AI 훈련 데이터의 법적 쟁점과 개인정보보호: 데이터 고갈 시대의 새로운 패러다임

AI 훈련 데이터의 법적 쟁점과 개인정보보호: 데이터 고갈 시대의 새로운 패러다임

인공지능 산업의 급속한 성장과 함께 AI 훈련 데이터를 둘러싼 법적 복잡성이 전례 없는 수준에 이르렀다.

2024년 한 해 동안 고품질 웹 콘텐츠의 20-33%가 AI 크롤러 접근을 차단하는 상황이 발생했으며¹, 에포크AI(Epoch AI)는 2028년경 AI 모델 훈련용 데이터가 완전히 고갈될 것으로 예측했다².

 

오픈AI가 "저작권이 있는 자료 없이는 선도적인 AI 모델 훈련이 불가능하다"고 공식 인정한 가운데³, 개인정보보호위원회는 2024년 7월 'AI 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서'를 발표하여 새로운 규제 프레임워크를 제시했다⁴. 이러한 변화는 AI 개발 생태계 전반에 근본적인 패러다임 전환을 요구하고 있다.

1. AI 훈련 데이터 수집의 법적 프레임워크 2. 개인정보보호와 AI 학습의 충돌 3. 데이터 고갈 위기와 대응 전략 4. 기업의 데이터 확보 전략과 라이선스 5. 글로벌 규제 동향과 정책 분석 6. 미래 전망과 지속가능한 AI 생태계

AI 훈련 데이터 수집의 법적 프레임워크

"현대 저작권은 블로그 게시물, 사진, 포럼 게시물, 소프트웨어 코드, 정부 문서 등 사실상 모든 인간 표현 생산물에 적용되므로 저작권이 있는 자료를 사용하지 않고는 선도적인 AI 모델을 훈련하는 것이 불가능하다" (OpenAI, 2024)³

 

AI 훈련 데이터 수집을 둘러싼 법적 환경은 기존의 지적재산권 체계와 새로운 기술적 현실 사이의 긴장 관계로 특징지어진다.

웹 스크래핑(Web Scraping)으로 불리는 대규모 데이터 수집 방식이 AI 개발의 핵심 방법론으로 자리 잡았지만,

이는 동시에 저작권 침해와 개인정보 침해의 소지를 내포하고 있다⁵.

 

특히 생성형 AI 모델들이 '인터넷의 모든 정보'를 학습 대상으로 삼으면서, 일반 이용자들도 자신의 SNS 게시글이나 창작물이 동의 없이 AI 학습에 사용되었음을 인식하기 시작했다. 이러한 인식 변화는 **공정사용(Fair Use) 개념의 재정의 필요성**을 제기하고 있으며, 기존의 '인터넷에 공개된 정보는 사용해도 된다'는 관념에 근본적인 도전을 가하고 있다.

개인정보보호와 AI 학습의 충돌

"AI 학습 및 서비스에 공개된 개인정보를 수집·이용할 수 있는 기준을 제시하여 기업의 불확실성을 해소하고 국민의 프라이버시를 보호한다" (개인정보보호위원회, 2024)⁴

 

2024년 7월 한국 개인정보보호위원회가 발표한 'AI 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서'는 정당한 이익(Legitimate Interest) 조항을 통한 공개 개인정보 활용 기준을 명확히 했다⁶. 이는 EU GDPR과의 상호 운용성을 고려한 것으로, 글로벌 AI 기업들이 한국 시장에서 활동할 때 준수해야 할 핵심 가이드라인이 되었다.

 

적용 요건	세부 기준	평가 요소	기업 대응 방안
AI 개발 목적의 정당성	공익적 가치나 혁신적 목적	사회적 편익, 기술 발전 기여도	명확한 개발 목적 문서화
공개된 개인정보 처리의 필요성	목적 달성을 위한 필수성	대체 수단 존재 여부	데이터 최소화 원칙 적용
구체적 이익형량	개인의 이익 vs 공익	침해 가능성과 예상 편익	프라이버시 영향 평가 실시
안전조치 의무	기술적·관리적 보호조치	암호화, 접근제한, 모니터링	다층적 보안 체계 구축

 

주목할 점은 안전조치의 유연한 적용이다. 기업은 모든 안전조치를 의무적으로 시행할 필요 없이, **AI 성능 저하나 편향성 등의 부작용을 고려하여 기업 특성에 맞는 '안전조치의 최적 조합'을 자율적으로 선택**할 수 있다⁷. 이는 혁신과 규제 사이의 균형점을 모색한 정책적 접근으로 평가된다.

