[뉴웨이브]빅데이터 활용의 과제 '개인정보 침해'

모바일 기반의 온라인 쇼핑몰이나 커머스(commerce) 애플리케이션에서 관심 있게 검색해본 몇몇 상품이 쇼핑 플랫폼과 무관한 개인 소셜네트워크서비스(SNS) 화면 한편의 추천 목록에 제시돼 있는 것을 경험해본 적이 있을 것이다. 이러한 온라인 맞춤형 광고나 추천 시스템(recommender system)은 빅데이터를 활용한 광고 및 마케팅 전략의 대표적인 사례다.

빅데이터를 이용한 응용 중 하나는 컴퓨터 알고리즘 구축과 활용 영역이다. 인공지능(AI), 머신러닝, 데이터 구축 시스템 등의 발전으로 컴퓨터 알고리즘은 정치, 교육, 의료 등 분야를 막론하고 인간의 의사결정 과정을 대체하거나 조력자의 역할을 하고 있다. 알고리즘이란 특정 문제를 해결하기 위해 구성된 공식 또는 명령어들로 이뤄진 논리적 과정을 의미하는데 광고 및 마케팅 분야에서는 맞춤형 광고 알고리즘과 상품 추천 시스템 등이 많이 활용되고 있다. 이는 소비자의 누적된 소비 패턴을 분석하고 예측해 적절한 제품을 제안하거나 관심 있는 제품에 대한 광고를 제시하는 등 데이터 수집, 분석, 결과 제시라는 일련의 과정을 시스템적으로 처리하는 방법이다.

빅데이터는 이러한 알고리즘 구축과 활용이 가능하도록 수많은 정보를 제공해주지만 어떠한 목적에 맞게 형성된 자료가 아니기 때문에 정형화되지 않았으며 불필요한 정보도 많이 담고 있을 수 있다. 같은 자료를 가지고 있더라도 각 과정을 어떻게 처리하느냐에 따라 그 결과는 매우 다르게 나타날 수 있으며 때로는 의도치 않게 개인정보가 유출되거나 재구성돼 악용되기도 한다.

개인, 즉 소비자에 대한 정보를 다룬다는 것은 필연적으로 개인정보 침해 가능성에 대한 논쟁을 불러일으킨다. 소비자 개개인의 특성을 파악해 상품을 추천하거나 광고를 제시하는 알고리즘은 그 기능적인 측면만을 고려했을 때 소비자들에게도 도움이 될 수 있는 시스템이다. 하지만 소비자들은 해당 사이트가 자신의 관심사를 어떻게 알아냈는지, 또 어떤 개인정보를 가지고 있으며 이를 상업적으로 어떻게 이용하는지에 의구심을 가지며 개인정보 침해 가능성에 대해 불안감을 보이기도 한다.

정부에서는 개인정보 유출의 피해를 줄이기 위해 개인정보보호법 등 관련 제도의 개정을 통해 소비자가 자신의 정보에 대한 통제권을 더 가질 수 있는 방향으로 정책을 만들어가고 있다. 반면 산업계에서는 빅데이터산업의 발전을 저해하는 요소로 개인정보 보호 이슈 및 관련된 법제의 엄격성을 많이 언급한다. 이처럼 빅데이터에 대한 규제를 완화해달라는 목소리와 개인정보 보호가 우선이기 때문에 더 강력한 규제를 해야 한다는 의견이 팽팽하게 대립하는 실정이다.

최근 주목받기 시작한 연합학습(federated learning) 기술은 데이터를 중앙 서버로 끌어모으는 과정 없이 AI 기술이 가능하도록 도와준다. 예를 들면 구글은 연합학습 방법을 개인정보 침해 논란에서 자유로울 수 있는 빅데이터 활용의 대안으로 보고 이 기술을 이용한 서비스인 지보드를 제시했다. 지보드는 키보드 소프트웨어의 일종으로 키보드 안에서의 구글 검색, 번역, 보이스 타이핑 등 다양한 기능을 제공한다. 이때 사용자가 어떤 단어를 입력하면 학습한 연관어를 제시하는데, 지보드는 해당 유저의 사용 기록을 전달받지 못하더라도 많은 사람이 자신의 기기에서 학습시켜 업데이트한 모델을 바탕으로 신조어를 학습할 수 있다는 것이다.

빅데이터 기반의 기술은 그 방대한 정보와 함축된 가치 때문에 개인정보 침해 이슈에서 완전히 자유로울 수 없는 태생적 한계가 있다. 그럼에도 개인정보 침해 가능성을 최대한 낮추고 사고를 예방하기 위한 다방면의 노력이 필요하다.

정원준(수원대학교 미디어커뮤니케이션학과 부교수)