국민이 신뢰할 수 있는 인공지능 시대를 위한 AI 프라이버시 리스크 관리 모델 제시
국민이 신뢰할 수 있는 인공지능 시대를 위한 AI 프라이버시 리스크 관리 모델 제시
국민이 신뢰할 수 있는 인공지능 시대를 위한 AI 프라이버시 리스크 관리 모델 제시- 개인정보위, 「안전한 인공지능(AI)·데이터 활용을 위한 AI 프라이버시 리스크 관리 모델」 공개- AI의 유형·
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- 주요 발표 내용
- 개인정보보호위원회(이하 '개인정보위')는 AI 프라이버시 리스크를 체계적으로 관리하기 위한 AI 프라이버시 리스크 관리 모델을 공개
- 모델은 AI 기업들이 자율적으로 프라이버시 리스크를 관리할 수 있도록 설계됨
- AI 생애주기에 따른 리스크 관리 절차, 유형, 경감 방안 등을 체계적으로 제공
- 리스크 관리의 필요성
- AI 기술 발전으로 개인정보 유출 및 새로운 형태의 프라이버시 위협 증가
- 지속 가능한 AI 기술 발전을 위해 체계적이고 합리적인 리스크 관리가 필수
- 정보주체 권리 보호와 AI 신뢰성을 동시에 확보하기 위한 필수 조건
- 리스크 관리 절차
- AI 유형 및 용례 파악: AI의 목적과 데이터를 명확히 정의
- 리스크 식별: AI 생애주기 및 서비스 용례에 따른 프라이버시 리스크 구체화
- 리스크 측정: 리스크 발생 확률과 중대성을 평가하여 수용 가능성 판단
- 경감 방안 도입: 관리적·기술적 조치를 통해 리스크를 최소화
- 프라이버시 리스크 유형
- 개인정보 유·노출, 딥페이크로 인한 인격권 침해, 민감정보 오용 등의 새로운 위협
- AI의 자동화된 분석 기능으로 대중 감시 및 프로파일링 위협 증가
- 경감 방안
- 관리적 조치: 데이터 출처 관리, 이용 방침 설정, 개인정보 영향평가 수행
- 기술적 조치: 데이터 전처리, 모델 미세 조정, 차분 프라이버시 기법 적용
- 리스크 관리 체계
- AI 개발·운영 단계에서 프라이버시 중심 설계를 강조
- 개인정보 보호 책임자(CPO)의 주도적 역할과 체계적 관리 조직 필요
- AI 밸류체인 참여 기업 간 협력 체계 구축을 강조
- 국제적 동향
- 글로벌 논의에 발맞춰 NIST AI RMF 1.0, ISO/IEC 42001 등의 표준과 연계
- 한국어 언어모델(LLM) 대상 프라이버시 리스크 연구를 통해 실증 기반 정책 마련
- 결론
- AI 기업은 프라이버시 리스크를 자율적으로 관리할 체계를 구축해야 함
- 정부와 기업 간 협력으로 AI 프라이버시 리스크를 줄이고 신뢰도를 높여야 함
- 개인정보 보호법 개정 및 국제 표준과의 연계를 통해 지속적인 업데이트 필요
- 기업 및 기관은 리스크 관리 모델을 참고하여 프라이버시 친화적 AI 시스템을 개발하고 운영해야 함
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