디지털 EU 버스와 AI: 유럽의 데이터 질서는 얼마나 많은 특별 법률 제정을 감당할 수 있을까?

디지털 EU 버스가 실제로 바꿀 것은 무엇일까요?

계획된 EU 디지털 종합 법안은 단순한 유럽 디지털 법률 "정리" 이상의 의미를 지닙니다. 간소화와 관료주의 감소라는 수사적 표현 뒤에는 유럽 데이터 질서의 근본적인 논리에 대한 심각한 개입이 숨어 있습니다. 단순히 형식을 조화시키거나 보고 의무를 간소화하는 대신, 유럽연합 집행위원회는 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 기타 디지털 체제의 핵심 원칙을 변경하려 하고 있습니다. 동시에, 유럽 및 국제 기업들이 개인 데이터를 더욱 광범위하고 쉽게 활용할 수 있도록 인공지능(AI)과 데이터 경제에 맞는 법적 틀을 마련하려는 시도도 하고 있습니다.

경제적 관점에서 이는 전략적 전환을 의미합니다. 엄격한 기본권 중심의 기술 중립적 규제에서 벗어나 인공지능을 미래의 핵심 산업으로 간주하는 기술 정책 중심적 접근 방식으로의 전환입니다. 따라서 이 종합 법안은 명확성을 제공할 뿐만 아니라 특정 비즈니스 모델, 특히 데이터 수집 및 대규모 모델 학습에서 규모의 경제를 누리는 기업에 비대칭적 이점을 제공합니다. 이는 데이터 시장의 인센티브 구조와 권력 역학을 재편합니다.

이 종합안의 핵심은 민감한 데이터, 정보 제공 의무, 최종 기기 데이터 보호 및 쿠키 규칙에 관한 수정안을 포함하는 GDPR의 새로운 제88조 c항입니다. 따라서 이 종합안은 정치경제적 프로젝트로서, 누가 인공지능을 개발할 수 있는지, 어떤 법적 위험과 비용을 수반하는지, 누가 어떤 데이터 자원에 접근할 수 있는지, 그리고 어떤 사업 모델이 규제에 의해 촉진되거나 저해되는지를 규정합니다. 이것이 인공지능에 대한 "무제한적인 특별 법적 영역"을 구성하는지에 대한 논쟁은 단순히 법적인 문제일 뿐만 아니라 산업 및 경쟁 정책과도 직접적으로 관련된 문제입니다.

기술 중립성 대 AI 특권: GDPR 핵심 원칙의 침식

GDPR은 의도적으로 기술 중립적으로 설계되었습니다. 특정 기술을 지칭하는 것이 아니라, 단순한 알고리즘, 기존 소프트웨어, 또는 고도로 복잡한 AI 시스템 등 어떤 방식으로든 개인 데이터를 처리하는 것을 의미합니다. 이러한 원칙은 기본권에 대한 유사한 위험을 유사하게 규제하도록 보장합니다. 그러나 이번 통합 법안은 이러한 원칙을 점진적으로 훼손하고 있습니다.

제88조 c항은 인공지능 시스템의 개발 및 운영을 GDPR 제6조(1)(f)항의 의미 내에서 정당한 이익으로 명시적으로 규정하는 것을 목표로 합니다. 이는 인공지능이라는 맥락에 기술 특유의 특별 대우를 부여하는 것입니다. 경제적 관점에서 볼 때, 이는 특정 기술인 인공지능이 기존 데이터 처리 방식보다 위험성이 더 높음에도 불구하고 법적으로 특권을 부여받는다는 것을 의미합니다. 인공지능법을 준수하는 것만으로는 이 문제를 부분적으로만 해결할 수 있는데, 보호 수준이 동일하지 않고 인공지능법 자체가 개인정보를 포괄적으로 기반으로 하는 것이 아니라 위험 기반으로 접근하기 때문입니다.

더욱이, AI의 정의는 매우 광범위합니다. 자동화된 데이터 분석의 거의 모든 고급 형태가 AI법의 의미 내에서 AI 시스템으로 해석될 수 있다면, 제88조 c항은 특권의 범위를 고전적인 "GenAI"나 딥러닝 애플리케이션을 훨씬 넘어 확장합니다. 실제로 기업들은 더 유리한 법적 대우를 받기 위해 데이터 집약적인 자동화 처리 과정을 거의 모두 AI로 규정할 수 있습니다. "일반" 데이터 처리와 "AI 처리" 사이의 경계가 모호해지고, 바로 이러한 모호함이 경제적으로 매력적입니다. 적절한 위치에 있는 기업들은 규정 준수 비용과 법적 취약성을 줄일 수 있기 때문입니다.

이는 사실상 기술적 우위를 확보하는 결과를 초래하여 GDPR의 중립적이고 기본권 지향적인 설계를 훼손할 것입니다. 이러한 상황은 디지털 단일 시장의 시장 질서에 광범위한 영향을 미칩니다. 즉, "AI"임을 법적으로 확실하게 입증할 수 있는 기업은 데이터에 더 쉽게 접근하고, 법적 불확실성을 줄이며, 잠재적으로 집행 비용을 절감할 수 있게 됩니다.

압박 속의 데이터 최소화: 대중이 정당성을 얻을 때

이번 종합 법안의 특히 중요한 쟁점은 건강 정보, 정치적 견해, 민족적 배경, 성적 지향과 같은 민감한 데이터 처리에 관한 것입니다. 이러한 데이터 범주는 GDPR에 따라 엄격하게 처리가 금지되어 있으며, 극히 제한적인 예외만 허용됩니다. 이번 종합 법안은 인공지능 시스템의 학습 및 운영을 구체적인 정당화 사유로 제시하며 추가적인 예외를 도입하고 있습니다.