데이터 고갈 위기와 대응 전략

"훈련 데이터의 병목 현상이 꼬이기 시작했으며 고갈은 이미 발생한 것으로 보인다. 2028년경 AI 모델 훈련용 데이터 세트 크기가 공개된 온라인 텍스트의 추정 총량과 같아질 것이다" (에포크AI, 2024)²

 

현재 AI 산업이 직면한 가장 심각한 도전 중 하나는 고품질 훈련 데이터의 급속한 고갈이다. 데이터 출처 이니셔티브(Data Provenance Initiative)의 셰인 롱프레(Shayne Longpre) 연구원에 따르면, 특정 크롤러의 웹사이트 접근을 차단하는 데이터 제공자 수가 2023년 3% 미만에서 2024년 20-33%로 급격히 증가했다⁸.

 

이러한 데이터 접근 제한은 단순한 기술적 문제를 넘어 AI 산업 생태계 전반의 구조적 변화를 의미한다. 뉴욕타임스, 로이터, CNN 등 주요 언론사들이 OpenAI의 웹 크롤러를 차단하고⁹, 한국에서도 신문협회가 네이버의 하이퍼클로바X 개발 과정에서의 기사 활용에 대해 '불공정 행위'라며 보상 체계 마련을 요구하는 상황이다¹⁰.

• 데이터 라이선스 시장의 부상: 구글이 NYT에 3년간 1억 달러 지급 합의¹¹
• 합성 데이터의 필요성 증대: 실제 데이터 부족 문제 해결을 위한 대안 기술
• 품질 vs 양의 딜레마: 제한된 고품질 데이터를 효율적으로 활용하는 기술 개발
• 모델 경량화 연구: 더 적은 데이터로도 높은 성능을 달성하는 효율적 학습법

허깅페이스의 마가렛 미첼(Margaret Mitchell) 수석윤리과학자는 "OpenAI는 올해 말까지 적어도 하나의 모델을 삭제할 것"이라고 예측했는데¹², 이는 저작권 잡음을 피하기 위한 리스크 관리 차원에서 일부 모델을 폐쇄할 가능성을 시사한다.

기업의 데이터 확보 전략과 라이선스

"뉴스가 AI 학습과 개발에 필요한 가장 고품질 데이터다. 기사는 각종 정보를 담고 있을뿐더러 언어를 논리적으로 구사하고 있어 LLM의 성능을 높일 수 있다" (최수연 네이버 대표, 2024)¹³

 

데이터 고갈 위기에 직면한 AI 기업들은 선제적 라이선스 확보 전략으로 패러다임을 전환하고 있다. 이는 '무료 데이터 시대'에서 '정당한 대가 지불 시대'로의 근본적 변화를 의미한다. OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 AI 기업들은 이미 대규모 콘텐츠 라이선스 계약을 체결하며 법적 리스크를 최소화하는 동시에 고품질 데이터 접근권을 확보하고 있다.

 

특히 주목할 점은 데이터 품질에 대한 인식 변화다. 과거 '더 많은 데이터'에 초점을 맞췄다면, 현재는 '더 좋은 데이터'의 중요성이 부각되고 있다. AI-Hub에서 제공하는 '인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5'가 2025년 2월 발간되는 등¹⁴, 데이터 품질 관리에 대한 체계적 접근이 강화되고 있다.

기업	전략	투자 규모	대상 콘텐츠	계약 기간
Google	뉴스 라이선스	1억 달러	뉴욕타임스 기사	3년
OpenAI	언론사 파트너십	비공개	News Corp, AP 콘텐츠	다년간
네이버	국내 언론사 계약	협의 중	하이퍼클로바X용 뉴스	협상 중
Meta	크리에이터 보상	수억 달러	SNS 콘텐츠	연간 갱신

글로벌 규제 동향과 정책 분석

"EU에서는 2024년 5월부터 충분한 안전 조치를 갖추었을 때 적법성 확보가 가능하게 하였고, 미국에서는 2024년 4월 공개된 정보를 개인정보 범위에서 제외하는 입법을 추진하였다" (삼성SDS, 2024)¹⁵

 

글로벌 규제 환경은 혁신 촉진과 권리 보호 사이의 균형점을 모색하는 방향으로 수렴하고 있다. EU AI Act의 투명성 의무, 미국의 공정사용 확대, 한국의 정당한 이익 조항 등은 모두 AI 개발을 위한 데이터 사용에 대해 조건부 허용 방식을 채택하고 있다. 이는 전면 금지나 무제한 허용 대신 위험 기반 접근법(Risk-based Approach)을 통한 규제의 정교화를 의미한다.

