국내 AI 도입 ‘빅테크 의존 심화’…프라이버시 강화 기술 활용은 미미

[디지털데일리 이상일기자] 국내 기업과 기관이 인공지능(AI) 도입 과정에서 글로벌 빅테크의 서비스형 대형언어모델(LLM)에 의존하는 경향이 짙은 반면, 개인정보 보호를 위한 고도화 기술 도입은 저조한 것으로 나타났다.

한국정보통신기술협회가 내놓은 '국내 인공지능(AI) 기술 도입·활용 조사 및 프라이버시 이슈 선제 분석' 보고서에 따르면, 조사 대상의 68.2%가 ‘서비스형 LLM’을, 40.2%가 ‘기성 LLM’을 활용 중이며, 자체 개발 LLM을 보유한 곳은 29.9%에 불과했다. 이는 성능 확보를 위한 실용적 선택이지만, 기술 종속과 데이터 통제권 약화 우려를 낳고 있다.

AI 기술 적용은 프롬프트 엔지니어링(86.9%)과 검색확장생성(RAG·73.8%) 등 비교적 쉬운 기술에 집중돼 있었다. 반면 연합학습, 차분 프라이버시, 동형암호 등 개인정보강화기술(PETs)은 실제 적용 비율이 매우 낮았다. 데이터 확보는 ‘정보주체의 동의(74.5%)’를 중심으로 이뤄져, 법적 리스크를 피하려는 보수적 접근이 주를 이뤘다.

산업 현장의 가장 큰 애로는 법적 불확실성과 인력 부족이었다. 응답 기업들은 개인정보보호법, 저작권법 등 관련 규제의 중복과 모호함이 데이터 활용을 제약하고 있다고 지적했다. 의료·금융 분야는 이중 심의로 사업이 지연되는 사례도 많았다. 또한 AI와 개인정보보호를 모두 이해하는 전문 인력과 예산 부족이 현실적 한계로 꼽혔다.

정책 제언으로는 ‘정당한 이익’ 등 법적 근거 명확화, 다부처 규제 통합 관리체계 구축, 개인정보강화기술(PETs) 도입 기업에 대한 인센티브 제공이 제시됐다. 공공 데이터 기반 연구개발(R&D) 지원과 기술 검·인증 제도, ‘AI 프라이버시 연구자 펠로우십’과 같은 융합형 인재 양성도 필요하다고 보고서는 밝혔다.

이번 연구는 107개 기관 설문과 20건의 심층 인터뷰를 통해 산업 현장의 목소리를 수집했다. 보고서는 “AI 혁신과 개인정보 보호의 균형점을 찾기 위한 실증적 근거를 제시했다”고 평가했다.

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