AI 투명성 확보 및 개인정보보호 가이드(1)
AI 투명성 확보 및 개인정보보호 가이드 (by개인정보배움터)
1) AI 투명성과 개인정보보호의 이해
2) AI서비스 활용 시 개인정보보호 방안
AI란 무엇인가
인간의 지능을 모방하여 학습,추론,문제 해결, 의사 결정을 수행하는 기술
AI의 특징
- 문제 해결 능력 (수식 계산, 사진 속 대상 판단 등)
- 학습 : 경험과 데이터를기반으로 스스로 학습. 주어딘 데이터를 분석하고 패턴을 인식
- 범용성 : 특정 작업에만 국한되지 않고 다양한 문제나 작업에 적용가능
인공지능은 가장 광의의 개념이며, 구현하는 대표적인 방법의 하나가 바로 머신러닝이고, 딥러닝은 머신러닝의 여러 방법 중 하나의 방법론으로 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류입니다. 여기서 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분할 수 있습니다.
- 지도학습 : 레이블된 데이터를 사용해 AI 모델을 학습시키는
예를 들어, 이미 ＂고양이＂ 또는 ＂개＂로 분류된 이미지 데이터를 통해 AI가 각 동물의 특징을 학습하도록 합니다. 모델은 입력과 이에 따른 정답(출력)을 반복적으로 학습하여, 새로운 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 능력을 갖추게 되며, 주로 이미지 인식, 스팸 메일 필터링 등에 사용됩니다.
- 비지도학습 : 레이블이 없는 데이터를 사용해 패턴이나 구조를 찾도록 AI를 학습시키는 방식
데이터에 대한 정답이 없기 때문에, AI는 데이터를 그룹화하거나 숨겨진 구조를 파악하는 데 중점을 두고, 주로 군집화나 차원 축소 같은 작업에 사용됩니다. 예로는 고객의 구매 패턴을 분석하는 군집화가 있습니다.
- 강화학습 : 보상과 처벌을 통해 학습하는 방식
AI가 특정 행동을 할 때마다 이에 따른 결과에 대해 보상 또는 처벌을 받으며, 최대한 많은 보상을 얻도록 학습합니다. 주로 게임 플레이, 자율 주행, 로봇 제어 등에서 활용됩니다.
AI활용사례
AI 투명성의 정의와 필요성
AI 투명성이란?
AI 시스템의 작동 방식, 의사결정 과정, 사용된 데이터, 그리고 잠재적 영향을 이해관계자들이 명확히 볼 수 있고 이해할 수 있도록 하는 것을 의미. AI 시스템의 '블랙박스'를 열어 그 내부를 들여다볼 수 있게 하는 것.
AI와 개인정보 보호
AI 시스템은 대량의 데이터를 학습하고 분석하여 의사 결정을 내립니다. 이 과정에서 개인정보는 AI의 성능을 높이는 데 중요한 자원으로 사용될 수 있습니다. 그러나 개인정보가 적절히 보호되지 않으면 개인의 프라이버시가 침해될 수 있고, 법적 규제를 위반할 위험이 있습니다. AI 시스템이 개인정보를 사용하는 방식과 이를 보호하는 방법을 이해하는 것이 중요
주요내용
- 개인정보의 수집 및 이용 : AI 시스템이 개인정보를 수집하고 활용하기 위해서는 반드시 사전 동의를 받아야 하고, 이는 사용자가 AI가 그들의 데이터를 어떻게 사용하고 처리할지 명확히 이해할 수 있도록 하는 규정
- 자동화된 의사결정 : 개인정보보호법은 AI가 자동화된 의사결정을 통해 개인에게 영향을 미칠 경우, 개인에게 그 사실을 알리고 그 결과에 이의를 제기할 권리를 제공. 예를 들어, AI가 채용, 신용평가 등에 관여할 경우, 개인은 자신에 대한 의사결정의 근거를 설명받을 권리가 있습니다.