경제적으로 폭발적인 영향을 미치는 측면은 단순히 데이터 공개 자체보다는 그 이면에 깔린 공급 논리에 있습니다. 데이터 집약적이고 방대한 처리량일수록 고성능 AI 모델 개발에 필수적이라는 명분이 더욱 쉽게 생겨납니다. 데이터 최소화 원칙, 즉 목표에 맞춰 최소한의 데이터를 사용하는 원칙이 완전히 뒤집히는 것입니다. 데이터의 풍부함은 위협이 아니라 정당화의 근거가 되는 것입니다.

데이터 수요가 높은 비즈니스 모델, 특히 거대한 사용자 기반을 가진 글로벌 플랫폼의 경우 이는 구조적 이점입니다. 수십억 개의 데이터 포인트를 보유하고 이를 모델에 통합하여 종합적으로 처리할 수 있는 기술적 수단을 갖춘 기업은 데이터 세트가 제한적인 중소기업보다 '필요성'이라는 명분을 더 쉽게 활용할 수 있습니다. 혁신 친화적인 간소화로 포장된 것이 실제로는 이미 시장을 장악하고 있는 기업들에게 규모의 경제와 네트워크 외부 효과를 더욱 강화하는 결과를 낳습니다.

동시에, 위험 측면에서 집단적인 취약성이 발생합니다. 광범위하게 수집된 민감한 데이터를 기반으로 학습된 AI 시스템은 데이터 유출, 재식별, 차별적 패턴에 구조적으로 취약합니다. 디지털 EU 옴니버스 법안은 "적절한 기술적 및 조직적 조치"를 요구하지만, 이러한 요구 사항은 의도적으로 포괄적인 용어로 표현되어 있습니다. 이러한 개방성은 두 가지 경제적 효과를 가져옵니다. 한편으로는 기술적 데이터 보호에 대한 유연하고 혁신적인 접근 방식을 가능하게 하지만, 다른 한편으로는 복잡한 보호 개념을 신뢰할 수 있게 구현할 자원이 부족한 소규모 제공업체에게 책임 및 입증 위험을 전가합니다. 디지털 EU 옴니버스 법안: 규제 명확성인가, 아니면 데이터에 굶주린 AI 기업을 위한 백지 상태인가?

관료주의 축소는 데이터 보호 체제의 지각변동을 위한 구실에 불과한가? '디지털 옴니버스'는 단순한 기술적 간소화 법안 이상의 의미를 지닌다

유럽연합 집행위원회는 계획된 "디지털 EU 종합 법안"을 관료주의 축소, 일관성 강화, 디지털 단일 시장에서의 경쟁력 향상이라는 실용적인 개혁 프로젝트로 홍보하고 있습니다. 정치적 홍보 활동은 "단순화"라는 담론에 집중되어 있는데, 이 단어는 유럽 정치에서 거의 필연적으로 긍정적인 의미를 떠올리게 합니다. 그러나 실제로는 단순한 편집상의 개편이 아니라, 유럽 데이터 보호 및 디지털 규제 전반의 근본적인 논리에 대한 심오한 개입입니다.

핵심은 인공지능과 데이터 기반 비즈니스 모델의 역할에 있습니다. 이 포괄적인 법안은 GDPR, AI법, 데이터법, ePrivacy 지침 등 여러 법률을 새로운 방식으로 연계하여 데이터 활용 확대를 지지하는 방향으로 균형을 이동시키고 있습니다. 법적 확실성을 확보하고 혁신을 촉진한다는 명목하에, AI를 위한 대규모 데이터 처리가 제한되기보다는 오히려 장려되는 새로운 체제가 제시되고 있습니다. 바로 이 지점에서 데이터 보호 전문가, 소비자 단체, 그리고 학계 일각으로부터 거센 비판이 쏟아지고 있습니다.

독일 소비자단체연합(vzbv)을 위해 스피릿 리걸(Spirit Legal)이 작성한 보고서 분석은 유럽 디지털 정책의 핵심 갈등을 조명합니다. 유럽은 글로벌 AI 허브, 기본권의 진정한 수호자, 그리고 소비자 보호자라는 세 가지 역할을 동시에 수행할 수 있을까요? 아니면 지정학적 및 산업 정책 논리에 따라 데이터 보호가 조용히 희생될까요? 포괄적 초안은 브뤼셀이 AI 친화적인 예외 체제를 위해 GDPR에 대한 현재의 엄격한 해석을 적어도 부분적으로 완화할 준비가 되어 있음을 시사합니다. 따라서 중요한 질문은 이것이 필요한 현대화인지, 아니면 AI를 위한 "무제한적인 특별 법률 영역"의 시작인지입니다

제88조 c항과 우대 조치의 논리: 기술 중립성이 어떻게 특별 기술법이 되는가

이번 갈등의 핵심은 GDPR에 새로 추가될 예정인 제88조 c항입니다. 이 조항은 인공지능 시스템의 개발, 훈련 및 운영을 GDPR 제6조 1항 (f)호에서 정의하는 "정당한 이익"으로 명시적으로 분류하는 것을 목표로 합니다. 언뜻 보면 단순한 명확화처럼 보입니다. AI 기업들은 매번 동의나 특별 조항에 얽매이지 않고 기존의 법적 근거에 의존할 수 있게 될 것이라는 의미입니다. 그러나 이는 법률 체계의 근간을 흔드는 패러다임의 변화입니다.

지금까지 GDPR은 기술 중립적으로 설계되었습니다. "인공지능(AI)"과 다른 데이터 처리 방식을 구분하지 않고, 데이터 유형, 맥락, 그리고 정보 주체에게 미치는 위험에 따라 권리와 의무를 연계합니다. 그러나 제88조 c항은 이러한 원칙을 위반하는 것입니다. 인공지능에 개인 데이터에 대한 특별한 접근 권한을 부여하는 것이기 때문입니다. 바로 이 지점에서 헨세와 바그너가 "무한한 특별 법적 영역"에 대해 경고한 바가 드러납니다.

