에이전틱 AI 시대, 현행 개인정보보호법으로 규율 불가능...전면 재설계 필요

핵심 요약

- 이병남 김·장 법률사무소 고문, 에이전틱 AI 도입에 따른 현행 개인정보보호 규율의 구조적 한계 지적 - 통제권을 벗어난 자율적 AI 에이전트는 기존 개인정보보호법 체계로 규율 불가능한 상황 - 디지털헬스케어 분야 AI 자율성 확대에 맞춘 전면적 규제 재설계 필요성 대두

주요 내용

2026년 11월 3일 현재, 에이전틱 AI(Agentic AI)의 급속한 발전이 개인정보보호 규제 체계에 근본적인 재검토를 요구하고 있다. 이병남 김·장 법률사무소 고문은 최근 발제를 통해 인간의 통제권을 벗어나 자율적으로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 현행 개인정보보호법으로는 효과적으로 규율할 수 없는 상황에 직면했다고 경고했다.

에이전틱 AI는 단순한 자동화 도구를 넘어 스스로 목표를 설정하고, 환경을 인식하며, 독립적으로 의사결정을 수행하는 고도화된 AI 시스템이다. 특히 디지털헬스케어 분야에서는 환자 데이터 분석, 진단 보조, 치료 계획 수립 등에 에이전틱 AI가 활용되면서 개인정보 처리의 자율성과 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있다.

현행 개인정보보호법은 인간 주체(개인정보처리자)의 명확한 통제와 책임을 전제로 설계되어 있다. 그러나 에이전틱 AI는 사전에 프로그래밍되지 않은 방식으로 개인정보를 수집·분석·활용할 수 있어, 정보주체 동의, 목적 명확성, 최소수집 원칙 등 기존 규제의 핵심 원칙이 실효성을 잃게 된다. 특히 AI가 자율적으로 생성한 파생 데이터의 법적 지위와 처리 근거가 불명확한 상황이다.

이 고문의 지적은 AI 기본법 논의가 본격화되고 있는 2026년 현 시점에서 더욱 중요한 의미를 갖는다. 디지털헬스케어처럼 민감정보를 다루는 분야에서 에이전틱 AI의 자율성이 커질수록, 개인정보 침해 위험도 비례해 증가하기 때문이다. 전문가들은 AI의 자율성 수준에 따른 차등적 규제 체계와 AI 행위에 대한 명확한 책임 귀속 방안 마련이 시급하다고 강조한다.

전문가 시각

ISMS-P 심사 현장에서 AI 활용 조직들이 가장 어려워하는 부분이 바로 AI 시스템의 개인정보 처리 범위와 책임 소재 명확화다. 특히 LLM 기반 챗봇이나 AI 에이전트를 도입한 기업들은 "AI가 어떤 개인정보를 어떻게 처리하는지 완전히 파악하기 어렵다"고 토로한다. 에이전틱 AI는 이러한 문제를 더욱 심화시킨다. 실무적으로는 AI 시스템의 개인정보 처리 로그를 상세히 기록하고, AI 행위에 대한 인간 검토(human-in-the-loop) 절차를 의무화하며, AI 결정의 설명가능성(explainability)을 확보하는 것이 현 단계에서 가능한 최선의 대응이다.

바이브 코딩(Vibe Coding) 방식으로 AI 에이전트를 개발하는 경우 보안 위험은 더욱 커진다. 자연어 프롬프트만으로 생성된 코드는 개인정보 접근 통제, 암호화, 로깅 등 필수 보안 요소가 누락되기 쉽다. 실제로 AI가 생성한 헬스케어 데이터 처리 코드에서 SQL 인젝션 취약점, 불충분한 인증·인가 로직, 민감정보 평문 저장 등이 빈번히 발견된다. 개발자는 AI 생성 코드를 반드시 보안 관점에서 전수 검토하고, OWASP Top 10 기준 취약점 검사를 수행해야 한다. 또한 개인정보 처리 구간에는 수동 코딩과 전문가 검수를 병행하는 하이브리드 접근이 필요하다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

개인정보 처리 단계별 보호조치 (ISMS-P 인증기준 3.1.2)
에이전틱 AI 환경에서는 수집·이용·제공·파기 각 단계에서 AI의 자율적 처리 범위를 명확히 정의하고 기술적·관리적 보호조치를 강화해야 한다. 특히 AI가 파생 생성한 데이터에 대한 처리 근거와 보유기간을 사전 정책으로 수립해야 한다.

자동화된 의사결정의 법적 근거 (개인정보보호법 제37조의2)
에이전틱 AI의 자율적 결정은 완전 자동화된 의사결정에 해당할 수 있어 정보주체의 거부권 보장, 설명 요구권 보장 등 법적 요건을 충족해야 한다. 디지털헬스케어처럼 중요한 결정을 내리는 분야에서는 인간 개입 절차가 필수다.