안양시 노사민정협의회, AI 전환 시대 알고리즘 통제와 개인정보 보호 해법 모색

핵심 요약

- 안양시노사민정협의회가 2026년 'AI 전환과 노동권' 원탁회의를 개최하여 AI 시대 노동 현장의 개인정보 보호 이슈를 집중 논의 - 비정형 노동자에 대한 알고리즘 기반 통제 시스템의 개인정보 침해 위험과 보호 방안이 주요 의제로 다뤄짐 - 중소기업의 AI 인력 양성 부담 경감, 청년 실습 지원, 교육 분야 AI 융합교육 확대 등 실질적 해법 모색

주요 내용

안양시노사민정협의회가 2026년 8월 AI 전환 시대의 노동권 보호를 위한 원탁회의를 개최했다. 이번 회의에서는 특히 배달·플랫폼 노동자 등 비정형 노동자를 대상으로 한 알고리즘 기반 관리 시스템이 야기하는 개인정보 보호 문제가 핵심 의제로 부각됐다.

플랫폼 기업들이 도입한 AI 배차 시스템, 성과 모니터링 알고리즘 등은 노동자의 위치정보, 작업 패턴, 생체정보 등 민감한 개인정보를 실시간으로 수집·분석한다. 이 과정에서 정보주체의 동의 없는 프로파일링, 과도한 개인정보 수집, 불투명한 알고리즘 의사결정 등의 문제가 발생하고 있어 개인정보보호법 및 AI기본법 관점의 규제 필요성이 제기됐다.

회의에서는 중소기업의 AI 도입 과정에서 발생하는 인력 양성 부담도 주요 논의 주제였다. AI 시스템 개발 및 운영 인력 확보가 어려운 중소기업을 위한 교육 지원 프로그램, 청년 실습 연계 방안 등이 검토됐다. 특히 AI 코드 자동 생성 도구(바이브 코딩)의 보급 확대에 따른 보안 취약점 관리 역량 강화의 필요성도 함께 논의됐다.

교육 분야에서는 디지털새싹, 사이버가디언즈 등 청소년 대상 AI·코딩 교육 프로그램의 확대와 함께, AI 윤리 및 개인정보 보호 교육의 통합 필요성이 강조됐다. ChatGPT 등 생성형 AI를 활용한 교육 과정에서 학생 데이터의 안전한 처리 방안도 중요 과제로 제시됐다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 알고리즘 기반 노동 관리 시스템은 개인정보 처리 단계별로 명확한 통제 체계를 갖춰야 한다. 특히 자동화된 의사결정(automated decision-making)을 통한 업무 배정, 성과 평가 시 정보주체에게 알고리즘 로직의 주요 기준을 설명할 의무(explainability)와 이의제기 절차를 마련해야 한다. 플랫폼 사업자는 개인정보 영향평가(PIA)를 통해 위치정보·생체정보 등 민감정보 처리의 적법성과 비례성을 사전 검증하고, 데이터 최소 수집 원칙을 준수해야 한다.

중소기업의 AI 인력 양성 과정에서는 바이브 코딩(자연어 프롬프트 기반 AI 코드 생성) 활용이 급증하고 있으나, 이는 보안 취약점을 내포할 수 있다. LLM이 생성한 코드에는 SQL 인젝션, 인증 절차 누락, 하드코딩된 API 키, 경쟁조건(race condition) 등의 취약점이 포함될 수 있어, 코드 리뷰 및 정적 분석 도구를 통한 검증이 필수적이다. 개인정보 처리 기능을 구현할 때는 암호화, 접근통제, 로깅 등 ISMS-P 인증 기준을 충족하는지 반드시 확인해야 한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

자동화된 의사결정과 정보주체 권리: 개인정보보호법 제37조의2(자동화 평가 등)에 따라 알고리즘 기반 프로파일링으로 정보주체에게 법적 효과를 미치거나 중대한 영향을 미치는 경우, 정보주체는 그 거부 및 설명을 요구할 권리를 가진다. 플랫폼 노동자 관리 시스템은 이러한 권리 보장 체계를 구축해야 한다.

AI 시스템의 개인정보 영향평가(PIA): ISMS-P 인증 기준 2.7.1(개인정보 영향평가)에 따라 고위험 개인정보 처리 시스템 도입 시 사전 영향평가가 필요하다. AI 기반 노동 관리 시스템은 대규모 민감정보 처리, 자동화된 의사결정 등 고위험 요소를 포함하므로 의무적 PIA 수행 대상이며, 위험 완화 조치를 사전 설계해야 한다.