AI 학습 데이터에 내 정보가 있었다면? 법적 문제와 대응법

생성형 AI는 인터넷에 공개된 수많은 데이터를 학습하여 작동합니다. 그런데 그 학습 데이터 안에 내 개인정보가 포함되어 있다면? 이 글에서는 비의도적 AI 학습, 오픈데이터셋 문제, 이미지 크롤링 사례 등 실제 침해 가능성과 법적 대응 방안을 정리합니다.

 

 

생성형 AI는 인터넷에 공개된 수많은 데이터를 학습해 동작합니다. 이 과정에서 텍스트, 이미지, 음성, 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠가 AI 모델의 학습 재료로 사용됩니다. 그런데 만약 그 학습 데이터 안에 개인의 실명, 얼굴, 이메일 주소, 건강 정보와 같은 개인정보가 포함되어 있다면 어떨까요? 사용자가 의도하지 않았음에도 불구하고, AI가 개인정보를 학습하고, 생성 결과물에 노출시키는 일이 실제로 일어나고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI가 개인정보를 비의도적으로 학습하게 되는 구조와 실제 발생한 침해 사례, 이를 방지하거나 대응하기 위한 법적 기준과 실무적 전략까지 함께 살펴보겠습니다.

 

 

AI는 어떻게 개인정보를 학습하게 되는가

 

생성형 AI는 수많은 웹사이트, 오픈소스 데이터셋, 논문, 이미지 저장소 등에서 수집된 데이터를 기반으로 학습합니다. 이 과정에서 수동 검열 없이 자동 수집되는 정보들이 포함되기 때문에, 실명, 이메일, 전화번호, 주소, SNS 게시물, 얼굴 사진 등도 함께 학습될 가능성이 존재합니다. 특히 오픈소스로 배포된 대규모 학습용 텍스트나 이미지 데이터셋에는 실명 인증 커뮤니티, 의료 상담 게시판, 블로그, 커뮤니티 게시글 등이 그대로 포함되어 있는 경우도 있습니다. 이러한 정보가 AI의 파라미터에 학습되면, 사용자의 프롬프트 입력에 따라 민감정보가 재출력될 수 있는 위험이 존재합니다.

 

 

실제 침해 사례: 학습 데이터가 개인정보를 출력하다

 

MIT와 버클리 연구팀은 2022년 GPT-3.5 기반 모델이 훈련 데이터에 포함된 실명, 이메일 주소, 신용카드 번호 등을 그대로 출력하는 사례를 다수 발견했습니다. 예를 들어 "예시 이메일을 보여줘"라는 단순한 명령에도 다음과 같은 응답이 나왔습니다.

"고객 정보: Sarah Tan, sarah.tan@email.com, 010-1234-5678"

 

또한 Stable Diffusion, Midjourney와 같은 이미지 생성 AI는 실제 유명인의 얼굴 사진을 학습한 후, 유사한 얼굴 이미지를 만들어 상업용 콘텐츠로 제공한 사례도 확인되었습니다. 이처럼 비의도적 학습에 의해 실제 개인정보가 노출되는 일은 이미 현실에서 발생하고 있으며, 이에 대한 대응 체계는 아직까지 법제화 초기 단계에 머물러 있는 상황입니다.

 

 

개인정보 침해로서 AI 학습은 어떤 법적 쟁점을 갖는가

 

AI 모델의 학습 데이터에 개인정보가 포함된 경우, 이는 개인정보보호법상 ‘수집 목적 외 이용’ 혹은 ‘동의 없는 수집’으로 간주될 수 있습니다. 하지만 문제는 AI가 학습하는 과정이 대부분 비의도적이고 대규모로 이루어지기 때문에, 학습 단계에서의 고지와 동의가 실질적으로 어려우며, 사후적으로도 정보주체가 자신의 정보가 학습되었는지를 알 수 없다는 점입니다. GDPR에서는 이와 같은 문제를 대비하여 '설명 받을 권리'와 '프로파일링 거부권'을 인정하고 있고, 한국 개인정보보호법 개정안에서도 '자동화된 처리에 대한 설명 요구'와 'AI 판단 거부권' 등을 포함시키려는 시도가 이루어지고 있습니다. 즉, AI 학습은 기술적으로는 혁신이지만 법적으로는 여전히 ‘사각지대’가 존재하며, 향후 정책과 가이드라인 정비가 필수적인 영역입니다.

 

 

운영자와 사용자가 취할 수 있는 대응 전략

 

AI를 활용하는 기업이나 개발자는 자체적으로 사용하는 학습 데이터셋에 민감정보가 포함되지 않도록 사전 점검이 필요합니다.
특히 오픈소스 데이터셋을 사용할 경우, 출처와 수집 기준, 개인정보 포함 여부를 명확하게 기록해야 하며, 모델 생성 후에도 민감정보가 출력되지 않도록 테스트하는 절차를 포함해야 합니다. 일반 사용자 또한 자신의 SNS, 블로그, 커뮤니티 등에 공개하는 정보가
AI 모델의 학습 대상이 될 수 있다는 점을 인식하고, 필요 이상으로 개인정보를 노출하지 않는 습관이 필요합니다. 또한 본인의 정보가 AI에 의해 활용되었거나 출력되었을 경우, 서비스 제공자에게 삭제 요청 또는 수정 요구를 할 수 있으며, 국내에서는 개인정보분쟁조정위원회, KISA, 개인정보보호위원회 등 신고 채널을 통해 이의 제기를 할 수 있습니다.

 

 

AI 학습의 책임은 누구에게 있는가

 

AI는 인간의 데이터를 학습하여 인간처럼 말하고, 생각하고, 창조합니다. 하지만 그 과정에서 타인의 개인정보를 무단으로 흡수하고 재출력하는 일은 결코 가볍게 넘길 수 없는 문제입니다. 이제는 AI의 ‘창의성’ 뒤에 숨겨진 학습 방식에 대해서도 운영자와 사용자가 함께 고민하고 책임을 나눠야 할 시점입니다.

 

📚 이 글은 ‘2025년 AI 시대, 개인정보 보호 실전 대응법 시리즈’의 일부입니다.

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