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'글로벌 프라이버시 총회(GPA)' 서울 개막…'AI 시대 개인정보' 글로벌 규범 논의 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시대의 개인정보보호 글로벌 표준을 논의하는 세계 최대 규모의 회의 ‘글로벌 프라이버시 총회(GPA)’가 16일 서울에서 화려한 막을 올렸다. 95개국 1000여 명의 전문가가 모인 이번 총회에서 고학수 개인정보보호위원회 위원장은 AI 기술의 혜택 이면에 있는 프라이버시 침해 위험을 경고하며 국경을 넘는 ‘국제 공조’와 ‘협력’을 한목소리로 촉구했다. 개인정보보호위원회가 주최하는 이번 총회는 ‘AI 시대 개인정보 이슈’를 주제로 오는 19일까지 열린다. 미국, 유럽연합(EU), 일본 등 전 세계 95개국 148개 개인정보 감독기구가 참여하며 아시아에서 국가 단위로 개최되는 것은 이번이 처음이다. 이재명 대통령은 고학수 위원장이 대독한 축사에서 AI 시대의 명암을 분명히 했다. 이 대통령은 “AI가 미래 먹거리와 국가 경쟁력을 좌우하는 시대이지만 그 이면에는 데이터 오남용과 개인정보 침해 등 위협 요인도 상존한다”고 지적했다. 이어 “데이터의 무분별한 활용은 기술에 대한 국민 신뢰뿐 아니라 국가 경제와 사회 기반을 위협할 수 있다”며 “개별 국가 차원 대응에는 한계가 있는 만큼 국제사회가 공동 대응 방안을 마련해야 한다”고 강조했다. 고학수 개인정보위원장은 개회사를 통해 AI 시대의 도전 과제와 한국의 역할을 제시했다. 고 위원장은 “혁신의 속도가 빨라질수록 그 이면의 부작용을 어떻게 관리하고 최소화하느냐가 성패를 좌우할 것”이라며 특히 ‘에이전트 AI’의 등장이 가져올 새로운 리스크를 경고했다. 그는 “개인정보가 여러 단계 공유, 전달되면서 발생하는 취약점과 이용자의 통제권 약화 등은 에이전트 AI 기술의 새로운 리스크로 부상할 것”이라고 지적했다. 고 위원장은 이러한 초국경적 문제를 해결하기 위해 ‘국제 협력’이 필수적임을 역설했다. 그는 “국가 간 규범 격차, 제도적 역량 격차, 시민들의 신뢰 격차를 협력과 연대를 통해 해소해 나가야 한다”며 “한국은 이번 서울 총회를 계기로 이러한 협력을 촉진하는 플랫폼이자 가교 역할을 충실히 수행할 것”이라고 밝혔다. 이날 첫 기조연설자로 나선 메신저 앱 ‘시그널’의 메러디스 휘태커 회장은 AI 에이전트가 이용자의 민감 정보에 광범위하게 접근하면서도 명시적 권한 없이 작동하도록 설계돼 프라이버시 장벽을 무너뜨리고 있다고 비판하며 앱별로 구체적이고 세밀한 통제가 필요하다고 촉구했다. 이번 총회에서는 제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자(CSO) 등 글로벌 AI 리더들의 기조연설과 함께 ‘글로벌 AI 데이터 거버넌스’, ‘아동·청소년 프라이버시’ 등 20여 개의 패널 토론이 이어진다. 지난 15일 사전 행사에서는 구글, 마이크로소프트, 메타 등 글로벌 빅테크들이 참여하는 ‘오픈소스 데이’가 열리기도 했다. 이번 총회를 통해 AI 시대의 새로운 개인정보보호 규범을 정립하는 과정에서 한국이 주도적인 역할을 할 수 있을지 귀추가 주목된다.2025-09-16 14:21:43
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개인정보위, 공공기관 AI 사업, '개인정보 영향평가' 의무화 [이코노믹데일리] 앞으로 공공기관이 인공지능(AI)을 활용한 사업을 추진할 때 개인정보 침해 위험을 사전에 의무적으로 평가받아야 하는 구체적인 기준이 마련됐다. 개인정보보호위원회는 3일 전체회의를 열어 이 같은 내용을 담은 ‘개인정보 영향평가에 관한 고시’ 개정안을 의결했다고 4일 밝혔다. 개정안은 오는 5일부터 시행된다. 개인정보 영향평가는 일정 규모 이상의 개인정보 파일을 다루는 사업 추진 시 사전에 개인정보 침해 위험을 분석하고 개선 방안을 수립하는 제도다. 공공기관은 의무적으로 이 평가를 받아야 한다. 하지만 기존 고시에는 AI 분야에 대한 별도 기준이 없어 AI 사업을 추진하는 공공기관들은 자체적으로 평가항목을 개발해야 하는 등 혼란을 겪어왔다. 