[전문가 대담] AI 도입 지연도 리스크…'신중한 혁신'으로 개인정보보호·거버넌스 균형 찾아야

핵심 요약

• 2026년 AI 전문가 7인 특별대담에서 "AI 도입의 과도한 신중함도 기업 경쟁력 저하라는 리스크"라는 공감대 형성
• AI 기본법 시대, 개인정보보호와 혁신 속도 사이 균형점 찾기가 기업 생존 전략의 핵심으로 대두
• 국제인공지능학회 부회장 등 AI·개인정보 분야 최고 전문가들이 실무 적용 가능한 거버넌스 체계 제시

주요 내용

2026년 8월 개최된 'AI 특별대담 시즌2'에서 국내외 AI·개인정보보호 분야 전문가 7인은 현재 한국 기업들이 직면한 역설적 상황을 지적했다. 개인정보보호위원회와 한국인터넷진흥원에서 마이데이터 법제도 정합성 연구를 주도했던 연구진을 포함한 전문가들은 "AI 도입을 완벽하게 준비하려다 시기를 놓치는 것 자체가 더 큰 리스크"라고 입을 모았다.

국제위원회 개인정보보호·AI국제법제연구 소위원회 위원장이자 현 국제인공지능학회 부회장은 "2026년 현재 AI 기본법 시행과 EU AI Act 본격 적용 시점에서, 규제 준수를 이유로 AI 도입을 미루는 기업들이 오히려 글로벌 경쟁에서 뒤처지고 있다"고 강조했다. 특히 KT 법무실 출신 전문가들은 통신·금융·헬스케어 등 개인정보 민감 산업에서도 적절한 거버넌스 체계만 갖추면 AI 도입과 개인정보보호가 양립 가능하다는 실증 사례를 제시했다.

전문가들은 '신중한 혁신(Prudent Innovation)' 전략을 제안했다. 이는 ① AI 시스템 도입 전 개인정보 영향평가(PIA) 선제 실시 ② 단계적 도입을 통한 리스크 최소화 ③ AI 거버넌스 위원회 구성을 통한 지속적 모니터링 ④ 투명성 확보를 위한 AI 결정 설명 메커니즘 구축 등을 핵심으로 한다. 특히 생성형 AI와 자동화된 의사결정 시스템 도입 시 ISMS-P 인증 기준과 AI 기본법상 신뢰성 요구사항을 동시에 충족하는 통합 접근법이 필요하다고 조언했다.

대담에 참여한 전문가들은 2026년 하반기부터 본격화될 AI 기본법 시행령 세부 기준에 대비해, 기업들이 지금부터 ① AI 학습 데이터의 개인정보 최소화 원칙 적용 ② AI 모델 출력 결과의 개인정보 필터링 체계 구축 ③ AI 서비스 이용자 동의 절차 재설계 등을 준비해야 한다고 권고했다. 특히 바이브 코딩(자연어로 AI에게 코드 생성 지시) 환경에서 자동 생성된 코드가 개인정보 처리 로직을 포함할 경우, 보안 검증 없이 배포되는 사례가 증가하고 있어 주의가 필요하다고 경고했다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원으로서 2026년 현장에서 목격하는 가장 큰 문제는 'AI 도입 준비 과잉'과 'AI 리스크 관리 부재'가 공존한다는 점이다. 많은 기업이 AI 기본법 준수를 명분으로 도입을 미루면서도, 정작 임직원들은 개인 계정으로 ChatGPT에 고객 데이터를 입력해 업무를 처리하는 역설적 상황이 발생하고 있다. 이는 통제되지 않은 섀도우 AI(Shadow AI) 사용으로 이어져 오히려 더 큰 개인정보 유출 위험을 초래한다.

공학박사 관점에서 볼 때, AI 시스템의 기술적 완벽성을 추구하는 것보다 '적절한 수준의 보안과 신속한 적용'이 현실적이다. 특히 바이브 코딩으로 생성된 코드는 SQL 인젝션, 하드코딩된 인증정보, 부적절한 접근통제 등 전형적인 보안 취약점을 포함할 가능성이 높다. 따라서 ① AI 생성 코드에 대한 자동화된 보안 스캔 도구 적용 ② 개인정보 처리 로직에 대한 수동 코드 리뷰 의무화 ③ AI 개발 환경과 운영 환경의 분리 등 실무적 대응 방안을 즉시 마련해야 한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

AI 시스템 개인정보 영향평가(AI-PIA): ISMS-P 인증 기준 3.3.2(개인정보 영향평가)와 연계하여, AI 시스템 도입 시 자동화된 의사결정이 정보주체 권리에 미치는 영향을 사전 평가해야 한다. 2026년 AI 기본법은 고위험 AI 시스템에 대해 의무적 영향평가를 요구하며, 평가 항목에는 ①학습 데이터의 개인정보 포함 여부 ②프로파일링을 통한 차별 가능성 ③AI 결정의 설명 가능성 등이 포함된다.

AI 생성 코드 보안 검증 체계: ISMS-P 인증 기준 2.8.2(보안 취약점 점검)와 연계하여, 바이브 코딩으로 생성된 코드는 배포 전 필수 보안 검증 대상이다. AI가 자동 생성한 개인정보 처리 로직은 ①입력값 검증 누락 ②암호화 미적용 ③접근통제 부재 ③로깅 기능 결함 등 취약점을 포함할 수 있어, SAST(정적 분석)/DAST(동적 분석) 도구를 활용한 자동화 검증과 개인정보보호 담당자의 승인 절차가 필수적이다.