- 본 모델은 AI 프라이버시 리스크 관리의 방향과 원칙을 제시하기 위해 마련되었으며, AI 모델 시스템 개발자 및 제공자 등은 개별 여건에 맞게 적용할 수 있습니다.
- 본 모델은 개인정보보호위원회가 구성, 운영 중인 'AI 프라이버시 민관 정책협외희' 논의를 바탕으로 마련되었으며, 향후 법, 제도, 기술 발전에 따라 지속적으로 수정, 보완될 수 있습니다.
발간기관: 개인정보보호위원회 (2024.12.)
1. 발간 목적 및 적용 대상
- 목적:
AI 프라이버시 리스크의 체계적 관리를 위한 방향성과 원칙을 제시하여, AI 개발자·제공자가 자율적으로 참고할 수 있는 관리 모델을 제공. - 적용 대상:
AI 모델·시스템을 설계·개발·운영하는 기업, 기관, 연구자 등. AI 생애주기 전체(데이터 수집 → 모델 학습 → 서비스 제공)에 걸쳐 적용 가능. - 자율적 도입:
법적 강제력이 아닌 자율적인 도입 기준으로서, 관련 법령 위반 시 행정제재 판단에 참작 가능.
2. 정책적 배경 및 기준
- AI와 프라이버시의 관계:
대규모 개인정보 수집 및 처리로 인해 기존 프라이버시 리스크(예: 감시, 추적 등)가 심화되며, 새로운 유형의 리스크(예: 행동 예측, 신원 도용 등)도 출현. - 리스크 기반 접근:
일률적 규제 대신, 프라이버시 리스크를 사전 식별·측정하고, 위험 수준에 비례하여 대응하는 “리스크 기반 접근” 권장.
3. AI 프라이버시 리스크 관리 절차 (4단계)
| 단계 | 설명 |
| ① AI 유형·용례 파악 | 시스템 목적, 데이터 종류 및 활용 방식 등 기술 맥락 파악 |
| ② 리스크 식별 | AI 생애주기별 프라이버시 리스크 유형 도출 |
| ③ 리스크 측정 | 발생 확률, 중대성, 수용 가능성 등 정량·정성 평가 |
| ④ 리스크 경감 도입 | PETs 등 기술적 조치 및 관리적 조치 병행 |
4. 주요 리스크 유형 (예시)
- 기획·개발 단계:
o 적법하지 않은 데이터 수집
o 학습데이터의 부적절한 보관
o 가치망의 책임 분산으로 인한 권리 보장 불명확
- 서비스 제공 단계:
o AI 모델의 개인정보 암기 및 노출 가능성
o 생성 AI 콘텐츠의 오남용
o 출력 데이터 기반 신상정보 추론
리스크 관리 절차
5. 프라이버시 리스크 경감 기술 적용 사례
- 2024년 정책연구 결과 요약:
한국어 LLM 4종에 대해 적용한 기술(중복제거, 입출력 필터링, 섭동, 가지치기) 모두 프라이버시 리스크 완화에 유효했으나 성능 상충(trade-off) 존재 확인.
6. 관련 법령 및 정책 연계
| 항목 | 내용 |
| 「개인정보 보호법」 | 법 제15조(처리의 적법성), 제29조(안전조치의무), 제33조(영향평가), 제28조의2(가명처리) 등 참조 |
| 기존 안내서와의 관계 | 본 모델은 2021년 발표된 ‘AI 개인정보 자율점검표’를 대체 |
| 영향평가와의 연계 | 공공기관은 필수, 민간기관은 자율적으로 영향평가 시 본 모델 활용 가능 |
AI 리스크 관리 관련 표준
7. 2025년 기준 최신 반영 내용
- CCPA 개정안(2025.1.1. 시행):
AI 시스템이 ‘개인정보를 출력할 수 있는 디지털 포맷’으로 간주되며, 개인정보 유·노출 리스크 인정 - LLM 관련 학계 연구(2024~2025):
LLM이 무손실 압축기처럼 개인정보를 암기 및 복원할 가능성 존재
(출처: arXiv:2309.10668v2 등) - 국제 정책 연계:
o G7 히로시마 AI 프로세스(2023)
o AI 안전성 정상회의(2024.5. 서울 개최)
o *MLCommons ‘AILuminate’ 벤치마크(2024.12. 발표)
- ML 커먼스 (MLCommons) AI 안전 벤치마크
- 민간 컨소시엄인 ML 커먼스*는 대규모 언어모델(LLM)의 안전성 테스트를 위한 벤치마크인 ‘AILuminate’**를 개발
* (ML 커먼스) AI 기술의 신뢰성, 안전성, 효율성 구축을 위해 업계 및 학계 연구자, 엔지니어, 실무자들로 구성된 컨소시엄으로 (2023. ~), 구글, 메타, NVIDIA, 삼성전자, 네이버, 퓨리오사AI 등이 회원으로 참여
** (AILuminate) 12가지 위험범주에 걸친 24,000개 이상의 테스트 프롬프트에 대한 LLM의 응답을 기반으로 안전성을평가하는 벤치마크(2024.12. V.1.0 발표)
• AI 안전 벤치마크 마련을 위해 AI의 위험범주(hazard categories)를 12개로 분류했으며,
그중 하나로 프라이버시를 포함
본 모델을 참고하여 리스크 관리 체계를 수립 및 시행하고자 하는 기업·기관은 다음 원리를 고려 하는 것이 권장됨
AI 리스크 관리체계 수립 시 고려해야 할 설계 원칙
| 원리 | 설명 |
| ① 맥락 특유적 접근 (Context-specific approach) | 개별 AI의 유형·용례에 따라 맞춤형으로 리스크를 식별·평가하고 대응함. 일률적 규제 지양. |
| ② 일관성 (Coherence) | 다양한 용례에도 정합성 있는 관리체계 유지를 위해 용례들을 처리단계·상호작용 방식에 따라 유형화함. |
| ③ 비례성·점진성 (Proportional, Granular) | 리스크의 수준에 비례한 통제 강도를 적용하고, 점진적으로 보완·강화하는 방식 채택. |
| ④ 원칙 기반 접근 (Principle-based approach) | 기술 중립성 유지를 위해 세부 기술 규정보다 보편적인 원칙 중심으로 접근함. 변화하는 기술 환경에 유연하게 대응 가능. |
| ⑤ 측정가능성·비교가능성 (Measurable, Commensurable) | 원칙 기반이어도 현장에서 바로 활용할 수 있도록, 측정 가능한 지표와 경감 수단을 명확히 마련해야 함. |
| ⑥ 이해관계자 참여 (Stakeholder Participation) | 정보주체, 시민 등 AI 활용의 영향 대상의 참여를 보장하고 의견을 적극 반영함. |
| ⑦ 상호운용성 (Interoperability) | 국제표준 등과의 정합성을 확보하되, 국내의 문화적 특성과 다양성도 반영함. |
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