이 소식은 무엇인가요?
배경부터 차근차근 살펴보기
에이전틱 AI, 생성형 AI 등 기술이 빠르게 발전하면서 AI 개발·학습 과정에서 개인정보 보호 문제가 중요해지고 있습니다. 그러나 기술의 변화 속도에 비해 법적·정책적 기준이 명확하지 않아, 개인정보 보호 기관과 법학계가 이 문제를 체계적으로 정리하고 있습니다.
개인정보보호위원회는 27일 제4회 개인정보보호 모의재판 경연대회를 개최했습니다. 법학전문대학원생과 대학(원)생 부문을 나누어 총 54개 팀(법학전문대학원 부문 24개, 대학(원)생 부문 30개)이 참가했으며, 부문별 4개 팀씩 8개 팀이 본선에 진출했습니다. 삼성전자, LG전자, 카카오, 토스, 현대자동차 등 주요 기업과 5개 대형 법무법인이 본선 진출팀에 자문을 제공하여 경연의 전문성을 높였습니다.
이번 경연의 핵심 주제는 'AI 시대의 개인정보 보호와 활용'이었습니다. 논의된 주요 이슈는 세 가지입니다. 첫째, 에이전틱 AI(자율적으로 판단·처리하는 AI)가 처리 과정에서 개인정보를 침해할 때 누가 법적 책임을 지는가(책임 귀속), 둘째, AI가 학습 데이터를 바탕으로 생성한 허위 정보가 개인정보인지 여부, 셋째, 서비스 개선을 위해 고객 데이터를 해외로 전송할 때의 법적 근거와 절차입니다.
정책 기관이 이런 구체적 이슈들을 2023년부터 매년 경연을 통해 정리하고 있다는 점은 향후 개인정보 규제가 이 방향으로 강화될 가능성을 시사합니다. 개인정보보호위원회 위원장은 '에이전틱 인공지능, 피지컬 인공지능 등으로 발전하는 거대한 기술적 전환기를 맞아 개인정보의 안전한 이용에 대한 사회적 요구가 더욱 강해질 것'이라며, 경연을 통한 논의 경험이 AI 시대 개인정보 보호를 이끌어갈 인재 양성과 정책 기초가 될 것으로 기대했습니다.
공식 발표에서 확인된 내용
구체적으로 무엇이 달라졌나
- 01
에이전틱 인공지능의 자율 처리 과정에서 개인정보 침해 발생 시 책임 귀속이 명확하지 않다 - 기업, AI 개발자, 운영자 중 누가 법적 책임을 지는지가 법적 쟁점
- 02
인공지능이 학습 데이터를 바탕으로 생성한 정보(예: AI가 만든 고객 프로필, 추천, 예측)가 개인정보에 해당하는지 불명확하다 - 개인정보의 법적 정의 경계 문제
- 03
서비스 개선 과정에서 개인정보를 해외 AI 서버로 전송하는 행위의 법적 근거와 절차가 불명확하다 - 데이터 국제 이동과 관련된 규제 이슈
- 04
법학계와 정부 기관이 매년 경연을 통해 AI 개인정보 이슈를 체계적으로 정리하고 있다 - 향후 정책 수립의 선행 작업
- 05
삼성·LG·카카오·토스·현대자동차 등 한국 주요 기업과 5개 대형 법무법인이 경연 자문으로 참여했다 - 산업계의 현실적 경험과 우려가 법적 논의에 반영되고 있음
사용자에게 미치는 영향
누구에게 어떤 의미가 있나
AI 개발·서비스 제공 기업의 정책 담당자
현재 개인정보 규정에는 명확한 기준이 없지만, 법학계에서 논의 중인 3가지 이슈(책임 귀속, 생성 정보, 국외 이전)가 향후 정책·판결로 반영될 가능성이 높습니다. 지금부터 조직의 개인정보 정책을 검토하고 준비하지 않으면 규제 강화 시 신속한 대응이 어려울 수 있습니다.
고객 데이터를 수집·활용하는 연구자·학습자
AI 모델 학습에 사용하는 개인정보의 법적 지위가 명확하지 않으며, 특히 생성형 AI가 만드는 출력물의 개인정보 여부 판단이 불명확합니다. 데이터 수집 및 국외 전송 시 법적 리스크를 미리 평가하고 법무팀 검토를 받아야 합니다.
개인정보 보호를 담당하는 컴플라이언스 담당자
AI 개발 단계가 기존의 개인정보 처리 프로세스와 다르므로, 에이전틱 AI의 자율 처리, 생성 정보의 취급, 국외 이전 절차 등에 대해 기존 규정과 별도의 기준을 마련해야 합니다. 법학계의 논의 방향을 모니터링하면서 조직 내 기준을 선제적으로 정리해야 합니다.
실제 활용 장면
어디에 어떻게 써볼 수 있나
개인정보 정책 검토 및 업데이트
현재 조직의 개인정보 정책이 AI 개발 단계의 책임자 정의, 에이전틱 AI의 자율 처리 시 책임 귀속, 생성 정보의 분류, 국외 이전 절차 등을 다루고 있는지 점검합니다. 특히 기존 개인정보 처리 정책이 AI 단계에 적용되지 않는 부분을 파악합니다.
