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[데이터3법] ⑯시민사회 "개인정보 활용, 신중한 접근 필요...사회적 합의 이뤄야"

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개인정보 악용·정보통제권 약화 등 우려사항 쏟아져
"대화 필요" 주문했지만...국회의원 없던 국회토론회

[편집자] 딥러닝(Deep Learning)으로 무장한 구글 '알파고'가 이세돌 9단을 누르며 인공지능(AI) 시대의 도래를 알린 지 3년 반이 지났습니다. 알파고 쇼크에 우리 기업과 대학은 앞다퉈 인공지능 투자를 선언했지요. 하지만 국내 법체계는 기업들이 개인정보를 활용하는 것을 제한하고 있습니다. 법 규제에 막혀 야심차게 닻을 올린 인공지능 연구가 속속 중단되고, 인재는 해외로 떠나고 있습니다. 정부와 국회가 뒤늦게 데이터 3법 개정을 추진 중이지만 법안이 1년 째 국회서 낮잠을 자고 있습니다. 국가경쟁력을 갉아먹고 있는 이 답답한 현실을 종합뉴스통신 뉴스핌이 30회 이상 '빅시리즈'로 꼼꼼하게 짚어봅니다.

[서울=뉴스핌] 김준희 기자 = "데이터3법이 사회적 합의를 바탕으로 만들어졌다는 건 왜곡이고, 거짓말이다."

시민단체와 정부 관계자들이 한데 모인 자리에서 성토가 쏟아졌다. 오병일 진보네트워크 대표는 지난 6일 국회 의원회관에서 열린 '데이터 3법의 위험과 정보인권 보장 방안' 입법 토론회에서 "마치 데이터3법이 해커톤 합의를 기반으로 한 것처럼 말하는데 이는 사실이 아니었다"고 강조했다.

'데이터3법(개인정보보호법·신용정보보호법·정보통신망법)'은 정부여당이 추진하는 4차 산업 관련 법안이다. 개인정보를 암호화하는 가명정보 개념을 도입하고, 개인정보 활용 범위를 넓히는 내용을 골자로 한다. 데이터 관련 규제를 풀면서도 개인정보 보호방안을 함께 강화한다는 방침이다.

대통령직속 4차산업혁명위원회 주관으로 관계부처·시민단체·산업계·법조계 등이 참여한 '규제·제도혁신 해커톤' 합의 결과를 바탕으로 도출한 것으로 알려졌지만 시민사회는 "사회적 합의안인양 호도하는 것은 기만"이라고 비판했다. 당초 논의하지 못한 사안까지 법안에 포함됐다는 지적이다.

또한 빅데이터를 위한 개인정보 활용이 사생활 침해로 이어질 수 있는 만큼 신중한 접근이 필요하다고 주문했다. 충분한 사회적 대화를 통해 풀어야 할 문제이지 산업계 요구에만 끌려 다녀서는 안 된다는 목소리도 높았다.

이날 토론회에서는 시민단체를 중심으로 △데이터3법 도입의 부당성 △불명확한 가명정보 개념 △데이터결합의 문제점 △유출기업에 대한 책임 강화 △시민사회 및 업계와 대화 필요성 등 다양한 의견이 제시됐다.

[서울=뉴스핌] 최상수 기자 = 6일 오후 서울 여의도 국회의원회관에서 '데이터 3법의 위험성과 정보인권 보장' 토론회가 열리고 있다. 2019.11.06 kilroy023@newspim.com

◆'우려' 목소리 낸 시민단체... "범죄 악용 가능성 높아져"

토론회에 참여한 시민단체 관계자들은 데이터 활용 규제 완화로 인한 개인정보 악용 가능성을 크게 우려했다.

백정현 전국사무금융서비스노조 교육국장은 "빅데이터가 개인정보와 결합하며 범죄자들의 수익원이 되고 있다"며 '보이스피싱'을 예로 들었다. 백 국장은 "수많은 사용자들은 프라이버시가 중요하다고 생각하면서도 실제로는 프라이버시를 보호하지 않는 역설이 발생하고 있다"며 "(개인정보 활용이 활성화되면) 보이스피싱 문제가 지금보다 심각해질 수 있다"고 말했다.

백 국장은 정부에 의한 감시 문제도 지적했다. 그는 "홍콩 시위가 격화된 건 7월 복면금지법이 나온 이후"라며 "중국은 '텐왕 프로젝트'를 통해 2000만대의 cctv를 설치하고 전 국민을 감시하고 있다. 안면 인식률이 99.8%라고 한다. 홍콩 시민들이 극렬히 저항하는 이유로 보인다"고 설명했다.

변혜진 건강과 대안 상임연구원은 "의사와 만나 내밀하게 나눈 모든 기록이 건강보험심사평가원으로 들어가는데, 그 정보와 건강보험공단의 정보를 정부는 가명처리 후 민간에 공유하겠다고 발표했다. 내가 진료목적으로 제공한 정보가 어떻게 사용될지 모르고, 공익적 목적이 아닐 수도 있다"고 꼬집었다.

정보 주체자가 '동의하지 않은 정보'를 기관 마음대로 공유하는 것이 문제라는 지적도 나왔다.

