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사회

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편리함을 위해 내어준 개인정보, 보호의 벽은 충분한가?

인공지능의 데이터 활용에 따른 새로운 위험 대응은 여전히 과제로

● 개인정보 활용과 보호의 딜레마 개인정보의 중요성과 그것이 노출되었을 때의 위험성을 모르는 사람은 없다. 다만 현대사회에서는 국가기관이나 기업 등에게 개인정보를 제공하지 않으면 정상적인 생활을 할 수 없기 때문에 개인정보는 항상 노출될 수밖에 없다. 결국 개인정보 활용의 편의성과 개인정보 보호를 위한 통제의 필요성 사이에서 위태로운 줄타기를 해야 한다. 이런 개인정보 보호의 딜레마는 오래전부터 논의돼 왔고, 세계 각국은 여러 법제도를 통해 서로 충돌하는 두 가지 방향 사이에서 균형을 맞추려고 노력해왔다. 개인정보의 수집과 활용을 허용하면서도 개인정보의 주체에게 결정권을 부여하고 개인정보를 취급하는 자에게 비밀유지의무, 관리의무, 일정 기간 후의 삭제의무 등의 엄격한 책임을 지우는 식이다. 완벽하진 않지만 어느 정도 수긍할 수 있는 균형점을 찾으려고 시도한 것이다. ● 계속되는 개인정보 유출 사고, 완벽하지 않은 개인정보 보호 우리나라에서도 2000년대 후반에 옥션 해킹 사건(약 1천81만 명 유출)과 GS칼텍스 고객정보 유출 사건(약 1천1백25만 명 유출) 등 굵직한 정보 유출 사건들이 연이어 터지며 개인정보 보호를 강화해야 한다는 목소리가 커졌다. 20






[가까운AI] 의용공학, AI와 사람 사이를 잇다 몇 년 전만 해도 의용공학과 학생이 바이오데이터를 분석하려면 프로그래밍 언어부터 익혀야 했다. ECG나 EEG 데이터를 불러오고 분석하는 프로그램을 직접 작성하다 보면 사소한 오류 하나를 찾는데 꽤 많은 시간을 보내기도 했다. 요즘은 풍경이 많이 달라졌다. AI에게 코드의 오류를 물어보기도 하고, 분석 방법을 함께 고민하기도 한다. 이해하기 어려운 논문을 읽거나 새로운 의료기기의 아이디어를 구체화할 때도 AI를 자연스럽게 활용한다. 의용공학은 원래부터 새로운 기술을 빠르게 받아들이는 분야다. 의학과 공학의 경계에서 출발한 학문인 만큼 인공지능과 만나는 것도 어쩌면 자연스러운 일이다. 다만 최근의 변화는 조금 특별하다. AI가 단 순히 하나의 새로운 기술로 추가되는 것이 아니라 공부하고 연구하는 방법 자체를 바꾸고 있기 때문이다. ● 의용공학 수업에 들어온 AI 의용공학에서 다루는 데이터는 매우 다양하다. EMG와 EOG 같은 생체신호가 있고, 엑스레이나 CT와 같은 의료영상도 있다. 최근에는 스마트워치나 웨어러블 센서를 통해 일상생활에서 얻는 데이터도 중요한 연구 대상이 되고 있다. 이런 데이터에서 사람의 눈으로 발견하기 어려운 특징을 찾는 일은 AI가 특히