개인정보보호법 개정, AI 학습 목적 외 이용 특례 신설…기업 대응 전략은

핵심 요약

- 2026년 8월 20일 국회 본회의 통과 개인정보보호법 개정안, AI 기술 개발·성능 개선을 위한 목적 외 이용 특례 신설 - 적법하게 수집한 개인정보를 AI 학습에 활용할 수 있는 법적 근거 마련으로 산업계 숙원 해결 - 개인정보 보호와 AI 산업 발전 간 균형점 모색, 기업의 실무 대응 체계 재정비 필요

주요 내용

2026년 8월 20일 국회 본회의를 통과한 「개인정보 보호법」 개정안은 AI 산업과 개인정보 보호의 딜레마를 해결하기 위한 중요한 전환점을 제시하고 있다. 이번 개정안의 핵심은 기존에 적법하게 수집한 개인정보를 AI 기술 개발과 성능 개선에 이용할 수 있는 별도의 '목적 외 이용 특례'를 신설한 것이다.

기존 개인정보보호법 체계에서는 수집 목적과 다른 용도로 개인정보를 활용하려면 별도 동의를 받거나 가명처리 후 활용해야 했다. 그러나 AI 모델 학습에는 방대한 데이터가 필요하고, 재동의 절차는 현실적으로 어려움이 많았다. 특히 글로벌 AI 기업들과의 경쟁에서 국내 기업들이 데이터 활용 규제로 인해 불리한 위치에 놓여 있다는 지적이 지속적으로 제기되어 왔다.

이번 특례 조항은 이러한 산업계의 요구를 반영한 것으로, AI 기술 혁신과 개인정보 보호 사이의 균형점을 찾으려는 입법적 시도로 평가된다. 다만 '적법한 수집', 'AI 기술 개발', '성능 개선' 등의 개념이 실무에서 어떻게 해석·적용될지는 향후 시행령과 가이드라인을 통해 구체화될 예정이다.

AI 학습용 데이터 활용은 단순히 법적 허용 여부를 넘어서, 어떤 보호조치를 마련하느냐가 더 중요한 쟁점이 될 것이다. 특히 LLM(대규모언어모델) 기반 바이브 코딩(Vibe Coding) 환경에서 개인정보가 포함된 학습 데이터가 코드 생성 과정에서 의도치 않게 노출되는 위험, AI 모델의 역추론 공격을 통한 학습 데이터 복원 가능성 등 새로운 보안 이슈들이 대두되고 있다.

전문가 시각

ISMS-P 인증 심사 현장에서 관찰하면, 대부분의 기업들이 AI 학습용 데이터 처리에 대한 명확한 정책과 절차를 갖추지 못한 상태다. 이번 개정안 통과로 법적 근거는 마련됐지만, 실무적으로는 ① 목적 외 이용 특례 적용 가능 범위의 명확한 판단 기준 수립 ② AI 학습 데이터의 전처리·후처리 보안 통제 ③ 학습된 모델의 개인정보 재식별 위험 평가 ④ AI 모델 서비스 과정에서의 개인정보 유출 방지 조치 등 전방위적 대응 체계가 필요하다.

특히 바이브 코딩 환경에서 AI가 자동 생성하는 코드에 개인정보 처리 로직이 포함될 경우, 인증·접근제어 미비, SQL 인젝션 취약점, 로그 내 민감정보 노출 등의 보안 결함이 발생할 가능성이 높다. 따라서 AI 보조 개발 도구 사용 시 ① 생성 코드의 보안 검증 프로세스 수립 ② 개인정보 처리 코드에 대한 전문가 리뷰 필수화 ③ AI 학습 데이터셋의 개인정보 포함 여부 사전 점검 체계를 구축해야 한다. 또한 청소년 대상 AI·코딩 교육(디지털새싹 등)에서도 개인정보 보호 원칙과 AI 윤리를 함께 교육하는 통합적 접근이 시급하다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

목적 외 이용 제한 원칙 및 특례
개인정보보호법 제15조(수집·이용), 제18조(목적 외 이용·제공 제한)에 따라 수집 목적 범위 내에서만 이용이 원칙이나, 제18조 제2항 각호의 예외 사유(통계작성·학술연구, 공익적 기록보존 등) 및 이번 신설된 AI 기술 개발 특례가 적용된다. ISMS-P 인증 심사 시 목적 외 이용 근거의 적법성, 정보주체 권리 침해 최소화 조치, 안전성 확보조치 이행 여부를 중점 확인한다.

AI 학습 데이터의 가명·익명 처리
개인정보보호법 제28조의2(가명정보의 처리 등)에 따라 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 목적의 가명정보 처리가 허용되며, AI 학습도 이에 해당할 수 있다. 다만 가명처리 적정성 평가, 결합·반출 시 관리적·기술적 보호조치, 재식별 금지 의무를 준수해야 한다. ISMS-P 심사에서는 가명처리 기준의 명확성, 가명정보 처리 대장 관리, 재식별 시도 모니터링 체계를 평가한다.