[유미's 픽] "설명 못 하는 AI는 리스크"…개인정보위 과징금 카드에 AI 업계 '긴장'

위험 기반 조사 전환·전주기 관리 강화…AI 기업 규제 부담 확대

개인정보 침해 사고 이후 제재에 의존해 온 기존 조사 방식이 한계에 이르면서 위험 기반 접근과 개인정보 처리 전주기 관리 강화가 새로운 정책 기조로 부상했다. 인공지능(AI)·플랫폼 확산으로 대규모 데이터 활용이 일반화된 상황에서 앞으로는 AI 기업들이 기술 개발 초기 단계부터 개인정보 보호를 전제로 서비스 구조를 설계해야 할 것으로 보인다.

16일 개인정보보호위원회가 확정한 '2026년 개인정보 조사업무 추진 방향'에 따르면 정부는 앞으로 개인정보 침해 가능성이 높은 분야를 선별해 집중 점검하고, 조사·처분 전후 모니터링을 확대할 계획이다. AI와 클라우드 확산으로 최근 기업의 데이터 집중도가 높아진 점을 반영한 조치다.

이번 추진 방향에서 AI 산업이 직접적인 영향을 받는 부분은 신기술 분야에 대한 선별적 점검이다. 개인정보위는 AI 자동화 결정, 생체·영상정보 처리, 블록체인·분산신원인증(DID) 등을 위험성이 높은 영역으로 명시했다.

또 AI 채용 솔루션이나 금융·신용평가 서비스처럼 자동화된 결정을 수행하는 AI는 해당 여부와 함께 설명 의무 이행, 평가 기준의 투명성이 점검 대상이 된다. 단순한 성능 경쟁을 넘어 왜 그런 결과가 도출됐는지를 설명할 수 있어야 한다는 의미다.

얼굴·음성 인식, 영상 분석 등 생체·영상 데이터를 활용하는 AI 서비스는 고위험 분야로 분류돼 실태 점검이 강화된다. 기술 제공자라고 하더라도 개인정보 처리 책임에서 자유롭기 어렵다는 점에서 관련 기업들의 부담이 커질 것으로 보인다.

블록체인과 DID 분야 역시 점검 대상이다. 개인정보위는 분산원장의 특성으로 인해 발생할 수 있는 개인 식별 가능성 통제와 참여자 간 책임 구조를 들여다볼 계획이다.

송경희 개인정보보호위원회 위원장이 1월 14일 오후 서울 종로구 정부서울청사에서 개최된 2026년 제1회 개인정보보호위원회 전체회의에서 의사봉을 두드리고 있다.

조사 방식도 달라진다. 자료제출명령 미이행 시 이행강제금을 부과하고 조사 착수 단계에서 증거보전명령을 도입해 조사 강제력을 높인다.

특히 올해 12월 구축 예정인 기술분석센터는 AI 업계의 주요 변수로 꼽힌다. 기술분석센터는 AI 기반 서비스 전반에서 개인정보가 어떻게 처리·결합·이용되는지를 분석하는 역할을 맡는다. 이로 인해 그동안 알고리즘이 복잡하다는 이유로 설명을 피하던 대응 방식은 이제 더 이상 통하지 않을 것으로 보인다.

업계 관계자는 "이젠 AI 모델 구조와 데이터 흐름을 설명할 수 없는 상태 자체는 리스크가 될 것"이라고 말했다.

제재 수위도 크게 높아진다. 개인정보위는 매출액의 최대 10%에 달하는 징벌적 과징금 도입을 추진하고 반복 위반에 대한 가중 처벌과 감경 기준 강화를 예고했다. 이는 대규모 데이터를 다루는 AI 플랫폼 기업은 물론, 성장 단계의 AI 스타트업에도 재무적 부담이 될 것으로 예상된다.

업계에선 벌금 문제를 넘어 투자 유치나 인수합병(M&A) 과정에서 데이터 관리 체계가 핵심 검증 항목으로 떠오를 것으로 전망했다. 실제로 이번 추진 방향에는 기업 결합이나 파산·회생 과정에서 발생하는 개인정보 이전·파기의 적법성 점검도 포함됐다.

이 같은 정책 기조 변화는 기업 내부 운영 방식에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 대규모 개인정보 처리자는 해킹 대응 능력을 포함한 내부통제체계를 정기적으로 점검받게 되며 시정명령 이후 이행 여부에 대한 관리도 강화된다.

최고경영자(CEO)의 관리 책임이 강조되면서 개인정보보호책임자(CPO)의 역할 역시 커질 전망이다. AI 개발 조직과 보안·법무 조직 간 협업도 사실상 필수 요건으로 자리 잡을 가능성이 크다.

이번 조사 방향은 한국 AI 산업에 대해 빠른 기술 혁신보다 위험 관리와 책임을 우선하라는 신호로 읽힌다. 단기적으로는 규제 대응 부담이 커질 수 있지만, 중장기적으로는 개인정보 보호 역량을 갖춘 기업 중심으로 시장이 재편될 가능성도 있다.

업계 관계자는 "개인정보 보호 설계 수준이 향후 규제 대응 비용과 서비스 지속 가능성을 좌우하는 요소로 적용할 가능성이 크다"며 "앞으로 AI 경쟁력은 모델 성능뿐 아니라 개인정보 보호를 어떻게 설계했는지까지 포함하는 개념이 될 것"이라고 말했다.