개보위, 로스쿨생 대상 AI 시대 개인정보 법률 전문가 양성 프로그램 개최

핵심 요약

- 개인정보보호위원회가 2026년 7월 9일 전국 로스쿨 재학생 대상 'AI 시대 개인정보 법률 전문가 양성 프로그램' 개최 - AI 기술 발전에 따른 개인정보보호 법적 쟁점과 실무 사례를 집중 교육 - 미래 법조인의 AI·개인정보 분야 전문성 강화를 통해 법률 서비스 질적 향상 도모

주요 내용

개인정보보호위원회(위원장 고학수)는 2026년 7월 9일 전국 로스쿨 재학생을 대상으로 'AI 시대 개인정보 법률 전문가 양성 프로그램'을 개최한다고 밝혔다. 이번 프로그램은 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 개인정보보호 법제와 실무에 새로운 쟁점들이 부상하고 있는 상황에서, 미래 법률 전문가들에게 필수적인 역량을 배양하기 위해 마련되었다.

프로그램에서는 생성형 AI의 학습데이터 처리, AI 자동화 의사결정과 정보주체 권리, 프로파일링과 개인정보 처리 원칙, AI 서비스에서의 개인정보 영향평가 등 실무에서 빈번하게 발생하는 법적 쟁점을 다룬다. 특히 ChatGPT, Claude 등 글로벌 생성형 AI 서비스의 국내 도입 과정에서 발생한 개인정보 이슈와 개보위의 대응 사례를 집중 분석할 예정이다.

개보위 관계자는 "AI 기술의 발전 속도에 비해 법률 서비스 현장의 전문성 확보가 미흡한 상황"이라며 "로스쿨 단계에서부터 AI와 개인정보보호 법제에 대한 이해를 높여, 향후 변호사·기업 법무담당자·공공기관 전문가로 활동할 때 실질적인 법률 자문이 가능하도록 지원하겠다"고 밝혔다.

이번 프로그램은 개보위가 추진 중인 '개인정보보호 전문인력 양성 중장기 계획'의 일환으로, 향후 대학원생·실무 변호사 대상 심화 과정으로 확대될 예정이다. 참가 신청은 개보위 홈페이지를 통해 가능하며, 수료자에게는 개보위 위원장 명의의 수료증이 발급된다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 볼 때, 이번 프로그램은 단순한 교육을 넘어 개인정보보호 생태계 전반의 역량 강화를 위한 전략적 투자다. 현재 기업들이 AI 서비스를 도입하면서 가장 어려워하는 부분이 법률 자문인데, 변호사들조차 AI와 개인정보보호법의 교차점에 대한 이해가 부족해 실효성 있는 조언을 제공하지 못하는 경우가 많다. 특히 개인정보 영향평가(PIA) 수행 시 AI 시스템의 위험도 분석, 개인정보 처리 흐름도 작성, 법적 근거 검토 등에서 전문성 있는 법률 검토가 필수적이지만, 이를 수행할 수 있는 전문가가 절대적으로 부족한 실정이다.

기업 입장에서는 이러한 전문 법률가 양성 프로그램이 중장기적으로 컴플라이언스 비용 절감과 법적 리스크 관리 수준 향상으로 이어질 것으로 기대된다. 다만 프로그램의 실효성을 높이기 위해서는 실제 ISMS-P 인증 심사 사례, 개보위 과징금·과태료 부과 사례, 집단소송 판례 등 구체적인 실무 사례 중심의 교육이 필수적이다. 또한 단순히 법 조문 해석을 넘어, 기술적 보호조치(암호화, 접근통제, 로그 관리 등)와 법적 요구사항의 연계성을 이해할 수 있도록 기술-법률 융합 교육이 강화되어야 한다.

ISMS-P 심사원 체크포인트

1. 2.9.1 개인정보 영향평가 (ISMS-P) AI 서비스를 신규 도입하거나 개인정보 처리 방식을 변경할 때 개인정보 영향평가(PIA) 수행 의무를 준수하고 있는지 점검한다. 개인정보보호법 제33조에 따라 대통령령으로 정하는 기준에 해당하는 개인정보파일 운용 시 영향평가를 실시해야 하며, AI 시스템의 경우 ①민감정보·고유식별정보 처리 여부 ②50만 명 이상 정보주체 관련 여부 ③프로파일링 등 자동화 처리 여부를 중점 확인한다. 심사 시 영향평가 보고서의 AI 알고리즘 설명 가능성(Explainability) 분석, 차별·편향 위험 평가, 정보주체 권리 보장 방안이 구체적으로 기술되었는지 검토한다.

