기업 데이터 유출 사고의 평균 처리 비용은 수십억 원에 달하며, 생성형 AI를 통한 유출 사례는 기하급수적으로 증가하는 추세이다. 직원의 AI 사용에 대한 명확한 거버넌스 부재는 곧 기업의 법적 책임과 직결되며, 이는 개인의 ‘N잡’ 소득에 대한 민사상 손해배상 청구로 이어지는 최악의 시나리오를 만든다.
생산성 향상, 그 이면에 도사린 통제 불능의 데이터 리스크
생성형 AI는 분명 혁신적인 생산성 도구이다. 그러나 그 이면에는 기업의 핵심 자산인 데이터를 통제 불능의 외부 시스템에 영구히 귀속시키는 치명적 리스크가 존재한다.
‘섀도우 IT’의 확산과 디지털 자산의 영구적 감가상각
임직원들이 회사의 승인 없이 사용하는 섀도우 IT(Shadow IT)는 AI 시대에 가장 큰 보안 위협으로 부상했다. 기업 데이터가 외부 공개 AI 모델에 입력되는 순간, 해당 정보의 고유 가치는 즉시 소멸한다. 이는 단순 유출을 넘어, 기업의 핵심 경쟁력을 구성하는 디지털 자산의 감가상각을 의미하는 경제적 사건이다. AI 모델의 데이터 학습 및 보관 정책은 대부분 불투명한 블랙박스 구조이며, 한번 학습된 데이터는 사실상 회수가 불가능하다. 결국 생산성 향상이라는 명목 아래 기업의 가장 중요한 자산이 외부로 이전되는 결과만 남는다. 이는 곧 기업의 재무제표에 보이지 않는 손실로 기록된다.
비용으로 청구되는 ‘AI 생산성’의 함정: 매몰 비용의 오류
경쟁에서 뒤처질지 모른다는 막연한 불안감에 수많은 기업이 검증되지 않은 AI 솔루션을 무분별하게 도입한다. 이미 투자한 시간과 비용이 아까워 비효율적이거나 보안에 취약한 툴을 계속 사용하는 매몰 비용의 오류에 빠지는 것이다. 그러나 AI 도입으로 얻는 불명확한 생산성 이익보다 데이터 유출로 인한 과징금, 소송 비용 등 유형의 손실이 훨씬 크다. 국세청은 기업의 중과실로 인한 과징금을 손비(비용)로 인정하지 않는 경향이 있어, 보안 사고의 책임은 고스란히 기업의 세금 부담 증가로 이어진다. 따라서 모든 AI 툴은 도입 전 ‘제로 트러스트(Zero Trust)’ 원칙에 입각한 철저한 검증 절차를 거쳐야 한다.
데이터 주권 사수: AI 리스크 관리의 3대 철책
AI 사용을 무조건 금지하는 것은 현실적인 대안이 아니다. 핵심은 통제 가능한 환경을 구축하고, 데이터 주권을 사수하는 것이다. 아래 원칙들은 단순한 권장 사항이 아닌, 디지털 경제에서의 생존 전략이다.
원칙 1(Do): Private LLM 및 온프레미스(On-Premise) 솔루션 우선 검토
기업 데이터 리스크를 원천적으로 차단하는 가장 확실한 방법은 데이터를 외부로 전송하지 않는 것이다. 이를 위해 기업 내부 서버에 직접 설치하는 온프레미스(On-premise) 솔루션이나 특정 기업 전용으로 격리된 클라우드 환경에서 운영하는 Private LLM 도입을 최우선으로 고려해야 한다. 초기 구축 비용이 높다는 단점이 있지만, 장기적으로는 핵심 데이터 자산을 보호하고 예측 불가능한 외부 AI 플랫폼의 정책 변경 리스크로부터 자유로워질 수 있다. 이는 기술적 선택을 넘어 기업의 지적 재산권을 보호하는 핵심적인 경영 판단이다.