문제는 인공지능법의 인공지능 정의가 지나치게 광범위하다는 점에서 더욱 악화됩니다. 이 법에 따르면, 머신러닝부터 규칙 기반 시스템에 이르기까지 특정 기술을 사용하여 패턴을 인식하고, 예측을 하거나, 의사결정을 지원하는 거의 모든 소프트웨어가 인공지능 시스템으로 간주됩니다. 여기에 제88조 c항까지 더해지면, 정교한 데이터 처리라면 거의 모두 인공지능 관련 기술로 분류될 수 있습니다. 이는 기업들이 규제 당국의 특혜를 받기 위해 자사 인프라를 인공지능 시스템으로 "표시"하려는 강력한 유인을 만들어냅니다.

이는 겉보기에는 좁고 특수한 사례처럼 보이는 인공지능을 데이터 보호 요건의 체계적인 완화를 위한 관문으로 변모시킵니다. 지금까지 특정 기술에 대한 특별 법률 제정을 막는 중요한 안전장치였던 GDPR의 기술 중립성이 훼손될 것입니다. 법적으로, 이미 실질적으로 경계를 정의하기 어려운 기술 범주가 다른 형태의 데이터 처리보다 구조적인 우위를 점하게 될 것입니다. 점점 더 많은 프로세스가 알고리즘적으로 최적화되는 환경에서, 이는 유럽 데이터 자본주의의 미래 전체를 좌우할 규제적 전환점이라고 해도 과언이 아닙니다.

"데이터가 많을수록 허용될 가능성이 높다"는 원칙이 빅테크 기업에 위험한 유인 구조를 만들어내는 방식

이번 통합안은 데이터 최소화 및 목적 제한이라는 기존 논리와 충돌하는 부분에서 특히 논란이 되고 있습니다. GDPR은 특정 목적에 절대적으로 필요한 만큼의 개인 데이터만 수집 및 처리할 수 있다는 원칙에 기반합니다. 이 원칙은 무제한적인 데이터 수집 및 프로파일링에 대한 대안으로 명시적으로 설계되었습니다.

적어도 실제 적용에 있어서는, 옴니버스 방식은 인공지능(AI)의 맥락에서 이러한 논리를 뒤집습니다. 이 방식의 논리는 대규모 데이터셋이 AI 모델 학습에 사용될 때 데이터 처리를 정당화하는 데 특별한 비중을 차지한다는 것을 시사합니다. 검토자들은 이를 왜곡된 인센티브 구조로 해석합니다. 즉, 수집된 데이터가 광범위하고 다양하며 방대할수록 AI에 사용하는 것을 정당화하기가 더 쉬워진다는 것입니다. 따라서 대규모 스크래핑, 프로파일링, 그리고 다양한 소스의 병합이 AI 최적화라는 명목하에 정당화될 수 있습니다.

경제적인 관점에서 볼 때, 이러한 구조는 이미 방대한 데이터 세트를 보유하고 있으며 대규모로 추가 데이터를 집계할 수 있는 역량을 갖춘 기업, 특히 미국에 기반을 둔 플랫폼 기업들에게 체계적으로 유리하게 작용합니다. 사용자 수가 많을수록, 상호작용 데이터가 많을수록, 연결 지점이 많을수록, 이러한 데이터를 AI 파이프라인에 투입하는 데 있어 소위 "정당한 이익"이 더욱 강력해집니다. 이와 유사한 데이터 양과 인프라를 갖추지 못한 중소기업(SME)은 불리한 입장에 놓이게 됩니다. 따라서 이러한 통합 아키텍처는 이미 시장을 지배하고 있는 기업들에게 규모 확장의 시너지 효과를 제공하는 역할을 합니다.

더 나아가, 또 다른 중요한 측면이 있습니다. 대규모 데이터 세트가 AI 시스템의 정확성과 공정성을 향상시킨다는 주장이 때때로 비판 없이 정당화 근거로 사용된다는 점입니다. 경제적 관점에서 볼 때, 모델의 성능과 견고성이 데이터 양이 많을수록 향상되는 것은 사실입니다. 그러나 이러한 효율성 증가는 정보 비대칭성 심화, 권력 집중, 그리고 개인 및 사회적 패턴의 재현 위험 증가라는 대가를 치러야 합니다. 이러한 주장은 데이터 최소화와 목적 제한이 GDPR에 우연히 포함된 것이 아니라, 바로 이러한 권력 불균형에 대한 대응책으로 제정되었다는 사실을 크게 간과하고 있습니다.

개인정보보호 수준을 약화시키는 것이 왜 시스템적 위험을 초래하는가?

건강, 민족적 출신, 정치적 견해, 종교적 신념 또는 성적 지향과 관련된 데이터와 같은 특수 범주의 개인 데이터는 GDPR에 따라 엄격하게 처리가 금지되며, 예외 사항은 매우 제한적입니다. 이번 포괄적 개정안은 새로운 예외 조항을 도입하여 인공지능 개발 및 운영 맥락에서 이러한 데이터를 활용할 수 있는 가능성을 확대합니다. 이는 편견과 차별을 방지하기 위해 포괄적인 데이터가 필요하다는 점을 근거로 합니다.

하지만 실제로는 이는 영향을 받는 사람들이 이용할 수 있는 통제 수단을 강화하지 않고, 매우 민감한 데이터의 사용을 정상화하는 결과를 낳습니다. 민감한 특성이 개인을 직접적으로 식별할 수 없거나 주로 훈련 데이터 세트의 통계 변수로 기능하는 한 "문제가 없는" 것처럼 보인다는 생각은 특히 문제가 됩니다. 익명 또는 가명으로 처리된 데이터 세트조차도 집단, 사회적 환경 또는 소수자에 대한 추론을 가능하게 하고 차별적 패턴을 강화할 수 있습니다.

