인공지능 학습 과정에서 프라이버시 리스크 관리방안은?

- 제2차 「2025 개인정보 미래포럼」 개최(4.16.(수))

  개인정보보호위원회(위원장 고학수, 이하 '개인정보위')는 4월 16일(수) 서울 명동 소재 포스트타워에서 제2차 ｢2025 개인정보 미래포럼*｣을 개최했다.

   * 개인정보 분야 의제를 선제적으로 논의하고, 산업계·시민사회 등 현장의견을 수렴하는 '개인정보 정책 토론의 장'으로 학계·법조계·산업계·시민사회 등의 전문가 40명으로 구성

  이번 포럼은 '신산업 현장의 프라이버시 리스크 관리'를 의제로 발제와 토론이 진행되었다. 먼저 카카오헬스케어 신수용 연구소장은 인공지능 학습에 병원이 보유하고 있는 의료 데이터를 보다 안전하게 활용할 수 있게 하는 개인정보 보호 강화기술(PET, Privacy Enhancing Technology)인 '연합학습*(Federated Learning)' 등을 소개하였다.

   * 학습 데이터로 활용되는 서비스 사용자들의 개인정보를 중앙 집중화된 서버로 전송하지 않고, 각 사용자 개인의 기기에 보관된 상태로 활용하여 머신러닝 모델을 학습시키는 기법

  이어서 국립과학수사연구원 박남인 연구관은 통신사의 보이스피싱 예방 인공지능 서비스 개발을 위해 국과수가 보이스피싱 통화 데이터를 제공하는 과정에서, 민감한 정보(피해자의 이름, 계좌번호 등)의 비식별 처리 등 개인정보 보호 관점에서 했던 고민과 노력을 공유했다.

  개인정보위는 이날 포럼에서 제안된 의견을 반영하여 신기술·신산업 혁신에 친화적인 환경 조성을 위한 기반을 구축해 나갈 계획이다. 개인정보위는 인공지능 기술 개발에 원본 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 개인정보 보호법 상 특례 규정의 마련을 추진하고 있으며, 사전적정성 검토제와 혁신지원 원스톱 창구를 통해 민간의 혁신 활동을 장려하고 있다.

  이어 오는 6월 개최될 예정인 제3차 개인정보 미래포럼에서는 '인공지능 시대 개인정보 보호'를 의제로 신기술과 이에 기반한 서비스 개발 과정에서 개인정보 처리에 대한 사회적 신뢰 확보 방안 등을 논의할 예정이다.

* 기타 자세한 내용은 첨부파일을 확인해주시기 바랍니다.

- 담당자 : 혁신기획담당관 정준호(02-2100-2453), 정지환(02-2100-2454)