[3줄 요약]
1. ‘인공지능 시대의 데이터프라이버시와 전문인력 양성’ 세미나 성료
2. ‘잊혀질 권리’ 효율적으로 지키는 ‘머신언러닝’ 관련 논문 급증
3. 김호기 중앙대 교수 ‘NeurIPS 2025에서 새 기술 발표

[보안뉴스 강현주 기자] AI 산업 성장 이면에서 개인정보 노출 위험은 더 커진 가운데, ‘잊혀질 권리’를 지켜줄 기술로 ‘머신언러닝’(Machine Unlearning) 연구가 활발하게 이뤄지고 있다.

29일 중앙대학교에서 개최한 ‘인공지능 시대의 데이터프라이버시와 전문인력 양성’ 세미나에서 김호기 중앙대 산업보안학과 교수는 ‘데이터 프라이버시와 인공지능: 잊혀질 권리를 중심으로’를 주제로 발표했다.


▲김호기 중앙대 교수가 발표하고 있다. [자료: 보안뉴스]

김 교수는 “최근 오픈AI 수익이 전년 대비 213% 증가할 것으로 예측되는 등 AI 시장은 폭발적인 성장을 거듭하고 있으며, 응용 분야는 금융, 의료, 교육, 공공 등 광범위하게 확대됐다”며 “이런 모든 AI 활용 사례의 공통점은 바로 개인정보의 활용”이라고 말했다.

김 교수는 “데이터 프라이버시는 개인식별정보의 유출성을 보호하면서도 데이터의 활용성을 극대화하려는 시도 전체를 포괄한다”며 “AI가 데이터를 담는 바구니와 같으므로, 데이터 정제, 학습, 배포의 모든 단계에서 프라이버시 규제를 준수해야 하는 구조”라고 설명했다.

김 교수는 이런 구조에서 개인의 ‘잊혀질 권리’를 보호하는 기술로 ‘머신언러닝’을 소개했다. 이 기술은 AI 시대 프라이버시 보호가 중요한 화두가 되면서 학계에서 점점 활발한 연구가 이뤄지고 있다.

김 교수는 “최근 5년 최고 권위의 인공지능 학회에서의 머신언러닝 관련 논문 수는 빠르게 증가하고 있으며 2025년에만 최소 47개 이상”이라고 밝혔다. 이는 지난해보다 이미 3배 이상 높아진 수치다. 다만 “현존하는 완벽한 방법은 없으며, 현재 활발하게 연구가 진행 중”이라는 설명이다.

머신언러닝은 사용자가 자신의 데이터 삭제를 요청할 수 있는 ‘잊혀질 권리’를 AI 모델에 적용할 수 있게 하는 기술이다. 특정 데이터로 학습된 AI 모델에 대해 사용자가 데이터 삭제를 요청하면, 기존 기술로는 이 데이터를 제외한 후 전체 AI 모델을 막대한 비용을 들여 처음부터 다시 학습시켜야 한다.

머신언러닝은 제거 요청이 들어온 데이터의 영향만 효율적으로 삭제하는 기술이다. 이를 통해 나머지 데이터로 다시 학습한 모델과 최대한 유사하게 만들 수 있게 하는 게 목표다.

김 교수는 “온라인에 노출된 개인정보 삭제를 도와주는 개인정보위의 ‘지우개 서비스’처럼, 머신언러닝은 AI 모델에 대한 지우개 서비스 같은 것”이라며 “효율적으로 잊혀질 권리를 보장하는 방법”이라고 설명했다.

이와 관련, 김 교수가 제1저자로 참여한 연구팀의 논문이 세계 최고 권위 인공지능 학회 ‘뉴럴 인포메이션 프로세싱 시스템 2025’(NeurIPS 2025)에 채택됐다.

김 교수는 “유럽연합 AI 액트 등 AI 관련 법의 발표가 얼마 안 남은 시점에서 프라이버시 준수는 AI 선진국을 위해 선행적으로 달성해야 할 지표”라며 “머신언러닝은 사용자의 잊혀질 권리를 실현할 기술로 향후 개인정보보호 분야 핵심 기술로 발전할 것”이라고 기대했다.


▲(왼쪽부터) 좌장: 중앙대 배영식 교수, 패널: 중앙대 이기혁 교수, 중앙대 민진영 교수, 법무법인 선우 손태진 변호사, 중앙대 홍영란 교수 [자료: 중앙대학교]

이 날 세미나에는 성맹제 중앙대 연구부총장과 염흥열 개인정보보호책임자협의회 회장이 참석해 환영사와 축사를 했다. 발표 세션에서는 ‘AI시대 안전한 개인정보 활용을 위한 원칙 기반 규율체계’(개인정보보호위원회 고낙준 과장), ‘AI시대 가명정보 제도 정책 동향’(한국인터넷진흥원 양승설 변호사), ‘데이터 프라이버시 산업 현황과 미래 전망’(LG CNS 노혜진 팀장) 등의 발표가 이어졌다.

또 중앙대 배영식 교수를 좌장으로 진행된 패널 토론에선 중앙대 교수진(민진영 교수, 이기혁 교수)과 산업계·법조계 전문가(홍영란 모비딕 대표, 법무법인 선우 손태진 변호사 등)가 참여해 ‘인공지능 시대의 데이터프라이버시와 전문인력 양성’을 주제로 심층 논의를 이어갔다.

패널들은 인공지능 시대의 핵심 과제가 개인정보 보호와 활용 간의 균형임을 강조하며, 정부 및 공공기관, 산업계, 학계 간 협력을 통해 현장 중심의 전문인력 양성과 실질적 연구협력 체계를 강화해야 한다는 데 의견을 모았다. 또 데이터 프라이버시 보호가 기술적 과제를 넘어 사회적 신뢰의 기반임을 재확인하며, 지속가능한 데이터 프라이버시 생태계 조성을 위한 정책적·교육적 협력의 중요성을 강조했다.

[강현주 기자(jjoo@boannews.com)]

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