경제적 관점에서 볼 때, 이러한 규제는 특히 가치 있고 심층적인 정보를 추가함으로써 AI 모델 개발에 필요한 원자재의 범위를 넓힙니다. 건강 데이터, 정치적 성향, 심리 프로필 등 이러한 데이터는 광고, 보험, 금융, 노동 시장 분야에서 막대한 금전적 가치를 지닙니다. 이러한 데이터에 대규모로 접근할 수 있는 주체는 훨씬 더 세분화되고 수익성이 높은 모델을 개발할 수 있습니다. 데이터의 민감한 특성과 경제적 잠재력이 결합됨으로써 개인의 자율성과 민주주의 및 사회 통합이라는 두 가지 측면에서 위험이 발생합니다.

특히 인공지능(AI) 분야에서는 시스템적 편향의 위험이 매우 높습니다. 민감한 데이터로 학습된 모델은 정보뿐만 아니라 암묵적인 가치 판단과 고정관념까지 재현할 수 있기 때문입니다. 부정적인 영향을 제한하기 위해 제안된 "적절한 기술적 및 조직적 조치"는 초안에서 모호한 상태로 남아 있습니다. 이로 인해 불확실한 상황이 발생합니다. 한편으로는 매우 민감한 데이터가 AI 학습에 노출되는 반면, 다른 한편으로는 명확하고 강제력 있는 보호 및 통제 기준이 부족합니다. 이러한 구조에서는 기술적 우위와 높은 위험 감수 능력을 가진 주체들이 가장 큰 이득을 얻게 됩니다.

뒷문을 통한 침식: 표준 텍스트 대신 암송문 사용 및 집행력 약화

전문가들의 또 다른 핵심 비판은 중요한 보호 메커니즘이 법적 구속력이 있는 법률 본문에서 구속력이 없는 해설서로 방법론적으로 이동했다는 점입니다. 법률 기법 차원에서는 사소한 기술적 세부 사항처럼 보일 수 있지만, 이는 법의 집행 가능성에 엄청난 실질적 영향을 미칩니다.

서문은 주로 해석 지침의 역할을 하며, 직접적으로 강제력을 갖는 법적 규범은 아닙니다. 만약 필수적인 보호 조치들, 예를 들어 동의 철회 절차, 정보 제공 의무, 웹 스크래핑 제한 등이 명확하게 규정된 조항이 아닌 서문에 주로 명시되어 있다면, 데이터 보호 당국이 활용할 수 있는 선택지가 크게 제한될 것입니다. 위반 행위에 대한 기소가 어려워지고, 벌금 및 명령의 근거가 불분명해지며, 기업들은 이러한 서문들이 단지 "해석 보조 자료"일 뿐이라고 주장할 수 있습니다.

인공지능 관련 대규모 데이터 처리의 경우, 이러한 구조는 규제 범위를 확대할 여지를 제공합니다. 특히 소셜 네트워크, 포럼, 뉴스 사이트 등 공개적으로 접근 가능한 정보를 웹 스크래핑하는 경우, 영향을 받는 사람들이 정보를 제공받지 못하거나 권리를 행사할 현실적인 기회를 얻지 못할 위험이 큽니다. 이러한 관행을 막는 핵심적인 장벽이 법률 본문에 명시되지 않고 서문에서만 암시된다면, 실제 데이터 보호는 연성법과 기업의 선의에 의존하는 수준에 그치게 됩니다.

경제적 관점에서 볼 때, 이는 비용 구조를 변화시킵니다. 데이터를 적극적으로 수집하고 AI 모델을 학습시키는 기업은 법적 모호성 덕분에 이익을 얻습니다. 규제 당국이 조치를 취하지 않거나 장기간의 법원 판결을 기다려야 하는 경향이 있기 때문입니다. 따라서 법적 위험이 연기되고 감소하며, 단기적으로는 특히 위험 감수 성향이 높은 기업에게 경쟁 우위를 제공합니다. 경쟁 환경에서 정직성과 규정 준수는 오히려 불이익을 받는 반면, 기존의 틀을 깨는 행위는 보상받는 것처럼 보입니다. 이는 규제 역설적 인센티브의 전형적인 사례입니다.

인공지능 훈련 데이터에 대해 별도로 엄격하게 정의된 표준을 마련하는 것이 상충되는 목표들 사이에서 더 나은 균형을 이룰 수 있는 이유는 무엇일까요?

전문가들은 "정당한 이익"에 기반한 포괄적인 합법화 방식에 대한 대안으로, 인공지능 시스템 훈련을 위한 구체적이고 독립적인 법적 근거를 제안합니다. 경제적 관점에서 볼 때, 이는 데이터 보호를 전반적으로 약화시키는 것이 아니라, 구체적이고 엄격한 조건을 통해 혁신 촉진과 개인정보 보호 사이의 갈등을 해결하려는 시도입니다.

그러한 특별한 법적 근거에는 여러 가지 보호 장벽이 포함될 수 있습니다

첫째, 기업이 익명화, 가명화 또는 합성 데이터를 사용하여 동일한 결과를 얻을 수 없음을 입증할 수 있는 경우에만 개인 데이터에 접근할 수 있도록 엄격한 검증 요건을 명문화할 수 있습니다. 이는 데이터 익명화 방법, 합성 데이터 생성 및 설계 단계부터 개인정보 보호를 고려하는 데 대한 투자를 장려할 것입니다. 혁신의 방향은 무분별한 데이터 수집에서 벗어나 데이터 최소화를 관리하는 기술적 창의성으로 전환될 것입니다.

