AI 혁신과 프라이버시의 공존: ‘원본 데이터 사용 특례’도입이 던진 과제 [율촌 TMT리포트]

로펌 리포트 AI 혁신과 프라이버시의 공존: ‘원본 데이터 사용 특례’도입이 던진 과제 [율촌 TMT리포트] 법무법인 율촌 TMT센터 공동센터장 김선희 변호사 입력 : 2026.09.22 07:00 법무법인 율촌 TMT센터 공동센터장 김선희 변호사 인공지능(AI) 기술이 국가 전략 자산으로 부상하면서, 대규모 데이터의 확보와 활용이 개발의 핵심 동력이 되었다. 그러나 데이터 활용 이면에는 개인의 프라이버시 침해 우려 역시 공존한다. 최근 단행된 법 개정과 정책적 움직임은 두 가치의 조화를 향한 타협점을 제시한다.익명정보와 가명정보: 비식별 정보에 대한 이해논의에 앞서, 데이터 비식별화의 기본 개념인 ‘익명정보’와 ‘가명정보’를 구분할 필요가 있다.첫째, ‘익명정보’는 더 이상 개인을 알아볼 수 없도록 완전히 비식별조치한 정보이다. 연령대별 평균 통계처럼 식별이 불가능한 데이터가 이에 해당한다. 익명정보는 개인정보가 아닌 ‘비개인정보’로 분류되어 개인정보 보호법의 적용을 받지 않고 자유롭게 활용 가능하다.둘째, ‘가명정보’는 식별 항목을 가명처리하여 추가 정보 없이는 개인을 식별할 수 없도록 한 정보이다. 추가 정보와 결합하면 재식별이 가능하다는 점에서 개인정보로 규율되나, 통계 작성 및 과학적 연구 등을 위해서는 동의 없이 활용할 수 있는 법적 특례가 인정된다.원본 데이터 활용을 둘러싼 사회적 논쟁과 다양한 시각기존의 가명정보 제도가 있음에도 비정형 데이터 활용에는 한계가 제기되었다. 영상·이미지 등은 가명처리 과정에서 품질이 저하되고 데이터의 맥락이 왜곡되기 때문이다. 예를 들어, 자율주행 학습 시 가명처리된 영상정보를 쓰면 보행자 인식률이 저하되는 안전 문제가 생긴다. 이에 따라 가명 처리하지 않은 ‘원본 데이터’를 직접 학습에 활용하게 해달라는 산업계의 목소리가 커져 왔다.반면, 얼굴·지문 등 민감한 생체정보까지 포함된 원본 데이터를 그대로 AI 학습에 쓰는 것은 개인정보자기결정권을 무력화할 수 있다는 우려와 정면으로 부딪혔다. 특히 의료데이터나 이동형 기기 촬영 영상 활용은 철저한 안전장치가 없다면 심각한 침해와 사회적 차별을 초래할 수 있다는 지적이다.자율주행자동차법 제20조의2와 영상 데이터 특례이런 대립 속에 특정 산업 분야에서는 입법을 통해 선제적인 돌파구가 마련된 선례가 얼마 전에 있었다. 대표적 사례가 바로 올해 6월 18일 시행된「자율주행자동차 상용화 촉진 및 지원에 관한 법률」(자율주행자동...