오 대표는 "빅데이터 3법의 가장 큰 문제는 기업들이 가진 개인정보를 시민 동의 없이 다른 기업에 공유할 수 있게 하겠다는 것"이라며 "예를 들면 KT가 고객들 통신정보를 동의 없이 네이버에 제공할 수 있다. 공짜는 당연히 아니다. 이 정보들은 금융사나 병원에도 팔 수 있다. 심지어 공공기관을 통해 결합까지 할 수 있다"고 말했다.

그는 "가명정보 활용 범위만 보더라도 학술연구 목적으로는 동의 없이 쓸 수도 있다고 본다. 공공정책이든 산업진흥이든 가치를 가질 수 있다. 그런데 왜 한 기업의 내부적인 상품개발과 사적이익을 위해 내 권리를 제한해야 하는지는 납득할 수 없다"고 했다.

참여연대 정보인권사업단 소속 최종연 변호사 또한 "데이터 규제의 핵심은 결국 돈"이라며 "동의도 자유롭고 활용도 자유로우면 정보 주체의 통제권은 약화되지만 사업자 입장에선 돈을 아끼는 결과를 낳는다"고 덧붙였다.

가명정보의 개념이 명확하지 않다는 비판도 지속적으로 제기됐다. 유럽연합(EU)의 개인정보보호 규정(GDPR)의 경우 정보주체와 관련된 일체의 정보를 가리키는 반면, 국내 개인정보보호법의 개인정보는 '개인을 (다른 정보와 쉽게 결합해) 알아볼 수 있는 정보'로 정의해 추가적인 식별 가능성 여부를 판단해야 한다는 점 때문이다.

최 변호사는 "개인·가명·익명정보 구분을 법률에서 명확하게 정해야 하는데 동어 반복 수준에 그쳤다"며 "GDPR에서는 (개인임을 알아볼 수 있는) 기술적 발전까지 고려하고 있다"고 비교했다.

[서울=뉴스핌] 최상수 기자 = 김태욱 민주노총 법률원 변호사가 6일 오후 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '데이터 3법의 위험성과 정보인권 보장' 토론회에서 발언하고 있다. 2019.11.06 kilroy023@newspim.com

◆정부 측 "가명정보에서 '개인' 식별 어려울 것"... 국회의원은 '불참'

이날 토론회는 시민단체가 문제를 제기하고 정부부처 관계자들이 취지를 설명하는 방식으로 진행됐다.

개인정보보호정책을 담당하는 정영수 행정안전부 사무관은 "이번 개정안은 산업계가 데이터를 안전하게 이용하게 하면서도 그 이용에 따른 책임을 강화하는 방안이 첫 번째, 시민사회를 중심으로 개인정보 보호를 위한 강력한 거버넌스 체계를 잡는 것이 두 번째 포인트였다"고 말했다.

정 사무관은 이어 "(개인정보) 권리 보장이 현행법 체계에서 미흡한 부분이 있을 수 있다"며 "특히 프로파일링 대응권은 우리도 계속 연구중이고 많은 분들이 공감할 수 있는 방법을 찾으려고 한다"고 말했다.

박주영 금융위원회 데이터정책 과장은 '가명정보가 다른 정보와 결합되면 다시 특정 개인을 식별할 수 있지 않겠느냐'는 지적에 대해 "가명조치한 개인정보는 재식별이 그리 쉽지 않을 것"이라고 반박했다.

그는 "데이터끼리 결합할 때는 기본적으로 가명정보와 익명정보를 사용하기 때문에 가명정보 자체가 식별이 안되는 상황에서 결합으로 식별하는 것은 더욱 쉽지 않을 것"이라고 안심시켰다.

산업계 대표로 자리한 이욱재 코리아크레딧뷰로(KCB) 본부장은 "오늘 내용과 산업계에서 느낀 온도차가 크다"며 "GDPR이 체계적이고 숙성된 제도라 참고할 만하지만 업계에서는 미국·중국·일본과 비교를 많이 한다. 개인정보의 영구적 활용이 우리보다 자유롭다"고 말했다.

그는 이어 "개인정보 유출 사고사례를 보면 대부분 외부 해킹 문제이거나 내부자가 문제를 일으킨 경우"라며 "개인 신상에 해당되는 이름이나, 연락처, 주소는 빅데이터에서 거의 쓰이지 않는다. 정보 민감도가 과거와는 다르다"고 설명했다.

이 본부장은 "AI시대에 관련 기술도 발전시키고 관련 인력도 양성해야 하는데 데이터가 돌지 않다 보니 AI연구는 미진하고 데이터산업 자체도 활성화되지 않는다"며 "어느 정도 활용할 수 있는 길을 트고 안전하게 사용할 수 있는 제도적 틀을 갖춰야지 무조건 못하게 해서는 안 된다"고 강조했다.

이날 사회적 공감대 형성을 위해 추가적인 대화가 필요하다는 데는 대다수 고개를 끄덕였다. 특히 시민단체 관계자들은 국민 동의를 받고, 낮은 수준의 합의를 모아나가기 위해서라도 대화의 장이 더 필요하다고 주장했다.

이 때문에 입법 당사자인 국회의원들의 불참을 아쉬워하는 참석자들도 있었다. 국회는 오는 14일 행정안전위원회 법안소위를 시작으로 '데이터3법'에 대한 본격적인 논의를 이어나갈 전망이다.

zunii@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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