원칙 2(Don’t): 공개 AI에 민감·개인정보 입력 절대 금지
가장 중요하고 기본적인 원칙은 민감 정보를 공개 AI에 입력하지 않는 것이다. 여기서 민감 정보란 고객 명단, 재무 데이터, 개발 중인 소스 코드, 내부 전략 보고서 등 기업의 기밀뿐만 아니라 임직원의 개인정보까지 포괄한다. 고용노동부의 플랫폼 종사자 실태조사에서도 나타나듯, 비정형 노동자의 개인정보보호는 중요한 사회적 과제로 인식된다. 만약 기업 프로젝트에 참여하는 프리랜서가 업무 편의를 위해 사내 정보를 챗GPT와 같은 공개 AI에 입력했다면, 그 법적 책임은 일차적으로 해당 정보를 제공한 원청 기업에 돌아갈 수 있다. 공개 AI는 기업의 기밀 유지를 위해 설계된 시스템이 아니다.
AI 거버넌스와 기업의 생존 가능성 전망
AI 기술의 발전 속도를 법과 제도가 따라가지 못하는 현재의 상황은 오래가지 않을 것이다. 유럽연합의 AI Act를 시작으로 전 세계적인 규제 환경이 구체화되고 있다. 이제 기업의 AI 활용 능력은 기술 도입 속도가 아닌, 얼마나 정교한 ‘AI 거버넌스’ 체계를 갖추었는지로 평가받게 된다. 명확한 AI 사용 정책과 교육, 감사 시스템을 구축하지 않은 기업은 향후 법적 분쟁과 규제 당국의 제재로 인해 시장에서 도태될 위험이 크다. AI 리스크 관리는 더 이상 선택이 아닌 생존의 필수 조건으로 자리 잡았다.
자주 묻는 질문
Q1. 직원이 개인 계정으로 유료 AI를 사용하다 정보를 유출하면 회사 책임입니까?
사용자 관리 및 감독 의무 소홀을 근거로 회사의 책임이 인정될 가능성이 매우 높다. 법원은 일반적으로 직원의 업무 관련 행위에 대한 포괄적인 책임을 기업에 묻는다. 따라서 명확한 가이드라인을 제시하고 주기적인 교육을 통해 사고를 예방하는 것이 기업의 법적 방어력을 높이는 길이다.
Q2. AI가 생성한 코드나 보고서의 저작권은 누구에게 있습니까?
현행법상 AI 자체는 저작권을 가질 수 없으며, AI를 활용하여 창작물을 만든 사용자가 저작권자가 된다는 해석이 지배적이다. 그러나 AI가 학습한 데이터에 타인의 저작물이 포함되어 있을 경우, 결과물에 대한 저작권 분쟁이 발생할 소지가 있다. 상업적 이용 시에는 저작권 침해 리스크를 반드시 검토해야 한다.
Q3. 사내 AI 사용 가이드라인이 법적 효력을 가지려면 어떻게 해야 합니까?
단순히 공지하는 것을 넘어, 취업규칙이나 근로계약서에 관련 조항을 명시하고 개별 직원의 동의를 받는 절차가 필요하다. 또한, 위반 시 징계 조항을 포함하여 규정의 실효성을 확보해야 한다. 모든 과정은 문서로 기록하여 법적 분쟁 시 증거 자료로 활용할 수 있어야 한다.
Q4. AI 툴 도입 시 보안성 검토를 위한 최소한의 체크리스트는 무엇입니까?
최소한 ‘데이터 암호화 전송 및 저장 여부’, ‘데이터 저장 위치(서버의 물리적 국가)’, ‘입력 데이터의 AI 모델 재학습 활용 여부’ 세 가지는 반드시 확인해야 한다. 더불어 정보보호 관리체계(ISMS)나 ISO 27001과 같은 공신력 있는 보안 인증을 획득했는지 검토하는 것이 표준 절차이다.
Q5. 모든 AI 사용 기록을 로깅(logging)하는 것이 프라이버시 침해는 아닙니까?
업무 목적(정보보안, 규정 준수 등)을 명확히 하고, 수집하는 정보의 범위와 보관 기간 등을 투명하게 고지한다면 일반적으로 프라이버시 침해로 보지 않는다. 중요한 것은 목적의 정당성과 투명성이다. 개인 사생활과 무관한 업무 관련 데이터에 한정하여 최소한의 정보를 수집하는 원칙을 지켜야 한다.