둘째로, 이러한 표준은 데이터 유출을 방지하기 위한 최소한의 기술 표준을 의무화할 수 있습니다. AI 모델은 학습 데이터에서 얻은 개인 식별 정보를 출력물에 복제하거나 재구성할 수 있도록 해서는 안 됩니다. 이를 위해서는 단순한 필터만으로는 부족하며, 차분 프라이버시, 출력 제어 메커니즘, 엄격한 평가 파이프라인과 같은 견고한 아키텍처 설계가 필요합니다. 이러한 설계의 경제적 논리는 명확합니다. 개인 데이터를 보호하는 모델 아키텍처에 투자하는 것은 장기적으로 책임 위험을 줄이고 신뢰를 강화하기 때문입니다.

셋째, 표준은 AI 학습 데이터의 사용 목적을 엄격하게 제한할 수 있습니다. 특정 AI 학습 목적으로 수집되거나 사용된 데이터는 다른 맥락이나 새로운 모델에 쉽게 재사용할 수 없도록 하는 것입니다. 이는 수집된 데이터 세트를 다양한 개발을 위한 영구적인 자원으로 취급하는 관행을 제한할 것입니다. 기업은 명확하게 구분된 데이터 풀을 유지하고 사용 경로를 투명하게 문서화해야 합니다.

이러한 특수한 법적 틀은 무조건적인 권한을 부여하는 것이 아니라, 제한적인 권한을 부여하는 것입니다. 이는 일반 조항으로 모호하게 처리되는 인공지능 혁신과 기본권 보호 사이의 긴장 관계를 명확히 규정할 수 있습니다. 정치적으로는 다소 부담스러울 수 있지만, 법치주의 관점에서는 훨씬 더 타당합니다. 왜냐하면 갈등이 여러 겹의 해석 뒤에 숨겨지지 않고 공개적으로 법제화되기 때문입니다.

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취약 계층과 디지털 자서전: 어린이와 청소년이 AI 자본주의의 실험장이 될 위험에 처한 이유

특히 민감한 부분은 미성년자 및 기타 취약 계층 보호 문제입니다. 어린이와 청소년은 이미 소셜 미디어, 게임 환경, 교육 플랫폼, 건강 앱 등에서 엄청난 양의 디지털 흔적을 남기고 있습니다. 이러한 데이터는 매우 상세하고 종종 평생에 걸친 디지털 기록을 담고 있습니다. 인공지능 학습 및 개인화 맥락에서, 구체적이고 충분한 정보에 입각한, 그리고 언제든 철회 가능한 동의 없이 이러한 데이터를 모델에 어느 정도까지 포함시킬 수 있는지에 대한 의문이 제기됩니다.

전문가들은 미성년자의 데이터를 인공지능 학습에 사용할 경우 부모의 명시적인 동의를 받아야 한다고 주장합니다. 나아가, 성인이 된 청소년은 기존 모델에 자신의 데이터가 더 이상 사용되는 것을 무조건적으로 금지할 권리를 가져야 한다고 제안합니다. 이는 향후 데이터 처리뿐 아니라, 이미 학습된 모델에 사용된 데이터 또한 기술적으로 가능한 범위 내에서 수정되어야 함을 의미합니다.

경제적 관점에서 볼 때 이는 불편하지만 매우 중요합니다. 미성년자 데이터는 인공지능 애플리케이션에 특히 매력적인데, 조기 패턴 인식, 장기적인 프로파일링, 그리고 수년(심지어 수십 년)에 걸친 타겟 광고를 가능하게 하기 때문입니다. 소비, 교육, 광고 시장에서 이러한 장기적인 시간적 관점은 엄청난 가치를 지닙니다. 만약 이러한 데이터가 규제 없이 학습 기반으로 사용된다면, 기업들은 사실상 극복 불가능한 데이터 우위를 확보하게 될 것입니다. 그렇게 되면 젊은 세대는 의식적이고 정보에 입각한 결정을 내린 적도 없이 장기적인 인공지능 비즈니스 모델을 위한 체계적인 자원이 되어버릴 것입니다.

동시에, 디지털 생활에서의 오류, 편견 또는 불행했던 경험들이 모델에 영구적으로 남을 위험이 존재합니다. 예를 들어, 이전의 온라인 활동이 간접적으로 진로, 대출 또는 보험 조건에 영향을 미칠 수 있습니다. 모델이 공식적으로 "익명"으로 작동하더라도, 집단 수준의 상관관계는 특정 사회 집단의 교육 및 고용 기회에 장기적인 영향을 미칠 수 있습니다. 문제가 있는 사회 환경에서 성장한 사람들은 통계적으로 부정적인 위험 프로필에 속할 가능성이 더 높습니다. 따라서 미성년자를 위한 강력한 보호 장치의 부재는 알고리즘적 형태로 사회적 불평등을 영속화합니다.

"차세대를 위한 디지털 주권"이라는 정치적 수사는 공허한 구호에 그칩니다. 미래의 디지털 생태계에 가장 직접적으로 노출될 세대가 현재 제대로 보호받지 못한 채 AI 데이터 스트림에 투입되고 있기 때문입니다. 경제적 관점에서 볼 때, AI 제공업체들이 귀중한 데이터에 무제한으로 접근할 수 있다는 단기적인 이점은 개인 데이터 유출을 훨씬 뛰어넘는 장기적인 사회적 비용을 수반합니다. 문제는 민주 사회가 젊은 시민들의 삶의 이야기를 AI 산업의 주요 원자재로 삼을 준비가 되어 있느냐는 것입니다.

신뢰는 생산 요소이다: 데이터 보호 약화가 유럽 디지털 경제에 경제적 위험 요소가 되는 이유

공개적인 논의에서 데이터 보호는 종종 혁신의 장애물로 묘사됩니다. 그러나 실증 데이터는 다른 양상을 보여줍니다. 독일 소비자단체연합(vzbv)이 실시한 대표적인 설문조사에 따르면, 대다수 소비자에게 디지털 서비스 이용의 핵심 전제 조건은 신뢰입니다. 응답자의 87%가 디지털 사용에 있어 신뢰가 필수적이라고 답한 것은, 신뢰할 수 있는 법적 틀과 효과적인 통제 수단 없이는 복잡하고 데이터 집약적인 애플리케이션의 건전한 시장이 형성될 수 없다는 점을 분명히 보여줍니다.