 

특히 EU AI Act에 포함된 데이터 출처 공개 의무는 AI 업계에 '투명성 혁명'을 가져오고 있다. LLM 운영 기업들은 학습 데이터의 출처와 저작권 확보 여부를 공개해야 하며, 위반 시 막대한 벌금이 부과된다¹⁶. 이로 인해 샘 알트먼 OpenAI CEO가 한때 EU 서비스 포기를 검토했을 정도로 규제의 파급력이 크다.

미래 전망과 지속가능한 AI 생태계

"데이터 사용료를 내든, 소송으로 막대한 비용을 지불하든, 벌금을 내든 LLM을 개발하기 위해서는 기존의 컴퓨팅 파워 확보 비용에 '학습용 데이터 사용료'라는 폭탄까지 안게 된다" (AI타임스, 2023)¹⁷

 

AI 훈련 데이터의 미래는 경제적 지속가능성과 기술적 혁신의 조화라는 새로운 패러다임으로 정의될 것이다. 단기적으로는 데이터 라이선스 비용 증가로 인한 AI 개발 속도 둔화가 예상되지만, 장기적으로는 이러한 변화가 더 효율적이고 윤리적인 AI 개발 방법론의 출현을 촉진할 것으로 전망된다.

 

기술적 관점에서는 데이터 효율성 극대화 기술들이 주목받고 있다. 퓨샷 러닝(Few-shot Learning), 전이 학습(Transfer Learning), 연합 학습(Federated Learning) 등을 통해 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 달성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 합성 데이터 생성 기술의 발전으로 실제 개인정보를 사용하지 않고도 유효한 학습 데이터를 확보할 수 있는 가능성이 열리고 있다.

 

• 데이터 경제의 성숙: 콘텐츠 제작자-AI 기업 간 공정한 가치 분배 모델 정착
• 기술적 혁신 가속화: 데이터 제약이 오히려 더 창의적인 해결책 도출
• 규제의 글로벌 수렴: 국가 간 정책 조화를 통한 일관된 규제 환경 조성
• 윤리적 AI의 표준화: 개인정보보호와 혁신이 조화된 새로운 개발 패러다임

궁극적으로 현재의 데이터 위기는 AI 산업이 성숙한 생태계로 진화하는 과정의 필연적 단계로 이해될 수 있다. 무분별한 데이터 수집에서 벗어나 권리자와의 상생, 기술적 효율성 극대화, 윤리적 책임감을 겸비한 새로운 AI 개발 모델이 정착될 것으로 기대된다.

심화 분석: 실무적 대응 방안과 기술적 해결책

AI 훈련 데이터를 둘러싼 법적 복잡성은 기업들로 하여금 다층적 리스크 관리 전략을 구축하도록 요구하고 있다. 단순히 기존 관행을 답습하는 것으로는 더 이상 충분하지 않으며, 법무, 기술, 윤리 부서가 통합적으로 협력하는 새로운 거버넌스 체계가 필요하다. 개인정보보호위원회가 권고한 'AI 프라이버시 담당조직' 구성은 이러한 통합적 접근의 구체적 실현 방안이라 할 수 있다¹⁸.

 

특히 주목할 것은 데이터 라이선스 시장의 급속한 성장이다. PwC의 최근 보고서에 따르면, 글로벌 AI 훈련 데이터 라이선스 시장 규모는 2024년 50억 달러에서 2028년 300억 달러로 6배 성장할 것으로 예측된다¹⁹. 이는 단순한 비용 증가가 아니라 콘텐츠 산업과 AI 산업 간의 새로운 가치 사슬 형성을 의미한다.

기술적 대안: 합성 데이터와 연합 학습

데이터 접근 제약에 대한 기술적 해결책으로 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 기술이 급부상하고 있다. 한국 개인정보보호위원회도 2024년 5월 '합성데이터 생성 참조모델'을 발표하여 개인정보를 포함하지 않는 대안 데이터 활용 방안을 제시했다²⁰. 합성 데이터는 실제 개인정보의 통계적 특성은 유지하면서도 개별 개인을 식별할 수 없도록 생성된 데이터로, 프라이버시 침해 우려 없이 AI 모델 훈련이 가능하다.

