인공지능과 우리의 삶
최근 몇 년 동안 인공지능은 개인 생활과 비즈니스에 큰 영향을 미쳤습니다. AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 처리하고 해석하며, 이 데이터는 AI의 의사 결정, 트렌드 분석, 심지어 인간과 유사한 행동 시뮬레이션 능력에도 영향을 미칩니다. 그러나 이러한 기술의 발전은 개인 프라이버시를 위협할 수 있는 가능성을 제기합니다.
- 2020년 기준, AI 기술이 경제에 미치는 기여는 약 1조 2000억 달러로 추산되며, 이는 향후 2030년까지 15조 달러까지 증가할 것으로 예상됩니다.
- Gartner에 따르면, 2024년까지 AI 기반 비즈니스 의사 결정의 75%가 일반적인 비즈니스 응용 프로그램에 통합될 것으로 전망됩니다.
개인정보 보호에 대한 경각심
사람들은 이제 자신의 개인 정보가 어떻게 수집되고 있는지를 인식하기 시작했으며, 많은 이들이 온라인 이미지를 보호하기 위한 조치를 취하고 있습니다. 다행히도, 인터넷에서 개인 정보를 제거할 수 있는 도구와 서비스들이 존재합니다.
- AV-TEST에 따르면, 매일 생성되는 새로운 악성 소프트웨어 샘플은 35만 개 이상이며, 개인정보 침해 위협도 증가하고 있습니다.
- Google의 ‘Takeout’ 기능은 사용자가 자신의 데이터 다운로드 및 삭제를 쉽게 할 수 있도록 지원하고 있으며, 데이터 프라이버시 보호를 위한 중요한 도구로 사용되고 있습니다.
AI의 작동 원리
인공지능은 스스로 작동하지 않으며, 학습과 개선을 위해 우리가 제공하는 데이터에 의존합니다. 챗봇이 질문에 답하거나 앱이 다음 구매를 추천하는 경우, AI는 대량의 정보로부터 훈련되어야만 정확한 결과를 제공합니다.
- 2021년 기준, Microsoft Azure와 AWS는 각각 전 세계 클라우드 AI 서비스 시장 점유율에서 20% 이상을 차지하며, AI 데이터 모델 훈련을 위한 주요 플랫폼으로 자리잡고 있습니다.
- OpenAI의 GPT-3 모델은 약 1750억 개의 매개변수를 학습하며, 이는 이전 모델 대비 약 100배 이상의 데이터를 처리하는 능력을 자랑합니다.
다양한 분야에서의 AI 활용
추천 시스템은 사용자들의 검색 기록과 쇼핑 습관을 분석하여 선호할 만한 콘텐츠나 제품을 제안합니다. 사기 탐지 도구는 거래 데이터와 사용자 행동을 스캔하여 의심스러운 점을 찾아냅니다. 스마트 어시스턴트인 Siri나 Alexa는 사용자의 음성 명령을 듣고 선호도를 학습합니다. 얼굴 인식 소프트웨어는 이미지를 수집하고 분석하여 신원을 확인하거나 움직임을 추적합니다.
- 중국에서는 AI 기반의 얼굴 인식 기술이 교통 감시 및 출입 통제 시스템에 광범위하게 활용되고 있으며, 2022년까지 85% 이상의 대도시에 설치되어 있습니다.
- Netflix는 고급 추천 시스템을 통해 전체 시청 시간의 80% 이상이 추천 콘텐츠를 통해 이루어지며, 이는 사용자 참여를 높이는 데 큰 역할을 하고 있습니다.
AI와 프라이버시의 충돌
다양한 분야에서 AI가 활용되면서 개인 맞춤형 서비스를 제공하게 되었지만, 이러한 AI 시스템은 동시에 많은 개인 및 사적인 정보를 수집합니다. AI의 빠른 발전과 함께 개인정보 오용에 대한 우려가 커지고 있습니다. 사용자들은 데이터가 수집되고 있다는 사실조차 모르고, 수집된 데이터가 어떻게 사용되는지 이해하지 못하는 경우가 많습니다.
- 2018년 Facebook-Cambridge Analytica 스캔들 이후, GDPR 시행으로 인해 기업의 프라이버시 위반에 대한 벌금이 총 2.5억 유로를 초과했습니다.
- Privacy International 조사에 따르면, AI 기반 데이터 기준 알고리즘의 40% 이상이 기본적으로 투명성과 합리성을 결여하고 있어 사용자 불신을 초래하고 있습니다.
개인정보 보호를 위한 기술들
개인정보 보호와 혁신은 상호 배타적일 필요가 없습니다. 많은 조직이 개인정보 보호 기능이 강화된 AI 모델을 채택하고 있습니다. 데이터 처리 시 식별 가능한 정보를 직접 노출하지 않도록 하는 것이 목표입니다. 익명화, 연합 학습, 암호화와 같은 기술이 이를 가능하게 하며, 이는 GDPR 및 CCPA와 같은 새로운 개인정보 보호법도 지원합니다.
- 2022년, IBM은 비즈니스 애널리틱스 프로젝트에서 고객 데이터를 보호하기 위해 연합 학습 기술을 도입하여, 데이터 공유 없이도 수억 개의 데이터 포인트를 처리하는 사례를 선보였습니다.
- Californian 연구소의 통계에 따르면, 연합 학습은 의료 산업에서 AI의 데이터 프라이버시 문제를 크게 완화시켜 줌으로써, 연구원의 효율성을 약 30% 향상시켰습니다.
기업의 프라이버시 우선 전략
대형 기술 기업들은 이제 AI 시스템에서 개인정보 보호를 우선시하고 있습니다. 예를 들어, Apple은 기기 내 AI를 활용하여 서버로 전송되는 데이터의 양을 줄이고 있으며, 이는 개인 정보를 기기 내에 안전하게 보관합니다. 이러한 움직임은 개인정보 보호가 규제 준수 이상의 경쟁력을 갖추기 위해 필수적이라는 것을 보여줍니다.
- Apple은 2021년 iOS 15 출시와 함께 “App Privacy Report”를 도입하여 사용자가 자신에게 접근한 앱의 데이터를 명확히 확인할 수 있도록 했습니다.
- Mozilla는 Mozilla Firefox 브라우저에서 ‘Total Cookie Protection’ 기능을 도입하여 타사 추적 쿠키를 차단하고, 더욱 안전한 브라우징 환경을 제공합니다.
데이터 사용과 프라이버시의 균형
AI는 방대하고 다양한 실시간 데이터에 접근할 때 발전합니다. 동시에 사람들은 디지털 데이터 사용 방법에 대한 인식이 높아지고 있으며, 이를 통제할 수 있는 도구를 요구하고 있습니다. 개인정보 보호를 중시하는 AI는 초기 단계에 있지만, 이는 모든 것을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. AI의 미래는 유용성과 프라이버시 존중 사이의 균형을 찾는 것에 달려 있을지도 모릅니다.
- Deloitte의 분석에 따르면, 향후 5년 내에 약 71%의 조직이 AI 발전 속도를 개인정보 보호 및 윤리적 기준과의 균형을 맞추기 위한 전략을 구축할 계획입니다.
- Accenture는 AI의 윤리적 활용 증대로 인해 외부 세계와의 정보 상호 작용이 개선되어, 글로벌 고객 서비스 품질이 향후 20% 상승할 것으로 예측하고 있습니다.
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