GDPR은 현재 이중적인 역할을 수행합니다. 한편으로는 특정 비즈니스 모델을 단기적으로 제한하거나 기업에 추가 비용을 부담하게 합니다. 다른 한편으로는 신뢰의 제도적 기반을 제공합니다. 60% 이상의 소비자가 유럽 데이터 보호 규정을 준수하는 기업을 더 신뢰한다고 응답했습니다. 이러한 신뢰는 막연한 '느낌'이 아니라 실질적인 경제적 요인입니다. 사용자들이 민감한 정보를 공개하거나, 새로운 서비스를 시험하거나, 의료 또는 금융 분야와 같은 일상생활에서 데이터 기반 시스템을 신뢰할 의향이 있는지 여부를 결정하는 중요한 요소입니다.

데이터 보호가 점차 약화되고 인공지능의 이익을 위해 근본 원칙이 희생된다는 인상이 생겨 이 기반이 약화된다면 심각한 결과가 초래될 것입니다. 단기적으로는 일부 기업의 데이터 사용이 더 쉬워질 수 있습니다. 그러나 중장기적으로는 전체 생태계에 대한 회의론이 커질 것입니다. 사용자들은 회피 행동, 회피 전략, 의식적인 데이터 축소, 또는 매우 제한적인 도구 사용으로 반응할 것입니다. 한 번 잃은 신뢰는 회복하기 어렵고, 처음부터 견고하고 일관된 법적 틀을 준수하는 데 드는 노력보다 회복 비용이 훨씬 더 클 것입니다.

이는 유럽 디지털 경제에 전략적인 의미를 갖습니다. 미국 플랫폼에 대한 경쟁 우위는 단순히 데이터 양이나 공격적인 데이터 수집만으로는 확보할 수 없습니다. 이미 다른 국가들이 이 분야에서 훨씬 앞서 있기 때문입니다. 차별화를 위한 현실적인 길은 신뢰성, 투명성, 책임성, 그리고 데이터 집약적인 서비스를 가치 기반 규제 체계에 안정적으로 통합하는 데 있습니다. 사실상 정반대의 신호를 보내는 포괄적인 접근 방식은 유럽이 글로벌 경쟁에서 발전시킬 수 있었던 강점을 오히려 약화시킵니다.

비대칭적 효과: 포괄 법안이 빅테크 기업을 강화하고 유럽 중소기업을 약화시키는 이유

핵심적인 비판은 계획된 규제 완화 조치가 구조적으로 대규모의 데이터 중심 플랫폼 기업, 즉 흔히 "빅테크"라고 불리는 기업들에 주로 혜택을 준다는 점입니다. 그 근본적인 경제적 논리는 간단합니다. 이미 막대한 양의 데이터를 보유하고, 데이터 수집 및 처리를 위한 글로벌 인프라를 운영하며, 전문적인 규정 준수 팀을 보유한 기업은 존립에 대한 위협 없이 규제의 허점과 예외 조항을 전략적으로 활용할 수 있다는 것입니다. 하지만 중소기업(SME)의 경우는 상황이 완전히 다릅니다.

인공지능(AI) 학습 및 운영을 "정당한 이익"으로 인정하려면 복잡한 균형 과정이 필요합니다. 기업의 이익과 영향을 받는 사람들의 권리 및 자유를 비교 형량해야 하기 때문입니다. 대기업은 법무팀을 통해 정교한 문서를 작성하여 이러한 고려 사항을 뒷받침할 수 있고, 시장 지배력을 바탕으로 잠재적 벌금을 장기적인 관점에서 계산된 위험으로 감수할 수 있습니다. 반면 중소기업은 위험하지만 잠재적으로 경쟁력에 중요한 데이터 사용을 신중하게 자제하거나, 충분한 법률 지식 없이 회색 지대에 발을 들여놓는 두 가지 선택에 직면합니다.

게다가 네트워크 효과도 존재합니다. AI 학습을 위한 대규모 데이터 사용이 용이해지면, 이미 방대한 데이터를 보유한 기업들이 가장 큰 이득을 얻게 됩니다. 추가 데이터 패키지 하나하나가 모델 성능을 향상시키고 서비스의 매력을 높이며, 결과적으로 더 많은 사용자와 데이터 유입을 증폭시킵니다. 따라서 시장 균형은 소수의 글로벌 플랫폼에 더욱 유리하게 기울어집니다. 데이터 사용량은 적지만 개인정보 보호에 더 중점을 둔 접근 방식으로 경쟁하려는 유럽 기업들은 점점 더 방어적인 입장에 놓이게 됩니다.

유럽 ​​기업 강화와 디지털 주권 확대를 표방하는 정치적 목표는 규제의 실제 효과와 모순됩니다. 주로 기존 최상위 계층에게 혜택을 주는 규제 완화는 권력 집중을 제한하기는커녕 오히려 심화시킵니다. 유럽의 산업 및 입지 정책 측면에서 이는 "규제 완화"로 포장된 조치가 오히려 외국 데이터 및 AI 인프라에 대한 구조적 의존으로 이어질 수 있음을 의미합니다. 주권은 느슨한 규제를 통해서가 아니라, 자체적으로 신뢰할 수 있고 경쟁력 있는 대안을 구축할 수 있는 능력을 통해 달성됩니다.