- 예를 들면
- 회사의 데이터 정책에서 '추천 AI 학습 단계에서 누가 개인정보 책임자인지', '생성형 AI가 만든 고객 프로필이 개인정보인지', '모델 개선을 위해 데이터를 미국 서버로 전송할 때 필요한 법적 절차는 무엇인지'를 명시하고 있는지 확인합니다.
- 확인할 결과
- 개인정보 정책에 'AI 개발 단계별 책임자 표', '생성 정보 개인정보 판단 기준', '데이터 국외 이전 승인 프로세스'를 추가하여 법적 불확실성을 최소화합니다. 법무팀과 협의하여 현재 조직의 해석을 공식화합니다.
데이터 국외 이전 프로세스 강화
서비스 개선을 위해 개인정보를 해외 클라우드나 AI 서비스로 전송할 때 법적 요건을 명확히 합니다. 개인정보보호위원회가 '국외 이전'을 주요 현안으로 언급하고 있으므로, 현재 프로세스를 점검하고 향후 규제 강화에 대비합니다.
- 예를 들면
- 고객 피드백 데이터 100건을 AWS 기반 생성형 AI 모델 개선에 활용하려고 할 때, (1) 이 행위가 개인정보 국외 이전에 해당하는가, (2) 고객 동의나 계약 조건에서 국외 이전을 명시했는가, (3) 데이터 암호화, 접근 제어 등 보안 조치는 충분한가를 검토하고 기록합니다.
- 확인할 결과
- 데이터 국외 이전 시 법적 근거(동의서, 계약 조항), 보안 조치, 책임 주체를 명확히 정리한 체크리스트를 만들고, 법무팀 검토를 거친 후 데이터 이전을 실행합니다. 전수 조사 결과를 문서화합니다.
AI 생성 정보의 개인정보 여부 판단 기준 수립
생성형 AI가 학습 데이터(개인정보)를 바탕으로 만든 출력물(예: 예측, 추천, 프로필)이 개인정보인지 여부를 판단하는 내부 기준을 마련합니다. 법학계에서 아직 논의 중인 주제이므로, 현재 조직의 해석을 정리하고 정책 변화에 대비합니다.
- 예를 들면
- 생성형 AI가 고객 A의 과거 3년 구매 데이터를 학습한 후 '고객 A가 다음 분기에 전자제품을 구매할 확률 75%'라는 예측을 생성했을 때, 이 예측 정보가 (1) 개인정보(개인을 식별할 수 있는 정보)인가, (2) 단순 통계·분석 정보인가, (3) 기타 정보인가를 판단해야 합니다.
- 확인할 결과
- AI 생성 정보를 '개인정보', '준개인정보(개인식별 가능성 있음)', '익명화 정보', '기타'로 분류하는 기준표를 만들고, 생성 정보 기록 시 분류 카테고리를 필수로 입력하도록 시스템화합니다. 분류 사례와 판단 근거를 축적합니다.
직접 적용해 보기
처음부터 무리하지 말고, 이 순서로 확인하세요
배경 이해: AI 개인정보 이슈의 법적 불확실성 인식
경연에서 논의된 3가지 이슈(책임 귀속, 생성 정보 판단, 국외 이전)가 현재 명확한 법적 기준이 없다는 점을 조직의 의사결정자(법무팀, 개인정보 담당자, AI 개발 리더)와 공유합니다. 개인정보보호위원회가 2023년부터 매년 경연을 개최하고 있다는 것은 이 문제가 정책 아젠다라는 신호입니다.
확인: 조직의 법무팀, 개인정보 담당자, AI 개발팀이 3가지 이슈(책임 귀속, 생성 정보, 국외 이전)를 인식했는지 확인하고, 특히 '현재 우리 조직이 이 이슈와 관련된 활동을 하고 있는가'를 파악했는지 체크합니다.
현황 진단: 조직의 개인정보 정책 검토
현재의 개인정보 정책, 데이터 관리 규칙, AI 개발 가이드라인을 검토하여 3가지 이슈가 명시되어 있는지 확인합니다. 특히 AI 개발의 각 단계(데이터 수집 → 학습 → 평가 → 배포)에서 개인정보 책임자가 정의되어 있는지, 생성형 AI의 출력물 취급이 규정되어 있는지, 데이터 국외 이전 절차가 있는지를 점검합니다.
확인: 정책 검토 결과를 표로 정리하여 각 항목을 '규정 명시', '부분 규정', '규정 없음', '불명확'으로 분류합니다. 규정이 없거나 불명확한 항목을 리스트업하고 개선 우선순위를 정합니다.
작은 시험: 진행 중인 AI 프로젝트 1개 사례 검토
현재 진행 중인 AI 프로젝트 중 개인정보를 다루는 프로젝트 1개를 선택하여, 책임 귀속(누가 개인정보 책임자인가), 생성 정보(AI 출력물의 개인정보 여부), 국외 이전(데이터 전송 여부)의 3가지 요소를 검토합니다. 현재 상태를 기록하고 법적 공백을 파악합니다.