- 익명화 및 가명화 : AI 시스템이 개인정보를 처리할 때 가명화나 익명화를 통해 개인을 식별할 수 없도록 해야 하며, 이를 통해 개인정보보호 수준을 강화할 수 있다는 규정
미국에서는 AI에 대한 규제가 명확히 연방 차원에서 정의되지는 않았지만, 미국 연방무역위원회(FTC)는 AI 시스템의 불공정한 데이터 처리
미국의 AI 규제 동향
미국에서는 AI에 대한 규제가 명확히 연방 차원에서 정의되지는 않았지만, 미국 연방무역위원회(FTC)는 AI 시스템의 불공정한 데이터 처리 및 차별적인 결과를 방지하기 위한 권고 사항을 발표했습니다. 특히 AI가 소비자에게 악영향을 미칠 경우 기업의 책임을 강화하는 방향으로 법적 틀을 마련 중입니다.
중국의 AI 규제 동향
AI의 대규모 데이터 사용을 허용하면서도, 데이터 주체의 권리 보호와 국가 안보와의 균형을 맞추는 방향으로 법안을 강화하고 있고, 알고리즘 투명성을 요구하고, AI 시스템이 특정한 결과를 도출하는 과정을 공개하도록 요구하는 법적 근거를 마련하고 있습니다.
- 자동화된 결정에 대한 정보 제공 의무 (제 37조의 2)
개인정보처리자는 정보주체에게 개인정보를 이용한 자동화된 결정의 존재 여부, 자동화된 결정에 사용된 개인정보 항목, 자동화된 결정의 방법 및 결과 등에 대해 알려야한다.
=> AI 시스템의 의사결정 과정과 결과에 대한 투명성을 높이는 조치
- 자동화된 결정에 대한 배제 요구권 (제 37조의2)
정보주체는 자동화된 결정을 거부하거나 인적 개입을 요구할 수 있는 권리를 가진다
=> AI 시스템의 결정에 대해 인간의 검토를 요구할 수 있는 권리를 보장함으로써 AI 의사결정의 투명성과 책임성을 높이는 조치
- 자동화된 결정에 대한 설명 요구권 (제 37조의2)
정보주체는 자동화된 결정에 대한 논리와 결과에 대해 설명을 요구할 수 있다.
=> AI 시스템의 '설명 가능성'을 법적으로 요구하는 것으로, AI의 의사결정 과정을 더 투명하게 만드는 조치
이러한 규정들은 AI 시스템의 투명성을 높이고, 정보주체의 권리를 강화하는 것을 목표로 합니다. 개인정보처리자는 이러한 규정을 준수하기 위해 AI 시스템의 설계 단계부터 투명성을 고려해야 하며, AI의 의사결정 과정과 결과를 설명할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.
그리고 이러한 변경사항은 AI 기술의 발전과 함께 개인의 권리를 보호하고, AI 시스템의 책임 있는 사용을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
- 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 기술을 활용
설명 가능한 AI(XAI) 기술은 AI 모델의 결정 과정을 해석하고 설명할 수 있도록 돕는 기술로, XAI는 복잡한 딥러닝 모델이나 머신러닝 모델이 내린 결정을 단순화하거나, 그 결정에 영향을 미친 주요 요소를 파악해 설명해줍니다. 이는 특히 블랙박스 모델을 사용하는 경우, AI가 어떤 이유로 특정 결정을 내렸는지에 대한 투명성을 제공합니다.
- 복잡한 AI 모델 대신, 설명 가능성이 더 높은 단순한 모델을 사용
예를 들어, 결정 나무(Decision Tree)나 선형 회귀 모델과 같은 알고리즘은 비교적 설명하기 쉬운 반면, 딥러닝 모델은 매우 복잡해 설명이 어려운 경우가 많습니다. 상황에 따라 충분히 신뢰할 수 있고 설명할 수 있는 단순한 모델을 사용하는 것이 적합할 수 있습니다.
- 모델의 해석 가능한 피처(Features) 사용
AI 모델이 사용하는 입력 데이터, 즉 피처를 해석 가능하도록 설계하는 것도 설명 가능성을 높이는 방법으로, 명확한 피처를 사용하면, AI가 결정을 내리는 데 어떤 요소들이 중요하게 작용했는지를 쉽게 설명할 수 있습니다.
- 사후 설명 기법(Post-hoc Explanation)
AI 모델이 이미 결정을 내린 후, 그 결정을 설명하는 방법도 있습니다. LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)과 같은 도구는 복잡한 모델의 결정을 해석하여 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명해주는 기법을 제공하고, 이는 모델이 블랙박스일지라도 결정 과정의 일부를 밝히는 데 유용합니다.
