안녕하세요. 법무법인 청출 신준선 변호사입니다.
생성형 인공지능(AI)은 이제 기업의 비즈니스 혁신에 빠질 수 없는 요소가 되었습니다. 기업의 업무 효율화, 서비스 혁신, 신사업 발굴 등 다양한 분야에서 AI가 적극 도입되고 있으며, 그 영향력은 나날이 커지고 있습니다.
그러나 AI가 발전할수록 필연적으로 대규모 개인정보를 처리하게 되며, 그 과정에서 발생하는 법적 리스크는 기업 경영진이 반드시 짚고 넘어가야 할 핵심 과제가 됩니다. 실제로 개인정보보호위원회는 2025년 8월 「생성형 인공지능 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서」를 발표하며, AI 개발·운영 전 과정에서 준수해야 할 구체적 지침을 제시하였습니다. 해당 안내서는 AI 분야에서 개인정보 리스크 관리를 위한 법령 해설 및 실제 조사·처분 사례, 규제 샌드박스 승인사례, 해외 규제 동향까지 반영하고 있어, 경영진으로서는 실무적 인사이트를 얻을 수 있습니다.
오늘은 이 안내서를 바탕으로, CEO와 주요 의사결정자가 알아야 할 생성형 AI 개발∙활용 단계별 개인정보 리스크 관리의 5가지 포인트를 정리해 보겠습니다.
목적 설정 단계 – 목적 명확화로 법적 정당성 확보
AI 프로젝트를 추진할 때 가장 먼저 확인해야 할 것은 생성형 AI를 통해 달성하려는 구체적 목적을 설정하는 일입니다. 목적이 모호하면 이후 단계에서 개인정보 수집·이용의 범위가 무한정 확장되고, 그 과정에서 발생하는 법적 리스크를 통제하기 어렵습니다. 따라서 목적을 세울 때는 ① 어떤 개인정보를 ② 무엇을 위해 처리할지를 분명히 해야 합니다.
생성형 AI의 사전학습(pre-training)이나 추가학습(fine-tuning)에 활용되는 데이터에는 이름·연락처와 같은 직접 식별정보뿐 아니라, 로그기록·위치정보 등 간접식별정보도 포함될 수 있습니다. 이때 처리 목적은 단순히 “서비스 개선”이나 “추후 분석”과 같이 포괄적으로 표현해서는 안 되며, “사용자 맞춤형 추천모델 고도화”나 “챗봇 상담 품질 향상”처럼 구체적이고 명확한 문구로 제시해야 합니다.
또한 목적이 설정되었다면, 그에 따른 적법 근거도 반드시 확보해야 합니다. 공개된 개인정보를 활용할 경우에는 ‘정당한 이익’ 요건(필요성·정당성·이익형량)을 충족해야 하며, 기존 고객 데이터라면 정보주체 동의 또는 계약 이행 필요성을 근거로 삼을 수 있습니다. 무엇보다 중요한 점은, 수집·보관·활용 범위가 최초 설정한 목적을 초과하지 않도록 내부 관리체계를 운영해야 한다는 것입니다.
전략 수립 단계 – 프라이버시 보호를 설계에 내재화
AI 프로젝트는 명확한 목적 설정에서 끝나는 것이 아니라, 그 목적을 어떻게 달성할 것인지에 대한 구체적 전략이 필요합니다. 특히 개인정보를 다루는 AI라면, 개발 초기 단계부터 프라이버시 보호를 설계에 내재화(PbD, Privacy by Design) 하는 것이 핵심입니다.
기업은 개인정보 영향평가(PIA)를 통해 사전에 리스크를 진단하는 절차가 요구됩니다. AI 학습에 활용되는 데이터의 민감도, 예상되는 처리 규모, 국외 이전 가능성 등을 미리 평가하고 보완해야 이후 문제 발생 시 “사전에 충분히 검토하지 않았다”는 지적을 피할 수 있습니다. PIA 결과를 통해 어떤 데이터는 가명처리로 대체하고, 어떤 데이터는 수집 자체를 피해야 하는지도 결정할 수 있습니다.
또한, 기업이 어떤 방식으로 AI를 도입할지에 따라 전략도 달라지므로, 기성 LLM 활용 시 데이터 출처·출력 통제, 서비스형 API 이용 시 개인정보처리 관련 계약상 책임규정, 자체 개발 시 데이터 거버넌스와 안전조치를 각각 철저히 검토해야 합니다.
AI 학습 및 개발 단계 – 데이터는 많을수록 위험
AI 학습 단계에서는 데이터의 적법성 확보와 안전조치가 핵심입니다. 공개된 개인정보를 무분별하게 수집하는 것은 권리침해 소지가 있으므로 정당한 이익 요건(필요성·정당성·이익형량)을 충족해야 하고, 기존 보유 데이터의 추가 활용은 당초 수집 목적과의 관련성을 따져야 합니다.
또한 학습 데이터에는 허위·악의적 정보가 섞여 모델 성능을 왜곡하는 데이터 오염 위험이 있으므로, 수집 단계에서 출처 검증과 필터링 절차를 마련해야 합니다. 나아가 가명처리·암호화·접근통제 같은 기술적 보호조치를 적용하여 유출·오남용에 대비해야 하며, 이러한 안전조치는 법적리스크 감소는 물론 기업 신뢰 확보의 기본 전제가 됩니다.