이에 개인정보위는 고시를 개정해 △인공지능 시스템 학습 및 개발 △인공지능 시스템 운영 및 관리 등 2개의 세부 평가 분야를 신설했다. ‘학습 및 개발’ 단계에서는 AI 학습용 데이터에 민감정보나 14세 미만 아동 정보가 불필요하게 포함되지 않았는지 데이터의 보유 및 파기 규정이 명확한지 등을 중점적으로 점검한다. ‘운영 및 관리’ 단계에서는 AI 개발자와 운영 주체 간의 책임 소재를 명확히 하고 생성형 AI의 부적절한 답변이나 개인정보 유출에 대비한 신고 기능 마련 등 정보주체의 권리보장 방안을 제대로 수립했는지를 평가한다. 개인정보위는 이번에 마련된 기준이 공공기관뿐만 아니라 민간기업에서도 AI 활용 시 잠재적 위험을 식별하고 관리하는 데 유용한 참고자료가 될 것으로 기대하고 있다. 상세한 평가항목과 사례는 ‘개인정보 영향평가 수행안내서’를 통해 공개될 예정이다.2025-09-04 14:50:43
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두나무, AI 학습시키는 'LAUS' 공개…'개인정보'와 '정교함'을 모두 잡는 기술 [이코노믹데일리] 업비트 운영사 두나무(대표 오경석)가 인공지능(AI) 개인화 추천 기술의 오랜 딜레마를 해결할 혁신적인 방법론을 제시했다. 실제 사용자 데이터를 단 하나도 사용하지 않고 대규모 언어모델(LLM)이 생성한 '가상 사용자'만으로 정교한 추천 시스템을 학습시키는 기술 'LAUS(LLM As User Simulator)'를 개발해 세계 최고 권위의 학회에서 그 성능을 입증했다. 두나무 머신러닝팀은 지난 14일 정보검색 분야 최고 학회 'SIGIR 2025'에서 해당 연구 논문을 발표했다고 17일 밝혔다. 올해 약 27%의 채택률을 기록할 만큼 엄격한 심사를 거치는 학회에서 메인 콘퍼런스 발표를 따냈다는 것은 기술의 독창성과 완성도를 국제적으로 공인받았음을 의미한다. 기존의 모든 개인화 추천 AI는 '데이터 의존성'이라는 태생적 한계를 가졌다. 사용자의 클릭 기록, 선호도, 구매 내역 등 실제 행동 데이터를 대규모로 수집해야만 모델이 똑똑해질 수 있었다. 이는 필연적으로 두 가지 문제를 낳았다. 서비스 초기에는 데이터가 없어 추천 품질이 떨어지는 '콜드 스타트(cold-start)' 문제와 갈수록 민감해지는 '개인정보 침해' 우려다. 두나무가 개발한 LAUS는 이 구조적 문제를 근본적으로 해결한다. LAUS는 LLM을 활용해 다양한 관심사와 성향을 가진 가상의 사용자 페르소나를 무수히 생성한다. 이 가상 사용자들이 뉴스 기사를 보고 어떤 반응을 보일지(클릭, 무시 등) 시뮬레이션하여 방대한 양의 '가상 상호작용 데이터'를 만든다. AI 추천 모델은 실제 사람의 데이터가 아닌 이 가상 데이터만을 먹고 학습한다. 그 결과는 놀라웠다. LAUS를 통해 학습한 추천 모델은 사전 학습 데이터가 전혀 없는 '제로샷(zero-shot)' 방식보다 월등히 높은 추천 성공률을 보였다. 더 나아가 실제 사용자 데이터로 학습시킨 기존의 고성능 모델과 비교해도 대등한 수준의 정확도를 기록했다. 특히 이 성능은 영어는 물론 노르웨이어 등 다양한 언어권의 뉴스 데이터 벤치마크에서도 일관되게 나타나 특정 언어나 문화권에 국한되지 않는 범용성까지 입증했다. 이는 AI 개인화 서비스 시장에 시사하는 바가 크다. 앞으로 기업들은 민감한 개인정보를 수집하고 관리해야 하는 부담 없이도 서비스 출시 초기부터 사용자에게 고품질의 맞춤형 추천을 제공할 수 있게 된다. 특히 금융이나 헬스케어처럼 데이터 보안이 극도로 중요한 분야에서 활용 가치가 무궁무진하다. 박충원 두나무 머신러닝팀 연구원은 현장 발표에서 “개인화 뉴스 추천 시스템 품질은 이용자가 원하는 정보를 얼마나 정확히 제공하는가와 직결돼 서비스 만족도를 높이는 핵심 요소”라며 “이번 연구를 통해 고객 정보 보호와 운영 효율성을 모두 충족하면서 더욱 정교한 추천 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하게 돼 기쁘다”고 소감을 밝혔다. 한편 이번 성과는 두나무가 디지털 자산 거래소를 넘어 AI 기초 기술 연구 분야에서도 글로벌 최고 수준의 역량을 확보한 '테크 기업'임을 명확히 보여주는 이정표다.2025-07-17 16:49:45
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