5) 실무적용방안
회사 내 AI 투명성 확보를 위한 실무 절차는 AI 시스템의 신뢰성과 공정성을 보장하고, 내부 및 외부 이해관계자에게 AI 의사결정 과정에 대한 명확한 설명을 제공하기 위해 중요한 역할을 합니다.
- AI 시스템의 목적 및 사용 범위의 명확화 단계
>> AI 시스템을 도입하고자 하는 목적과 목표를 명확하게 정의하고, AI가 해결하고자 하는 문제와 그 기대 효과를 명확히 문서화합니다. 그리고 시스템이 어떤 데이터를 사용할지, 결과가 어떻게 활용될지를 구체적으로 규정하고, AI 시스템의 사용 범위를 사전에 설정하여, 데이터 사용이 허용된 범위를 벗어나지 않도록 합니다.
>> 예를 들어, AI 기반 고객 추천 시스템을 도입할 경우, 해당 시스템의 목적은 고객의 소비 패턴을 분석하여 맞춤형 추천을 제공하는 것이며, 이 과정에서 구매 이력, 검색 기록 등 수집할 데이터의 범위를 명확히 설정하고 기록합니다.
- 데이터 수집 및 관리의 투명성 유지 단계
>> AI 시스템이 사용하는 데이터의 출처, 수집 방법, 관리 절차 등을 명확하게 하고, 데이터 처리 과정 전반에 대한 투명성을 확보하는 절차입니다. 투명성을 유지함으로써 데이터의 신뢰성을 높이고, 데이터가 적법하게 사용되는지를 확인할 수 있으며, 정보주체의 프라이버시를 보호하는 데 기여합니다. 그리고 투명성 확보는 특히 민감한 정보나 개인 데이터가 포함된 AI 시스템에서 중요한 역할을 합니다.
>> 예를 들어, 고객 데이터를 활용하는 AI 시스템의 경우, 사용자가 데이터 수집에 동의하기 전에 어떤 데이터를 수집할지, 그 목적이 무엇인지 명확히 설명하는 프라이버시 정책을 제공하고, 데이터 수집 동의 절차를 명확히 진행합니다.
- AI 모델 개발 및 검토 절차 단계
>> 어떤 알고리즘을 사용할지 선택하는 과정에서 투명성을 유지하고, 그 선택이 AI 시스템의 목적을 달성하는 데 적합한지 명확히 설명합니다. 그리고 AI 모델이 학습한 데이터를 기반으로 공정하게 작동하는지 확인하는 테스트 절차를 마련하고, 이 과정에서 편향이나 차별적 결과가 발생하는지 검토하고, 문제가 있을 경우 즉시 수정하는 절차를 포함해야 합니다.
또한 AI 모델이 도출한 결과를 설명할 수 있는 기법을 도입하여, 사용자가 그 결정을 이해할 수 있도록 돕고, 모델의 설명 가능성을 높이는 기술을 통합함으로써, 결과에 대한 이해를 돕고 투명성을 강화합니다.
>> 예를 들어, HR 부서에서 AI 채용 도구를 사용하는 경우, 채용 과정에서 AI가 사용자의 평가 점수를 산출하는 방식을 설명할 수 있는 XAI 기법을 적용하고, 특정 성별이나 인종에 대한 편향 여부를 정기적으로 검토합니다.
- AI 모델의 평가 및 테스트 절차 단계
>> AI 시스템이 실제 환경에서 신뢰성 있게 작동하는지 확인하기 위해 정기적인 성능 평가와 테스트를 시행하고, 다양한 시나리오에서 모델의 예측 결과를 검토하고, 실제 상황에 맞게 조정하는 과정이 필요합니다. 그리고 모델이 특정 집단에 불리하게 작용하지 않도록 공정성과 편향 테스트를 주기적으로 실행하여 결과를 분석하고, 문제가 발견되면 모델을 재학습시키거나 데이터를 재조정하는 절차를 마련합니다.
>> 예를 들어, 금융 대출 AI 모델의 경우, 정기적으로 모델의 예측 정확도를 검토하고, 특정 소득층이나 연령대에 불리한 결과를 산출하는지 공정성 테스트를 진행합니다.