옴니버스 법안 논쟁에서 드러나듯이, 유럽의 디지털 정책은 산업적 이익과 기본권 사이에서 딜레마에 빠져 있습니다

디지털 옴니버스 법안이 미국 정부와 미국 기술 기업들의 영향력 하에 상당 부분 만들어졌다는 의혹은 이 논쟁의 지정학적 차원을 시사합니다. 글로벌 AI 경쟁에서 데이터 흐름, 모델 접근성, 클라우드 인프라는 전략적 자원입니다. 유럽 사용자 데이터 활용을 통해 디지털 경제에서 큰 이득을 얻는 미국에게는 보다 유연한 유럽의 법적 틀이 매우 중요합니다.

유럽 ​​데이터 보호 기준을 약화시키는 포괄적 협정은 간접적으로 데이터 전송, 교육 협력, 그리고 유럽 데이터를 글로벌 AI 모델에 통합하는 데 대한 장벽을 낮춥니다. 비록 대서양 횡단 데이터 협정과 같은 공식적인 전송 규칙이 유지되더라도, 유럽 내 보호 조치가 완화되면 이러한 전송을 실제로 엄격하게 처리해야 한다는 정치적, 규제적 압력이 줄어듭니다.

동시에 유럽은 세계 다른 지역에 모호한 신호를 보내고 있습니다. GDPR은 종종 세계적인 기준점으로 여겨져 왔으며, 수많은 국가들이 이를 기반으로 데이터 보호법을 제정했습니다. 만약 EU 스스로가 AI 산업의 이익을 위해 핵심 원칙들을 완화할 준비가 되어 있다는 것이 분명해진다면, 이는 EU의 규범적 리더십을 약화시킬 것입니다. 다른 국가들은 엄격한 데이터 보호 체계가 결국 경제적 현실에 희생되고 있다고 결론 내릴 수 있으며, 결과적으로 전 세계적인 보호 기준 전체가 약화될 수 있습니다.

권력 정치적 관점에서 볼 때, 유럽은 딜레마에 직면해 있습니다. 기본권에 대한 엄격한 틀을 고수한다면 인공지능 경쟁에서 단기적으로 불리한 위치에 놓일 위험이 있습니다. 반대로 점진적으로 이러한 엄격함을 완화한다면 유연성은 다소 확보할 수 있겠지만, 디지털 자기결정권의 수호자로서의 정체성을 잃게 될 것입니다. 현재 구상 중인 디지털 옴니버스(Digital Omnibus)는 이러한 딜레마를 해결하기 위해 양면성을 내세우고 있습니다. 표면적으로는 기본 가치를 옹호하는 것처럼 보이지만, 실제로는 광범위한 데이터 사용을 허용하는 허점과 예외 조항을 만들어냅니다. 그러나 경제적으로 볼 때, 이는 명확성을 가져오기보다는 불확실성이 만연한 혼합 시스템으로 이어질 뿐입니다.

유럽 ​​디지털 경제의 두 가지 발전 방향과 그 중장기적 영향

디지털 버스의 경제적 영향을 평가하기 위해 두 가지 시나리오를 간략하게 살펴보는 것이 유용합니다. 하나는 현재 버전과 거의 동일한 디자인으로 구현하는 시나리오이고, 다른 하나는 주요 비판점을 해결하고 방향을 크게 수정하는 시나리오입니다.

첫 번째 시나리오에서는 AI 학습 및 운영이 합법적 이익으로 널리 인정되고, 민감한 데이터가 모호한 안전장치 하에 학습 파이프라인에 더 자주 포함되며, 필수적인 안전장치는 설명서에만 언급될 것입니다. 단기적으로는 특히 이미 방대한 데이터셋을 보유한 유럽 기업들이 법적 위험이 완화된 것으로 인식되어 이익을 볼 수 있습니다. 투자자들은 특정 부문, 특히 생성형 모델, 개인 맞춤형 광고, 의료 및 핀테크 애플리케이션 분야에서 새로운 성장 기회를 볼 수 있을 것입니다.

그러나 중기적으로는 서두에서 언급한 부작용이 심화될 것입니다. 글로벌 플랫폼 기업에 유리한 시장 집중 효과, 사용자 신뢰도 하락, 개인 데이터 사용에 대한 사회적 갈등 증가, 그리고 정책 입안자와 규제 당국이 문제 있는 상황을 사후적으로 시정해야 한다는 압력 증가 등이 그 예입니다. 법적 불확실성은 사라지지 않고 단지 형태만 바뀔 것입니다. 개별적이고 명확한 금지 조항 대신, 법원이 수년간 판례를 확립해야 하는 애매한 사례에 대한 수많은 분쟁이 발생할 것입니다. 이는 기업에게 해석의 불확실성을 야기하는 위험을 초래하며, 기대했던 구제책은 허상에 불과할 것입니다.

대안 시나리오에서는, 포괄적인 법안은 여전히 ​​간소화와 조화를 목표로 하되, 핵심 영역에서 더욱 정교해질 것입니다. 제88조 c항은 인공지능 학습을 위한 구체적이고 명확한 법적 근거로 축소되어, 데이터 최소화, 목적 제한, 정보 주체의 권리를 명시적으로 재확인할 것입니다. 민감한 데이터는 명확하고 엄격한 조건 하에서만 사용할 수 있으며, 필수적인 보호 조치는 전문에 숨겨져 있는 것이 아니라 규정 본문에 명시될 것입니다. 동시에, 입법자는 표준화된 지침, 인증 또는 기술 참조 아키텍처와 같은 구체적인 도구를 통해 중소기업이 GDPR을 준수하며 데이터를 사용할 수 있도록 지원할 것입니다.

단기적으로는 이러한 시나리오가 일부 비즈니스 모델에 불편함을 초래할 수 있습니다. 데이터 집약적인 AI 프로젝트는 재설계하거나 다른 데이터 아키텍처를 갖춰야 할 수도 있습니다. 하지만 장기적으로는 혁신이 법적 회색지대가 아닌 명확하고 신뢰할 수 있는 가이드라인을 따라 번창하는 더욱 안정적이고 신뢰 기반의 생태계가 조성될 수 있습니다. 유럽 공급업체들에게는 검증 가능한 보증을 제공하는 "신뢰할 수 있는 AI" 공급업체로서의 입지를 구축할 수 있는 기회가 될 것이며, 이는 소비자 및 B2B 시장 모두에서 점점 더 수요가 증가하고 있는 분야입니다.