국제적 정책 조화의 가속화

흥미롭게도 각국의 AI 데이터 정책이 수렴(Convergence) 현상을 보이고 있다. EU의 투명성 의무, 미국의 공정사용 확대, 한국의 정당한 이익 조항, 일본의 유연한 데이터 활용 정책 등이 모두 '조건부 허용'이라는 공통분모를 갖고 있다. 이는 OECD AI 원칙과 UNESCO AI 윤리 권고안의 영향으로, **글로벌 표준의 자발적 수렴**이 진행되고 있음을 시사한다²¹.

산업별 차별화된 접근

데이터 활용 전략은 산업 특성에 따라 차별화되고 있다. 의료 AI 분야에서는 환자 개인정보보호가 최우선 고려사항이어서 연합 학습과 차분 프라이버시(Differential Privacy) 기술이 적극 도입되고 있다. 반면 엔터테인먼트 산업에서는 창작자와의 수익 분배 모델을 통한 상생 방안이 모색되고 있으며, 금융 분야에서는 규제 샌드박스를 활용한 혁신적 데이터 활용 실험이 진행되고 있다²².

 

이러한 다양한 접근법들은 결국 'One Size Fits All'에서 'Tailored Solution'으로의 패러다임 전환을 보여준다. AI 훈련 데이터 문제에 대한 단일한 해답은 존재하지 않으며, 각 기업과 산업이 자신의 상황에 맞는 최적화된 전략을 구축해야 하는 시대가 도래했다.

FAQ

Q1) AI 훈련에 사용되는 데이터의 저작권 문제, 어떻게 해결해야 하나요?

A1) 현재 가장 안전한 방법은 콘텐츠 소유자와의 사전 라이선스 계약 체결입니다. Google이 뉴욕타임스에 3년간 1억 달러를 지급하기로 한 사례처럼, 정당한 대가를 지불하고 명시적 허가를 받는 것이 법적 리스크를 최소화하는 방법입니다. 또한 퍼블릭 도메인 데이터나 Creative Commons 라이선스 데이터를 우선 활용하는 것도 좋은 전략입니다.

Q2) 개인정보보호위원회의 새로운 안내서, 핵심 내용은 무엇인가요?

A2) 2024년 7월 발표된 안내서는 '정당한 이익' 조항을 통해 공개된 개인정보를 AI 학습에 활용할 수 있는 기준을 제시했습니다. △AI 개발 목적의 정당성 △공개된 개인정보 처리의 필요성 △구체적 이익형량이라는 세 가지 요건을 충족하고, 적절한 안전조치를 취하면 활용이 가능합니다. 중요한 점은 기업이 자신의 특성에 맞는 '안전조치의 최적 조합'을 선택할 수 있다는 유연성입니다.

Q3) 2028년 데이터 고갈 예측, 정말 현실화될까요?

A3) 에포크AI의 예측에 따르면 현재 추세가 지속될 경우 2028년경 공개된 온라인 텍스트가 고갈될 가능성이 높습니다. 그러나 이는 기술적 혁신의 동력이 되기도 합니다. 합성 데이터 생성, 연합 학습, 퓨샷 러닝 등의 기술 발전으로 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있는 방법들이 개발되고 있어, 위기가 오히려 혁신을 촉진할 것으로 예상됩니다.

Q4) 중소 AI 기업도 대기업처럼 데이터 라이선스를 확보할 수 있나요?

A4) 개별 기업 차원에서는 어렵지만, 업계 공동 라이선스 풀(Pool)이나 AI-Hub 같은 공공 데이터 플랫폼 활용이 대안이 될 수 있습니다. 또한 특정 도메인에 특화된 소규모 고품질 데이터셋을 확보하거나, 자체 데이터 생성 능력을 키우는 것도 경쟁력 확보 방안입니다. 정부도 중소기업 지원을 위한 데이터 바우처 제도 등을 검토하고 있습니다.

Q5) 앞으로 AI 훈련 데이터 시장은 어떻게 변화할까요?

A5) 데이터 라이선스 시장은 2024년 50억 달러에서 2028년 300억 달러로 6배 성장할 것으로 예측됩니다. '양보다 질' 중심으로 패러다임이 변화하고, 콘텐츠 제작자와 AI 기업 간의 공정한 가치 분배 모델이 정착될 것입니다. 동시에 합성 데이터, 연합 학습 등의 기술 발전으로 개인정보 침해 없는 AI 학습 방법들이 표준화될 것으로 전망됩니다.