시스템 적용 및 관리 단계 – 운영의 투명성 확보
AI 시스템을 실제 서비스에 적용하는 단계에서는 투명성과 권리 보장이 최우선 과제가 됩니다. 기업은 개인정보 처리방침을 통해 AI가 개인정보를 어떻게 활용하는지 구체적으로 공개하고, 정보주체가 열람·정정·삭제·처리정지를 요구할 수 있는 절차를 마련해야 합니다.
또한 Acceptable Use Policy(AUP, 허용 이용방침)를 제정해 서비스 오남용을 방지하고, 개인정보 침해 신고 채널을 상시 운영해야 합니다. 나아가 배포 이후에도 주기적으로 리스크를 점검하고, 모델의 예측 오류나 개인정보 노출 가능성을 지속적으로 관리해야 합니다.
AI 프라이버시 거버넌스 구축 단계 – 전사적 관리체계 마련
AI 개인정보 보호는 특정 부서만의 업무가 아니라 전사적 관리 체계를 통해 운영되어야 합니다. 개인정보보호책임자(CPO)를 중심으로 개발·보안·법무 부서가 긴밀히 협력하며, 정기적인 리스크 점검과 내부 감사, 사후 보고 절차를 제도화해야 합니다.
개인정보보호책임자(CPO)는 독립적 권한을 보장받을 뿐 아니라, 최고인공지능책임자(CAIO)·정보보호최고책임자(CISO) 등과 긴밀한 협력 체계를 유지해야 합니다. 특히 CPO는 AI 기획·개발 초기 단계부터 개입하여 개인정보 처리와 관련된 충분한 정보를 확보하고, 관련 부서에 적시 피드백을 제공함으로써 개인정보 안심설계(Privacy by Design, PbD)관점이 서비스 전 과정에 내재화될 수 있도록 해야 합니다. 나아가 정기적인 리스크 점검·내부 감사·문서화 체계를 확립하여야 합니다.
결론
생성형 AI는 기업에 무궁무진한 기회를 제공하지만, 동시에 개인정보 처리에 관한 법적 요구사항을 소홀히 하면 치명적인 리스크로 돌아올 수 있습니다. 개인정보보호위원회가 제시한 안내서는 단순한 권고가 아니라, 생성형 AI를 사업에 활용하려는 기업이라면 반드시 이행해야 할 최소한의 준칙입니다. 경영진이 단계별 리스크 관리 포인트를 체계적으로 관리할 때, 비로소 AI는 온전히 기업성장의 자산으로 기능할 수 있습니다.
아래의 체크리스트를 통해 자사의 개인정보관리체계가 단계별 요건을 충족하고 있는지 확인해보시기 바랍니다.
AI 개인정보 리스크 관리 체크리스트 (CEO·임원용)
단계
점검 질문
1. 목적 명확화
• 개인정보 수집·이용 목적이 구체적으로 설정되어 있는가?
• 수집하는 개인정보 항목이 목적 달성에 필요한 최소한인가?
• 최초 목적을 초과한 추가 활용을 막을 내부 통제가 있는가?
• 목적과 범위가 문서화·내부 공유되어 있는가?
2. 적법 근거 확보
• 데이터 출처별(공개, 보유, 제3자 제공) 법적 근거를 확인했는가?
• 동의, 정당한 이익, 계약 이행 등 근거를 명확히 구분했는가?
• 개인정보 영향평가(PIA)를 사전에 수행했는가?
• PbD(Privacy by Design)를 설계 단계에서 반영했는가?
• 기성 LLM·서비스형 API·자체 개발 방식별 책임·안전조치를 검토했는가?
3. AI 학습 및 개발
• 공개정보 수집이 정당한 이익 요건을 충족하는가?
• 기존 데이터 재사용이 당초 목적과 합리적 관련성이 있는가?
• 데이터 출처 검증과 허위·악의적 정보 차단 절차가 있는가?
• 가명처리·암호화·접근권한 최소화 등 안전조치를 적용했는가?
• 데이터 오염 방지를 위한 모니터링 체계를 운영하는가?
시스템 적용 및 관리
• 개인정보 처리방침에 AI 활용 방식과 범위를 구체적으로 기재했는가?
• 정보주체가 열람·정정·삭제·처리정지 및 자동화 의사결정 거부권을 행사할 절차가 있는가?
• Acceptable Use Policy(AUP)를 제정해 오남용을 방지하는가?
• 개인정보 침해 신고·상담 채널을 운영하고 있는가?
• 모델 배포 후 정기적 성능 점검과 개인정보 노출 검증을 수행하는가?
5. 프라이버시 거버넌스 구축
• CPO가 독립적 권한을 갖고 초기 단계부터 관여하는가?
• CPO가 CAIO·CISO와 협력 체계를 유지하는가?
• PbD가 서비스 전 과정에 내재화되도록 운영되는가?
• 정기적 리스크 점검·내부 감사 절차가 있는가?
• 개인정보 처리 과정이 문서화·보고 체계로 관리되는가?