- AI 의사결정 과정의 투명성 보장 단계
>> AI 시스템이 내린 결정이 사용자에게 중대한 영향을 미칠 경우, 그 의사결정의 과정을 사용자에게 명확하게 설명할 수 있어야 하고, 특히 자동화된 의사결정의 경우, AI가 어떻게 그 결론에 도달했는지, 그 결과에 영향을 미친 주요 요인이 무엇인지 설명해야 합니다. 그리고 AI 의사결정에 불만이나 이의를 제기할 수 있는 절차를 마련하고, 사용자가 결과에 대해 질문할 수 있는 경로를 제공해야 합니다.
>> 예를 들어, 보험 심사 AI 시스템이 고객의 보험 청구를 거부할 경우, 그 거부 사유를 고객에게 명확하게 설명하고, 고객이 이의를 제기할 수 있는 절차를 안내합니다.
- 지속적인 모니터링 및 유지보수 단계
>> AI 시스템이 실시간으로 작동하는 환경에서 그 성능과 결과를 지속적으로 모니터링하고, 문제가 발생할 경우 즉시 대응하는 체계를 마련합니다. 그리고 AI 기술은 빠르게 발전하므로, 최신 기술을 반영해 AI 모델을 정기적으로 업데이트하고, 시스템의 투명성과 공정성을 유지하기 위한 개선 작업을 수행합니다.
>> 예를 들어, 고객 지원 챗봇 시스템은 실시간으로 AI가 대화를 처리하면서 발생하는 오류를 감지하고, 필요할 경우 시스템을 업데이트해 문제를 수정합니다.
- 데이터 수집 및 처리 과정을 명확하게 공지
사용자에게 데이터를 어떻게 수집하고, 어떤 목적으로 사용하는지 명확하게 설명하는 프라이버시 정책과 이용 약관을 제공하고, 이를 통해 사용자는 자신이 제공하는 데이터가 어떤 식으로 사용될지를 사전에 알 수 있습니다.
- 사용자 동의를 관리
데이터 사용에 대한 사용자 동의는 투명성의 핵심으로, AI 시스템은 데이터를 수집하거나 처리하기 전에 반드시 사용자의 명시적인 동의를 받아야 하며, 동의 과정에서 데이터의 사용 목적, 보유 기간, 공유 범위 등을 구체적으로 설명해야 하고, 사용자에게 동의 철회 옵션을 제공하는 것도 중요합니다.
- AI 시스템이 데이터를 처리하고 결과를 도출하는 과정에서 사용자가 실시간으로 그 과정을 확인할 수 있도록 투명한 피드백을 제공
사용자는 AI가 자신의 데이터를 어떻게 처리하고 있는지 알 수 있어야 합니다.
- 데이터가 제3자에게 제공되거나 사용될 경우, 이를 사용자에게 알리고 동의를 받는 절차를 마련
제3자 데이터 처리에 대한 투명한 알림과 설명은 데이터 사용에 대한 불신을 해소하고, 사용자의 권리를 보장하는 데 필수적입니다.
- 데이터 사용의 투명성을 유지하면서도 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 익명화 및 가명화 기술을 사용
개인을 식별할 수 없도록 하는 것이 중요합니다. AI 시스템이 데이터를 분석하고 학습하는 과정에서 개인정보가 유출될 위험을 최소화할 수 있습니다.
정리
A l 란 무 엇 인 가 ?
