DPA와 AI 데이터 활용의 법적 구분점

I예인 2025. 7. 29. 20:26

인공지능(AI)의 활용은 기업 경영 전반에 깊숙이 침투하면서 개인정보 처리 방식에도 커다란 변화를 일으키고 있습니다. 특히 유럽 연합(EU)의 경우, GDPR과 AI Act라는 두 가지 주요 규제가 병행 적용되고 있어 기업들은 기술 발전에 발맞춰 법적 대응 전략을 재정립해야 합니다.

이 중에서도 개인정보 전송 DPA(Data Processing Agreement)는 여전히 유럽 시민의 데이터를 제3 국으로 이전할 때 필수적인 문서이지만, AI 활용이 포함된 경우 단순한 계약 체결만으로는 충분하지 않습니다. AI 학습, 프로파일링, 자동 의사결정 등의 프로세스는 GDPR뿐 아니라 AI 법률에서 별도로 규제되기 때문입니다.

따라서 이번 글에서는 2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 데이터 활용의 법적 구분점이라는 주제를 중심으로, 기업이 AI 관련 개인정보 전송을 수행할 때 반드시 구분해야 할 법적 기준과 문서화 방식, 실무 대응 전략까지 심층적으로 분석해 보겠습니다.

개인정보 전송 DPA의 기본 구조와 AI 처리의 충돌 지점

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 데이터 활용의 법적 구분점을 명확히 이해하려면, 먼저 DPA의 구조를 간단히 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.

DPA는 기본적으로 데이터 컨트롤러와 데이터 프로세서 간의 계약이며, GDPR 제28조에 따라 다음의 항목을 포함해야 합니다:

개인정보 처리 목적 및 범위
정보주체 권리 보호 방식
기술적·조직적 보호 조치
서브 프로세서 관리
데이터 삭제 및 반환 정책
전송 국가와 근거 조항 (예: SCC, BCR 등)

그런데 AI 시스템은 다음과 같은 특징 때문에 기존 DPA 구조와의 충돌을 일으키기도 합니다:

데이터의 반복 학습 및 모델 내 저장: 삭제가 불가능한 경우가 많아 GDPR의 ‘잊힐 권리’ 위반 가능성 존재
비지도 학습 기반 확산: 전송 목적이 애초에 명확하지 않거나 유동적임
프로파일링 또는 자동화된 의사결정 포함: 정보주체의 권리 행사 가능성 모호

따라서 AI 처리와 관련된 데이터를 DPA에 포함하려면, 전통적인 ‘처리’ 정의를 넘어 “모델 학습 목적의 활용”과 “개인정보 보존 방식”을 명확히 분리하여 기술해야 합니다.

AI 데이터 활용 시 DPA 작성에서의 법적 구분 범위

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 데이터 활용의 법적 구분점은 단순한 조항 추가의 문제가 아니라, GDPR과 AI 법률 간 규제의 적용 범위를 명확히 구분하는 작업입니다.

다음은 AI 데이터 활용 시 DPA에서 구분해야 할 핵심 법적 구분점들입니다:

처리 목적과 학습 목적의 구분

개인정보를 서비스 제공을 위한 처리 목적으로만 사용하는지, 아니면 모델 학습에 활용되는지도 명확히 구분해야 합니다.
예: "The Processor shall not use personal data for machine learning or profiling unless explicitly permitted under Annex II."

데이터 최소화 및 보존 원칙 적용

AI 모델 학습 후, 해당 학습 데이터를 삭제하지 못하는 경우, 이를 명시하고 대체 익명화 방식 또는 적절한 보호 조치 필요

자동화된 의사결정 여부 명시

DPA 내에서 해당 개인정보가 프로파일링 또는 자동화된 의사결정에 사용될 가능성을 사전에 명기해야 법적 책임 회피 가능

정보주체 통보 및 동의 범위

AI 활용이 포함된 개인정보 전송은 일반적인 동의서가 아닌, 명시적 동의가 요구되는 경우가 많습니다 (GDPR 제22조)

따라서 기업은 DPA 재작성 또는 수정 시, 기존의 데이터 처리 범주 외에 AI 처리 목적을 별도의 Annex로 구분하거나,
AI 관련 데이터는 DPA 외 문서에서 처리 계획서를 첨부하는 전략을 채택해야 합니다.

