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초록·키워드
현재 우리 개인정보 보호 법제는 개인정보자기결정권을 적정하게 보호하면서도 개인정보를 인공지능 학습 목적으로 활용할 수 있도록 허용해야 한다는 사회적 요청에 대응할 과제를 안고 있다. 이 문제에 대한 해법으로 가명처리와 익명처리와 같은 비식별 조치가 입법화되어 왔으나, 이에 대해 재식별 위험을 충분히 낮추지 못하여 개인정보 보호에 있어 불충분하다는 비판과 데이터의 유용성을 지나치게 감소시킴으로써 그 활용을 지나치게 제약한다는 비판이 함께 제기되고 있다. 이에 대한 대안으로 최근 들어 비식별 조치를 넘어선 새로운 기술적 접근이 주목받고 있다. 본 연구는 인공지능 분야에서 개인정보 보호를 강화하면서도 인공지능 학습 및 추론을 가능하게 하는 새로운 기술적 접근을, ① 데이터 변형 접근법(차분 프라이버시), ② 데이터 최소화 분산 접근법(연합 학습), ③ 데이터 암호화 접근법(동형 암호), ④ 가상 데이터 생성 접근법(합성 데이터)으로 구분하고, 각 기술의 의의와 한계를 검토한다. 본 연구는 이러한 검토를 거쳐 개인정보 보호 법제는 이와 같은 신기술을 포용하고 개인정보 보호 수준과 데이터 유용성을 함께 개선하는 방향으로 발전해 나가야 한다는 결론을 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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