• A I ( 인 공 지 능 ) 는 인 간 의 지 능 을 모 방 하 는 기 계 또 는 시 스 템 으 로 , 학 습 , 문 제 해 결 , 의 사 결 정
등 의 인 지 적 기 능 을 수 행 함
• A I 는 음 성 비 서 , 의 료 진 단 , 금 융 사 기 탐 지 등 다 양 한 분 야 에 서 이 미 사 용 되 고 있 음
• 투 명 성 은 A I 가 어 떻 게 결 정 을 내 리 는 지 이 해 할 수 있 도 록 하 여 , 공 정 성 과 신 뢰 성 을
보 장 하 는 데 필 수 적 임
A l 투 명 성 의 정 의 와 필 요 성
• A 는 방 대 한 데 이 터 를 처 리 하 면 서 개 인 정 보 를 포 함 하 는 경 우 가 많 음
~ 사 생 활 침 해 와 같 은 위 험 성 을 동 반 할 수 있 음
• 개 인 정 보 보 호 법 및 G D P R 과 같 은 규 제
+ A I 시 스 템 이 개 인 정 보 를 안 전 하 게 처 리 하 고 , 데 이 터 사 용 의 권 한 을 사 용 자 에 게
부 여 하 는 데 도 움 을 줌
• 투 명 성 은 A I 시 스 템 이 개 인 정 보 를 어 떻 게 처 리 하 는 지 명 확 히 공 개 하 여 공 정 하 고 안 전 한
데 이 터 사 용 을 보 장 함
A I 와 개 인 정 보 보 호
• A I 시 스 템 은 대 량 의 데 이 터 를 학 습 하 고 분 석 하 여 의 사 결 정 을 내 리 는 데 , 이 과 정 에 서
개 인 정 보 는 A I 의 성 능 을 높 이 는 데 중 요 한 자 원 으 로 사 용 될 수 있 음
• A 시 스 템 에 서 개 인 정 보 가 사 용 되 는 방 식
- 개 인 정 보 의 수 집 : A I 시 스 템 은 다 양 한 경 로 를 통 해 개 인 정 보 를 수 집 함
- 개 인 정 보 의 처 리 및 분 석 : 수 집 된 개 인 정 보 는 A I 시 스 템 의 학 습 을 위 해 전 처 리 과 정 을 거 침
- 개 인 정 보 보 호 문 제 : A I 가 대 량 의 개 인 정 보 를 처 리 하 는 과 정 에 서 개 인 정 보 보 호 는 중 요 한 문 제 가 됨
- 개 인 정 보 익 명 화 : 개 인 정 보 를 처 리 할 때 익 명 화 또 는 가 명 화 기 술 을 사 용 하 면 , 개 인 을 식 별 할 수
없 도 록 데 이 터 를 보 호 할 수 있 음
A l 투 명 성 확 보 를 위 한 주 요 원 칙
• 알 고 리 즘 설 명 가 능 성
- A I 가 내 린 결 정 이 어 떻 게 이 루 어 졌 는 지 설 명 가 능 해 야 하 며 , 이 는 A I 시 스 템 에 대 한 신 뢰 와
책 임 성 을 강 화 함
• 데 이 터 사 용 의 투 명 성
- A I 가 어 떤 데 이 터 를 사 용 하 고 , 그 데 이 터 를 어 떻 게 관 리 하 는 지 명 확 히 공 개 해 야 함
- 데 이 터 사 용 동 의 절 차 와 데 이 터 처 리 과 정 의 가 시 성 이 필 수 적 임
• A I 시 스 템 의 신 뢰 성 및 공 정 성
- A ! 시 스 템 은 편 향 되 지 않 고 , 신 뢰 성 있 는 결 과 를 도 출 해 야 하 며 , 이 를 위 해 공 정 성 과 신 뢰 성 을
보 장 하 는 절 차 와 모 니 터 링 이 필 요 함
실 무 적 용 방 안
• A I 투 명 성 을 확 보 하 기 위 한 실 무 절 차
- A ! 관 리 지 침 을 수 립 하 고 , A I 시 스 템 의 작 동 과 정 을 문 서 화 하 며 , 윤 리 위 원 회 를 통 해 정 기 적 인
검 토 를 수 행 해 야 함
• 데 이 터 처 리 투 명 성 유 지 방 법
- 데 이 터 수 집 과 사 용 에 대 한 명 확 한 동 의 절 차 를 마 련 함
- 데 이 터 최 소 화 원 칙 을 적 용 해 불 필 요 한 개 인 정 보 수 집 을 방 지 해 야 함
• A I 시 스 템 모 니 터 링
- 정 기 적 인 시 스 템 점 검 과 자 동 화 된 모 니 터 링 도 구 를 통 해 실 시 간 으 로 데 이 터 를 추 적 함
- 비 정 상 적 인 활 동 을 즉 시 감 지 하 고 대 응 할 수 있 는 체 계 를 갖 춰 야 함