혁신과 기본권 사이의 핵심 갈등에 대한 공개 토론이 지금 필요한 이유는 무엇인가?

디지털 옴니버스 법안이 EU 이사회와 유럽 의회에서 논의되고 있는 지금, 법안 수정의 책임은 더 이상 유럽 위원회에만 있는 것이 아닙니다. 시민 사회 단체, 소비자 보호 단체, 데이터 보호 옹호자들은 이 법안 초안이 유럽 데이터 보호 모델에 대한 체계적인 위협이라고 분명히 밝혔습니다. 정책 입안자들은 이러한 반대 의견을 진지하게 받아들일지, 아니면 로비 세력의 압력에 굴복하여 이를 무시할지 선택해야 합니다.

경제적인 관점에서 볼 때, 특히 EU가 글로벌 AI 경쟁에서 지나치게 규제적이고 복잡하다는 비판을 받고 있는 시점에서 기업들에게 단기적인 지원 신호를 보내고 싶은 유혹은 매우 큽니다. 그러나 이러한 비판 때문에 유럽 디지털 성공 모델의 핵심, 즉 시장 자유화, 기본권 보호, 그리고 규범적 리더십의 결합을 희생하는 것은 전략적 오류일 것입니다. 형식적으로는 조화롭지만 실질적으로는 규제 완화된 디지털 단일 시장은 장기적으로 투자 유치나 대중의 수용을 보장하지 못할 것입니다.

대신, 인공지능 분야에서 데이터 사용에 대한 허용 가능한 틀에 대한 명확한 정치적 논의가 필요합니다. 여기에는 데이터 집약적 분야의 혁신이 기본적 자유를 침해하지 않고는 무한정 지속될 수 없다는 점을 인식하는 것이 포함됩니다. 또한 데이터 보호가 비용 요소일 뿐만 아니라 건전한 산업 및 혁신 정책과 결합될 때 경쟁 우위 요소가 될 수 있다는 점을 이해해야 합니다. 이러한 접근 방식은 포괄적 법안 초안에서 표면적인 설명에 그치는 것이 아니라, 무분별한 데이터 자본주의의 논리와는 다른 유럽 인공지능 모델을 의식적으로 결정해야 함을 의미합니다.

유럽의 디지털 미래는 인공지능이 '활용'될 수 있는지 여부가 아니라, 어떻게 활용될 것인가에 따라 결정될 것입니다

현재 형태의 디지털 버스가 더 엄격하고 명확한 AI 데이터 프레임워크를 도입하는 것보다 더 위험한 이유는 무엇일까요?

EU의 디지털 종합 법안은 단순한 기술적 간소화 패키지 이상의 의미를 지닙니다. 이는 유럽이 인공지능(AI)의 빠른 발전을 위해 자체적인 데이터 보호 의무를 완화할 준비가 되어 있는지 여부를 가늠하는 시금석입니다. 제88조 c항을 통한 AI 데이터 처리의 우대 조치, 데이터 최소화 및 목적 제한 원칙의 상대적 경시, 민감 데이터 보호의 약화, 그리고 중요한 안전장치들을 전문으로 옮기는 것은 사소한 세부 사항이 아니라 근본적인 정책 결정의 표현입니다.

경제적으로 볼 때, 이러한 조치는 주로 권력, 데이터, 인프라를 이미 보유한 자들을 강화하는 반면, 유럽의 중소기업, 소비자, 그리고 민주주의 제도를 약화시킨다는 강력한 증거가 있습니다. 신뢰는 생산 요소로서 과소평가되고, 규제는 부담으로 오해되며, 가치 기반 디지털 생태계가 지닌 진정한 경쟁 우위는 낭비되고 있습니다. 결국, AI 기업을 위한 단기적인 양보는 사회 안정, 경쟁 질서, 그리고 유럽의 디지털 주권에 대한 장기적인 위험을 초래하는 대가로 얻어지는 것입니다.

대안적이고 더욱 야심찬 전략은 어떤 ​​대가를 치르더라도 인공지능을 가속화하는 데 초점을 맞추는 것이 아니라, 데이터 사용, 학습 과정, 그리고 개인의 권리에 대한 명확하고 엄격하면서도 혁신과 양립 가능한 규칙을 마련하는 데 집중해야 합니다. 이러한 전략은 미성년자 및 기타 취약 계층에 대한 특별 보호 조치를 제공하고, 법의 허점을 이용해 빅테크 기업에 특혜를 주는 것을 방지하며, 공공의 신뢰를 전략적 자원으로 여겨야 합니다. 무엇보다도, 디지털화된 경제에서 기본권은 협상의 대상이 아니라 모든 형태의 합법적인 가치 창출이 구축되는 기반이라는 점을 인식해야 합니다.

현행 디지털 옴니버스 법안은 정반대 방향으로 나아가고 있습니다. 만약 유럽의회와 이사회가 이를 수정 없이 통과시킨다면, 이는 법률적인 차원을 넘어 경제적, 정치적인 전환점이 될 것입니다. 유럽은 책임감 있고 기본권에 기반한 데이터 관리의 세계적 선도자로서의 역할을 일부 포기하고, 인공지능 개발이 끊임없이 확장되는 데이터 활용을 정당화하는 수단으로 전락하는 모델에 더욱 가까워지게 될 것입니다. 따라서 옴니버스 법안을 둘러싼 논쟁은 단순한 기술적 세부 사항이 아니라, 유럽이 21세기에 어떤 디지털 질서를 추구할 것인지를 결정하는 중요한 쟁점입니다.

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