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마치며

AI 훈련 데이터를 둘러싼 법적 쟁점은 단순한 기술적 문제를 넘어 디지털 시대 지식재산권 체계의 근본적 재구성을 요구하는 시대적 과제다. 2024년 한 해 동안 벌어진 일련의 변화들—데이터 접근 차단의 급증, 대규모 라이선스 계약의 체결, 새로운 규제 프레임워크의 등장—은 모두 AI 산업이 성숙기로 진입하고 있음을 보여주는 신호들이다. 더 이상 '무료 점심'은 없으며, 모든 이해관계자가 정당한 대가와 책임을 지는 새로운 생태계가 형성되고 있다.

 

주목할 점은 이러한 변화가 AI 혁신을 저해하는 것이 아니라 더 지속가능하고 윤리적인 발전 방향을 제시하고 있다는 것이다. 데이터 제약이라는 외부적 압력은 오히려 기술적 창의성을 자극하여 합성 데이터, 연합 학습, 효율적 학습 알고리즘 등의 혁신을 가속화하고 있다. 한국의 개인정보보호위원회가 제시한 '정당한 이익' 기준이나 EU의 위험 기반 접근법은 혁신과 보호의 균형점을 찾기 위한 정교한 시도들이다.

 

기업들의 전략적 대응도 눈에 띄게 진화하고 있다. 과거의 '수집 우선, 해결 나중' 방식에서 벗어나 사전 리스크 평가, 다층적 안전조치, 투명한 거버넌스를 핵심으로 하는 새로운 데이터 전략이 자리 잡고 있다. 구글의 1억 달러 NYT 라이선스 계약이나 네이버의 언론사 협상은 이러한 패러다임 전환의 구체적 사례들이다.

 

미래의 AI 생태계는 기술적 우수성, 법적 준수성, 윤리적 책임감이 조화를 이루는 방향으로 발전할 것이다. 2028년 예상되는 데이터 고갈은 위기가 아닌 새로운 기회의 시작점이 될 것이며, 이 과정에서 진정으로 혁신적이고 지속가능한 AI 기술들이 등장할 것으로 기대된다. 중요한 것은 모든 이해관계자—AI 기업, 콘텐츠 제작자, 규제 기관, 그리고 시민사회—가 상생의 관점에서 협력하는 것이다.

참고문헌

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2. 에포크AI. (2024). AI 훈련 데이터 고갈 예측 보고서. Epoch AI Research.
3. OpenAI. (2024). 영국 하원 커뮤니케이션 및 디지털 선택 위원회 제출 보고서.
4. 개인정보보호위원회. (2024). 인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서. 대한민국 개인정보보호위원회.
5. AI타임스. (2023). 허락 없이 AI 학습에 사용한 데이터...'저작권' 문제 현안 부각. AI타임스, 7월 7일.
6. 삼성SDS. (2024). AI 시대의 개인정보 보호 방향성에 대한 고찰 및 시사점. 인사이트리포트, 11월 13일.
7. 보안뉴스. (2024). 정부가 제시한 AI 개발·서비스 이용 '인터넷상 공개 데이터' 안전 처리 기준은? 보안뉴스, 7월 17일.
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9. 한국경제. (2023). AI 학습 금지합니다…데이터 저작권 논란 확산. 8월 27일.
10. 한국신문협회. (2023). 네이버 AI 학습 데이터 사용 관련 입장문.
11. Google. (2024). 뉴욕타임스 콘텐츠 라이선스 계약 발표.
12. 미첼, M. (2024). 허깅페이스 AI 모델 예측 분석. Hugging Face.
13. 최수연. (2024). 하이퍼클로바X 발표 기자회견. 네이버.
14. AI-Hub. (2025). 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5.
15. 삼성SDS. (2024). AI 시대의 개인정보 보호 방향성. 인사이트리포트.
16. 유럽연합. (2024). AI Act 시행령 및 벌금 규정.
17. AI타임스. (2023). LLM 개발 비용 증가 분석. 7월 7일.
18. 개인정보보호위원회. (2024). AI 프라이버시 담당조직 구성 가이드.
19. PwC. (2024). 글로벌 AI 훈련 데이터 라이선스 시장 전망.
20. 개인정보보호위원회. (2024). 합성데이터 생성 참조모델. 5월.
21. OECD. (2024). AI 정책 국제 조화 동향 보고서.
22. 각 산업별 AI 데이터 활용 사례. (2024). 복합 자료.