“개인정보·저작권 규제 혼재”… KOSA, 산업별 데이터 전략 마련 시급

인공지능(AI) 기술의 성능을 좌우하는 학습데이터 정책에 대해 실효성 있는 제도가 부족하다는 지적이 나왔다.

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 산하 초거대AI추진협의회는 최근 이같은 정책 제언을 담은 ‘AI 산업전환을 위한 데이터 전략 보고서’을 발간했다.

보고서에 따르면 최근 생성형 AI 기술 발전에 따라 산업 전반 대규모 학습데이터 수요가 급격하게 증가하고 있다. 국내 AI 시장은 연 평균 25.44% 성장할 것으로 분석했다.

하지만 기업들은 AI 학습데이터 확보 및 처리 과정에서 개인정보 및 저작권 침해, AI 윤리 기준 등 다양한 법적･제도적 리스크가 상존하고 있다. KOSA는 “기업들은 이에 대응하기 위해 상당한 비용과 시간이 소요되는 전처리 작업을 반복적으로 수행하고 있다”고 밝혔다.

현재 데이터 가이드라인도 문제다. KOSA는“현장에서는 가이드라인의 불명확성, 적용의 어려움, 기준 간 불일치 등으로 인해 혼란과 비효율이 지속되고 있다”고 진단했다.

이어 글로벌 주요국이 데이터 주권 확보 경쟁을 벌이는 상황에서 통합된 데이터 전략의 시급성을 제기했다.

미국은 오픈 정부 데이터법과 외국 적대국으로부터 미국인 데이터 보호법(PADFA)으로 데이터 개방과 보안을 강화하고, EU는 유럽 데이터 전략과 AI법(AI Act)으로 규제 표준을 선점하고 있다. 또한 중국은 빅데이터 산업발전 계획으로 국가 차원의 데이터 집적을 추진 중이다. 보고서는 이런 상황에서 한국이 데이터 추격자에 머물 위험성을 경고했다.

보고서에서는 이러한 문제 해결을 위한 개선 방향도 제시했다. 이는 △AI 학습데이터 처리 정책 개선 △산업별 데이터 활용 활성화 △데이터 거버 플랫폼 구축 △AX MAP 구축 등 이다.

AI 학습데이터 처리 정책 개선에서는 산업별 맞춤형 가이드라인을 개발 및 통합하고 구체적인 사례와 판단 기준을 제공해 실무 적용성을 강화해야 한다고 강조했다.

데이터 거버 플랫폼 구축은 사전 컨설팅부터 데이터 품질 검증까지 원스톱 서비스를 제공해 기업의 데이터 전처리 비용을 대폭 줄여야 데이터 경제 활성화와 글로벌 경쟁력 확보 효과를 기대할 수 있다고 밝혔다.

아울러 “의료, 금융, 제조, 유통 등 각 산업의 데이터 특성과 활용 목적을 고려한 세분화된 지침 마련해야 한다”며 “산업별 AI 도입현황과 기술 수준, 규제 환경 통합 시각화, 웹 기반 공개 플랫폼 구축 정책 수립 및 기업 전략 지원을 해야 한다”고 제언했다.