확인: 선택한 프로젝트의 (1) 개인정보 책임자, (2) AI 생성 정보의 분류, (3) 해외 서버/클라우드 사용 여부, (4) 법무팀 검토 기록을 확인합니다. 법적 기준이 없어 검토하지 못한 부분을 별도로 표시합니다.
정책 강화: 개인정보 가이드라인 업데이트
검토 결과를 바탕으로 조직의 개인정보 정책과 AI 개발 가이드라인을 업데이트합니다. AI 개발의 각 단계에서 (1) 책임자 정의, (2) 생성 정보 분류 방법, (3) 국외 이전 절차를 명시하고, 각 항목에 현재 법적 기준의 불확실성을 주석으로 표기하여, 향후 정책 변화 시 신속하게 개정할 수 있도록 합니다.
확인: 업데이트된 정책이 조직의 법무팀, 개인정보 담당자, AI 개발팀의 합의를 반영했는지 확인합니다. 특히 법적 불확실성 영역에 대해 '향후 규제 변화 시 즉시 검토 및 개정'이라는 문구를 포함했는지 체크합니다. 전사 교육 계획을 수립했는지 확인합니다.
지속 모니터링: 정부 정책 변화 추적
개인정보보호위원회는 매년 경연을 개최하고 있으므로, 향후 경연의 결과, 법적 판례, 정책 변화를 지속적으로 모니터링합니다. 경연에서 나온 법적 해석과 판단이 실제 정책, 가이드라인, 판결로 이어지는 과정을 추적하여 조직의 정책을 시의적절하게 업데이트합니다.
확인: 개인정보보호위원회의 공지사항, 경연 결과 발표, 법원 판결, 정부 가이드라인을 분기별로 모니터링하는 프로세스를 수립했는지 확인합니다. 모니터링 결과를 기록하고 분기별 법무팀 회의에서 검토할 체크리스트를 만들었는지 확인합니다.
해석할 때 주의할 점
확인된 범위와 아직 모르는 내용을 구분하세요
공식 발표에서 확인된 사실은 다음과 같습니다: 개인정보보호위원회가 2026년 8월 27일 제4회 개인정보보호 모의재판 경연대회를 개최했으며, 주제는 '인공지능 시대의 개인정보 보호와 활용', 참가팀은 총 54개(법학전문대학원생 부문 24개, 대학(원)생 부문 30개), 부문별 4개 팀씩 본선 진출, 기업 자문사는 삼성전자·LG·카카오·토스·현대자동차, 법무법인 자문사는 5개 대형 로펌, 수상팀은 서울대 '개보박두'(법학전문대학원 부문 대상)와 고려대 '정법사'(대학(원)생 부문 대상), 논의 주제는 AI 학습·개발의 책임 귀속, AI 생성 허위 정보의 개인정보 해당 여부, 개인정보의 국외 이전 문제. 아직 공개되지 않은 정보로는 경연에서 논의된 법적 주장과 판단의 구체적 내용, 기업 자문사들의 현황 분석과 입장, 경연 자료의 공개 일정, 정부의 향후 정책화 계획과 시기, 각 법규 분야별 예상 규제 방향 등이 있습니다.
- 경연에서 논의된 구체적인 법적 주장, 판례, 심사 의견이 공개되지 않았다 - 현재 발표는 경연 개최 사실과 주제, 수상팀만 공지했으므로, 실제 법적 논의 내용을 일반인이 접근하기 어렵습니다.
- 기업 자문사들의 구체적 입장과 현황이 명시되지 않았다 - 삼성, LG, 카카오, 토스, 현대자동차가 자문을 제공했지만, 각 기업이 현재 이 문제를 어떻게 인식하고 대응하고 있는지는 알 수 없습니다.
- 경연 자료의 공개 계획이 불명확하다 - 법학전문대학원생들의 법적 주장, 판단 과정, 참고 사례 등이 경연에서 논의되었지만 이를 공개할 계획이나 일정이 명시되지 않았습니다.
- 정책화의 시기와 내용이 미결정 상태다 - 경연을 통해 법적 이슈를 정리하고 있지만, 언제 실제 정책, 법규, 가이드라인으로 반영될지, 어떤 방향으로 규제가 강화될지는 불명확합니다.
- 조직·산업별 해석의 편차 가능성 - 책임 귀속, 생성 정보 판단, 국외 이전 규제가 조직의 비즈니스 모델, 산업 특성, 개발 방식에 따라 다르게 적용될 수 있으므로 일반적 해석만으로는 부족하며 조직 맞춤형 법무 자문이 필수입니다.
출처와 확인일
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이 글은 지디넷코리아의 공식 발표를 바탕으로 정리했습니다. 기능 범위와 제공 조건은 바뀔 수 있으므로 실제로 적용하기 전에는 원문을 다시 확인해 주세요.
- 마지막 확인
- 2026-08-28
- 다음 검토
- 2026-09-27