2. 2.1.4 개인정보 처리 관련 법령 준수 (ISMS-P) AI 서비스의 개인정보 처리가 개인정보보호법 제15조(개인정보의 수집·이용), 제17조(개인정보의 제공), 제22조(동의를 받는 방법) 등 법적 근거를 명확히 갖추고 있는지 확인한다. 특히 생성형 AI의 학습데이터 처리 시 제3자 제공 또는 목적 외 이용에 해당하는지, 가명처리(제28조의2) 또는 익명처리를 통한 예외 적용이 적법한지 심사한다. AI 자동화 의사결정에 따른 프로파일링의 경우 정보주체의 거부권 고지 및 행사 수단 제공 여부(제37조제2항), 설명 요구권 보장 여부를 점검한다.

3. 2.8.5 개인정보 처리방침 작성 및 공개 (ISMS-P) 개인정보 처리방침에 AI 시스템을 통한 개인정보 처리 내역이 명확히 공개되어 있는지 확인한다. 개인정보보호법 제30조에 따라 ①AI 처리 목적 ②처리 항목 ③처리 및 보유 기간 ④자동화된 결정에 대한 거부권 ⑤AI 서비스 제공자(제3자 제공 시) 등이 명시되어야 한다. 특히 생성형 AI 서비스의 경우 이용자 입력 정보의 학습데이터 활용 여부, 해외 이전 여부, 삭제 요청 방법 등이 구체적으로 기재되었는지 심사한다.

위반 조항

개인정보보호법 제33조 (개인정보 영향평가) AI 시스템 도입 시 영향평가를 미실시하거나 부실하게 수행한 경우, 동법 제75조제2항제8호에 따라 3천만 원 이하의 과태료가 부과될 수 있다. 특히 고위험 AI 시스템의 경우 영향평가 의무 위반은 개보위의 시정조치 대상이 된다.

개인정보보호법 제15조 (개인정보의 수집·이용) AI 학습데이터 수집 시 법적 근거 없이 개인정보를 처리하거나, 동의 없이 목적 외로 활용한 경우 동법 제71조제3호에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있다. 2025년 개정된 생성형 AI 특례 조항(제28조의7)을 적용받기 위해서는 엄격한 요건 충족이 필요하다.

개인정보보호법 제37조 (개인정보의 정정·삭제) AI 자동화 의사결정에 대한 정보주체의 이의제기권, 설명요구권을 보장하지 않은 경우 동법 제75조제2항제11호에 따라 3천만 원 이하의 과태료 부과 대상이 된다. EU GDPR의 자동화 의사결정 거부권(제22조)과 유사한 보호 수준이 요구된다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

AI 자동화 의사결정과 정보주체 권리 개인정보보호법은 정보주체에게 자동화된 결정에 대한 거부권 및 설명 요구권을 부여한다(제37조제2항). AI 시스템이 신용평가, 채용심사, 보험료 산정 등 중요한 의사결정을 자동으로 수행하는 경우, 기업은 ①결정 로직의 설명 가능성 확보 ②인간 개입 절차 마련 ③정보주체의 이의제기 채널 운영 의무를 부담한다. CPPG 시험에서는 EU GDPR 제22조, 미국 알고리즘 책임성법(Algorithmic Accountability Act)과의 비교 문제가 출제되며, ISMS-P 심사에서는 AI 의사결정 프로세스의 투명성 문서화 여부를 중점 점검한다.

개인정보 영향평가(PIA)의 AI 특화 요소 AI 시스템 도입 시 수행하는 개인정보 영향평가는 전통적인 정보시스템과 달리 ①알고리즘 편향성(Bias) 분석 ②학습데이터의 개인정보 포함 여부 및 적법성 검토 ③모델 출력의 재식별 위험 평가 ④지속적 학습(Continuous Learning)에 따른 처리 목적 변경 가능성 등을 포함해야 한다. ISMS-P 인증기준 2.9.1에서는 영향평가 보고서에 AI 특화 위험 분석이 누락된 경우 부적합 판정을 내리며, CPPG 실무 문제에서는 PIA 체크리스트 작성 시 AI 관련 항목 누락 여부를 평가한다.