우리는 AI 시대에 살아가고 있습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝을 통해 대량의 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 AI 시대입니다. 그러나 의료, 금융, 마케팅, 행정 등 다양한 분야에서 개인 관련 정보가 AI 모델 훈련에 사용될 수 있어서 주의가 필요합니다.

가명정보란 개인정보보호법 제2조에 따라 특정 개인을 식별할 수 없도록 가명처리한 정보를 말합니다. 원래의 개인정보와 분리해서 보관하면 재식별 가능성을 낮추고 데이터 활용과 개인정보 보호의 균형을 이룰수 있습니다.

그런데, 이름, 주민등록번호를 삭제하면 가명처리가 되었다고 생각하시는 분이 주변에 많은것 같습니다. 쉽게 생각해서 어느 지역구 국회의원이라고 할면 이름을 몰라도, 주민등록번호를 몰라도 그 사람이 누구인지 알 수 있게 됩니다. 즉, 이름과 주민등록번호, 핸드폰번호만 가지고 누구인지 식별하는것이 아니라 다른 정보도 때에 따라서 식별이 가능하게 됩니다. 이러한 경우 개인정보 침해와 피해가 발생할 수 있어서 가명처리는 적절하게 처리가 되었는지를 전문가를 통해 평가받는 과정을 거치고 있습니다.

특히, 연구 목적을 위해 민감한 정보도 가명처리하면 활용할 수 있게 되어 있습니다. 이 경우 더더욱 주의를 기울여야 합니다. 이렇게 가명처리된 가명정보는 환자의 진료기록을 이용하여 질병 예측 AI 모델 훈련을 하거나, 고객 거래 내역을 가명처리하고 금융 사기 탐지 모델을 개발할 때 활용할 수 있습니다. 교통분야에서는 가명처리된 이동 경로 데이터를 통해 교통량 예측 AI 분석을 할 수 있고 공공행정 분야에서도 가명처리된 데이터를 활용하여 맞춤형 정책 수립에 AI를 활용할 수 있게 됩니다.

이러한 과정에서 가장 주의할 점은 재식별 위험입니다. AI 모델이 지나치게 정밀할 경우 가명처리된 정보라도 재식별될 가능성이 존재할 수 있습니다. 이에 따라 개인정보보호위원회에서는 가명처리시 안전조치를 마련하고 가명정보 처리 가이드라인에 따라 가명처리를 수행할 것을 권장하고 있습니다.

AI 는 개인정보 활용에 기반을 두는 기술입니다. 가명정보는 AI 시대의 책임있는 데이터 활용을 가능하게 하는 다리역할을 하고 있습니다. AI 의 성장은 가명정보의 법률적, 윤리적 활용에 달려 있다고 볼 수 있습니다.