실제 사례를 통해 알아본 DPA와 AI 데이터 활용의 분리 적용

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 데이터 활용의 법적 구분점은 실제 기업들의 사례를 통해 더 명확히 이해할 수 있습니다.

사례 1: 글로벌 HR SaaS 기업의 AI 채용 시스템

유럽 법인이 사용하는 글로벌 HR 설루션에서는, 지원자의 이력서를 AI가 분석해 적합도를 예측하는 기능을 제공합니다. 이때 이력서 정보는 유럽에서 수집되지만, AI 모델은 미국 서버에서 학습합니다.

✅ DPA에서는 “인사관리 목적의 데이터 처리”로만 명시
❌ 하지만 실제로는 학습 데이터로 사용됨 → GDPR 위반 판정
✅ 이후 AI 학습용 데이터는 비식별화 처리 후 별도 계약서(SCC + DPA Annex)로 관리

사례 2: 마케팅 자동화 플랫폼의 행동 기반 추천

마케팅 솔루션 업체가 고객의 웹사이트 방문 이력을 AI로 분석해 추천 이메일을 자동 발송하는 경우, 클릭 이력과 페이지 체류 시간이 학습 데이터로 사용됩니다.

✅ 유럽 고객사와 DPA 체결되어 있음
❌ 하지만 모델 학습 시 정보주체 권리 고지 없음 → ‘투명성’ 위반
✅ 이후 업데이트된 DPA에 “profiling-based automation” 명시 및 거부권(Opt-out) 안내 포함

이러한 사례는 기업이 AI 기능을 도입할수록, 단순히 기능 추가가 아닌 DPA 및 개인정보 전송 구조의 전면 재정비가 필요하다는 점을 시사합니다.

2025년 이후를 대비한 DPA-AI 데이터 대응 전략 정리

마지막으로 2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 데이터 활용의 법적 구분점을 바탕으로, 국내외 기업이 AI 시대에 GDPR을 어떻게 대응할 수 있을지 전략을 정리해 보겠습니다.

AI 데이터 처리 항목 별도 Annex로 구분

기존 DPA에 포함하지 않고, AI 처리 항목만 별도 부속 문서로 구성
예: Annex III – AI Training Data Handling & Governance

AI 모델 학습에 활용되는 데이터의 비식별화 또는 익명화

가능한 경우, 원시 데이터가 아닌 식별자 제거된 데이터로 모델 학습 수행

AI 사용 목적, 방식, 거부권 안내 포함된 동의서 운영

DPA의 목적 조항과 별도로, 서비스 이용약관이나 개인정보 수집 동의서에 AI 관련 내용을 명확히 포함

GDPR 제22조 기반 자동화된 의사결정 대응 프로세스 설계

정보주체가 자동화된 결과에 대해 설명을 요구하거나 이의를 제기할 수 있는 프로세스를 사전 구축

DPO와 AI 개발팀의 협업 시스템 강화

문서화 과정에서 법무팀과 개발팀이 소통하지 않으면, 실제 처리와 문서 간 괴리가 생길 수 있으므로 내부 거버넌스가 중요

이러한 전략을 통해 기업은 AI 기술을 자유롭게 활용하면서도 GDPR을 위반하지 않는 방향으로 기술과 규제의 균형을 맞출 수 있습니다.

기술 진보 속에서 법적 정합성은 더 중요해집니다

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 데이터 활용의 법적 구분점은 단순히 문서 한 장을 수정하는 문제가 아니라,
AI 시대에 맞춘 데이터 윤리, 법적 정합성, 사용자 권리 보호 체계를 구축하는 문제입니다.

AI 기능이 포함된 서비스일수록 DPA는 더욱 정교하게 구성되어야 하며, 데이터 전송 구조, 동의 방식, 삭제 방법, 투명성 제공 등이 모두 명확하게 문서화되어야 합니다. 기술이 앞서가더라도, 법적 책임은 항상 문서에 남습니다.
따라서 지금 이 순간에도, 기업은 AI 활용과 개인정보 전송 사이의 경계를 명확히 설정하는 작업을 놓치지 말아야 합니다.