인공지능 시대가 본격화되면서 개인정보 보호에 대한 중요성도 함께 강조되고 있습니다. 특히, AI가 학습에 사용하는 데이터에는 민감한 개인정보가 포함될 수 있기 때문에 이를 비식별화하거나 가명 처리하는 규정이 필수로 자리잡고 있습니다. 2025년 현재 기준으로 국내외에서 시행 중인 주요 비식별화 정보 규정과 안전조치 기준을 정리해보았습니다.
비식별화 정보란 무엇이며 왜 중요한가
비식별화 정보는 이름, 주민번호, 연락처 등 식별 가능한 개인정보를 삭제하거나 변형하여 개인을 식별할 수 없도록 만든 데이터를 의미합니다. AI 모델이 대규모 데이터를 학습할 때 개인정보가 포함되면 법적 문제가 발생할 수 있기 때문에, 데이터의 비식별화는 개인정보 보호와 AI 기술 발전 사이의 균형을 맞추는 핵심 조건입니다.
2025년 현재 AI 산업은 정부의 규제 기준과 가이드라인을 반드시 준수해야 데이터 활용이 가능합니다.
따라서 기업과 개발자 모두 이에 대한 명확한 이해가 필요합니다.
2025년 한국의 비식별화 정보 관련 주요 가이드라인
개인정보보호위원회는 2024년부터 비정형데이터까지 포함한 가명처리 기준을 적용하고 있으며, 2025년에는 이를 더욱 강화한 지침을 적용 중입니다. 특히 의료, 교통, 챗봇 등 AI 활용이 활발한 분야에서 안전한 데이터 처리를 유도하고 있습니다.
- 가명정보 안전조치 진단 기준 도입
- AI 프롬프트·출력 필터링 가이드 발표
- 공개된 개인정보의 합법적 활용 기준 마련
공개된 데이터도 무조건 사용할 수 있는 것이 아니며, 정당한 목적과 안전조치가 전제돼야만 AI 학습에 활용 가능합니다.
프롬프트 필터링과 출력 검열 기술도 함께 요구됩니다.
국제표준과 비교해 본 한국의 규정 수준
2023년 한국이 제안한 ITU-T 국제표준 X.rdda는 데이터 비식별화 적정성을 평가할 수 있는 최초의 국제표준으로 채택됐습니다. 이는 미국 HIPAA의 의료정보 비식별화 기준이나 유럽 GDPR과도 연결되며, 한국의 가명처리 기술력이 세계적 수준에 도달했음을 의미합니다.
| 기준명 | 한국 | 국제표준 |
|---|---|---|
| 적용 범위 | 정형·비정형 데이터 모두 | 주로 정형 데이터 |
| 평가 요소 | 식별성, 특이성, 재식별 가능성 등 | 가명처리 요건 중심 |
| 기술 프레임워크 | X.rdda 기반 | HIPAA Safe Harbor, GDPR Recital 26 |
의료 데이터를 활용하는 AI 모델은 한국 기준은 물론, 국제 기준까지 충족해야 해외 서비스 확대가 가능합니다.
그만큼 국내 비식별화 규정은 글로벌 경쟁력을 갖춘 셈입니다.
AI 기업이 이행해야 할 핵심 조치
비식별화 정보 규정을 준수하기 위해 AI 기업이 이행해야 할 주요 조치는 다음과 같습니다.
- 수집 데이터의 출처 및 법적 근거 확보
- AI 학습용 데이터에 대한 적정성 평가
- 학습 중 프롬프트 필터링, 결과물 출력 제한
- 개인정보 유·노출 방지 위한 기술적 안전조치
가명처리 수준이 미흡하거나, 출력물이 개인정보를 유추할 수 있는 경우 AI 서비스 전체가 중단될 수 있습니다.
개발 초기 단계부터 이를 고려하는 것이 필수입니다.
향후 전망과 기업의 대응 전략
AI와 데이터가 맞물리는 영역은 앞으로도 빠르게 확장될 것으로 보입니다. 이에 따라 비식별화 정보에 대한 규정은 더욱 촘촘하고 구체화될 것이며, 단순히 데이터 삭제에 그치지 않고 재식별 가능성까지 분석해야 하는 구조로 진화 중입니다.
기업은 자체적인 데이터 보안 체계를 갖추는 동시에, 법령 개정 추이를 꾸준히 모니터링해야 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
AI가 발전할수록 규제도 함께 진화하고 있음을 잊지 말아야 합니다.