보주체 권리침해, 개인정보 보호법 위반 리스크 등을 중점적으로 다뤘다. 구체적으로 AI의 생애주기에 따라 AI 모델·시스템의 기획·개발 단계, 서비스 제공 단계에서 발생하는 리스크를 구분해 제시했다. 서비스 제공 단계는 생성 AI와 판별 AI를 구분함으로써 AI 용례·유형에 따른 구체성을 더했다.

리스크 경감을 위한 관리적·기술적 안전조치도 안내했다. 다만 모든 경감조치를 필수적으로 취해야 하는 것은 아니며, 구체적으로 리스크를 식별하고 측정한 결과 등 개별 맥락에 따라 최적의 안전조치 조합을 마련해 시행할 수 있도록 안내했다. 

이 중 관리적 안전 조치에는 학습데이터 출처·이력 관리, 허용되는 이용방침 마련, AI 프라이버시 레드팀을 통한 개인정보 침해유형 테스트·조치, 부적절한 답변 등에 대한 정보주체 신고방안 마련 등이 포함된다. 기술적 안전 조치에는 AI 학습데이터 전처리(불필요한 데이터 삭제, 가명·익명화, 중복제거 등), AI 모델 미세조정을 통한 안전장치 추가, 입력·출력 필터링 적용, 차분 프라이버시 기법의 적용 등이 포함된다. 

마지막으로 리스크 관리체계를 제시했다. AI 환경에서는 개인정보 보호, AI 거버넌스, 사이버보안, 안전·신뢰 등 다양한 디지털 거버넌스 요소가 상호 연관되기에 전통적 프라이버시 거버넌스의 재편이 필요하며, 이때 개인정보 보호책임자(CPO)의 주도적 역할·책임감이 중시된다는 것이다.  또 리스크에 대한 다각적·전문적 평가를 수행할 수 있는 담당조직을 구성하고, 체계적 리스크 관리를 보장하는 정책을 마련하는 것이 바람직하다고 제언했다.

개인정보위는 추후 AI 기술 발전, 개인정보 관련 법령 제·개정, 글로벌 동향 등을 고려해 리스크 관리 모델을 지속적으로 업데이트할 계획이다. 또 소규모 조직, 스타트업, AI 개발 유형 등 세부 대상·영역 등에 특화된 안내자료도 조만간 구체화될 예정이다.

고학수 개인정보위 위원장은 "개인정보, 비개인정보가 총체적으로 활용되고 기술 발전이 지속되는 AI 영역은 불확실성이 높기 때문에 일률적 규제보다는 합리적·비례적 관리를 통해 리스크를 총체적으로 최소화하는 것이 필요하다"며 "리스크 관리 모델이 AI 기업 등이 프라이버시 리스크를 이해하고 체계적으로 관리하는 데 도움이 되길 바란다"고 말했다.