DPA와 AI 모델 학습 데이터 처리 기준과 작성 전략

2025년 현재, 인공지능(AI)은 고객 응대, 자동 번역, 마케팅 예측, 검색 엔진 최적화 등 수많은 산업 분야에서 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 특히 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)은 막대한 양의 데이터를 학습하여 더욱 정교한 분석과 대응을 가능하게 만들고 있습니다.

문제는 이러한 AI 모델 학습 데이터에 개인정보가 포함될 가능성이 있다는 점이며, 이로 인해 유럽연합의 GDPR과 직접적으로 연결되는 Data Processing Agreement(DPA)의 적용 범위가 AI 개발과 운영으로 확대되고 있다는 것입니다.

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 모델 학습 데이터 처리 기준은 단순한 기술 문제가 아닌 법률, 윤리, 조직 운영 전반에 걸친 핵심 이슈가 되었습니다.

이번 글에서는 AI 학습 데이터를 처리하는 기업이 왜 DPA를 고려해야 하는지, 개인정보 처리 기준은 무엇인지, 실무 적용을 위해 어떤 문서화와 통제가 필요한지를 상세하게 정리해 드리겠습니다.

 

DPA와 AI 모델 학습 데이터 처리의 연결 고리

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 모델 학습 데이터 처리 기준을 논할 때 가장 먼저 이해해야 할 점은, AI 학습 데이터가 법적으로 '개인정보 처리 행위'로 간주될 수 있다는 점입니다.

GDPR에 따르면, 개인정보란 특정 개인을 식별할 수 있는 모든 정보이며, 이에는 이름, 이메일, IP 주소뿐 아니라 텍스트, 음성, 이미지에 포함된 식별 가능 정보도 포함됩니다. 

AI 모델 학습 시 다음과 같은 데이터가 처리되는 경우, DPA 적용이 필요합니다.

• 고객 서비스 로그를 학습 데이터로 사용하는 경우
• 웹사이트 사용자의 행동 데이터를 수집하여 패턴 분석에 활용할 경우
• 유럽 사용자들의 입력 내용을 기반으로 추천 시스템을 구성할 경우
• 수집된 데이터가 미국, 인도 등 제3 국에 있는 서버로 전송되어 모델 학습이 수행되는 경우

이러한 상황에서는 AI 개발사가 데이터 컨트롤러 또는 프로세서가 될 수 있으며, 개인정보 전송이 발생하는 경우 DPA 체결과 이에 따른 보호조치 적용이 반드시 필요합니다.

 

AI 모델 학습용 데이터의 개인정보 처리 기준과 DPA 포함 항목 예시

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 모델 학습 데이터 처리 기준은 기존의 단순 위탁 계약이 아닌, AI 개발 흐름에 맞춘 맞춤형 DPA 작성이 필요함을 의미합니다.

DPA에 포함되어야 할 AI 관련 항목 예시

항목구체적 설명

데이터 수집 출처	데이터가 정보주체로부터 직접 수집된 것인지, 제3자 플랫폼에서 수집되었는지 명시
데이터 가명처리 여부	AI 모델 학습에 사용되는 개인정보가 익명화 또는 가명처리되었는지 여부
전송 국가 정보	AI 훈련이 수행되는 서버의 물리적 위치 및 제3국 여부
재사용 정책	학습된 데이터셋을 다른 프로젝트에서 재사용할 수 있는지 여부
정보주체 권리 보장	모델에 포함된 개인정보에 대해 정보주체가 삭제 또는 열람을 요구할 수 있는 방법 명시
훈련 후 데이터 삭제 기준	모델 학습 후 원본 데이터 삭제 여부 및 시점 정의
자동화된 의사결정 방지 조치	AI 결과가 자동으로 결정되지 않도록 인간 검토 단계 포함 여부 기재

 

또한, AI 모델이 예측한 결과가 정보주체에게 불이익을 줄 가능성이 있는 경우에는, GDPR 제22조에 따라 프로파일링에 대한 명시적 동의와 설명 가능한 AI 설계가 함께 요구됩니다.

따라서 DPA에는 AI 학습 목적, 데이터 보존 기간, 모델의 사용 범위, 재훈련 여부까지 명확하게 서술되어야 하며, 기술·법률·윤리적 기준을 동시에 반영한 계약 문서로 구성해야 합니다.

 

AI 데이터 처리에 따른 보안 조치와 DPA 기반 감사 대응 문서화 예시

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 모델 학습 데이터 처리 기준을 충족하기 위해서는, 보안 조치와 감사 대응 체계를 함께 구축해야 합니다. AI 모델은 그 특성상 대규모 데이터 수집 및 처리 과정에서 보안 위협이나 정보 유출 가능성이 존재하기 때문에, 이에 대비한 기술적·조직적 조치를 DPA에 명시해야 합니다.

기술적 보호 조치 예시

• 모델 학습 데이터 암호화 저장 (AES-256 이상)
• AI 훈련 중 로그 및 메타데이터에 대한 접근 제한 설정
• API 요청 시 개인정보 포함 여부 자동 필터링
• 모델 출력값에 개인정보 포함 여부 탐지 툴 연동
• 전송 구간 암호화 및 접근 권한 최소화

조직적 보호 조치 및 문서화

항목내용

학습 목적 정의서	학습 모델의 목적과 개인정보 사용 범위 명시
DPIA 보고서	데이터 보호 영향평가 문서로, 모델 학습의 위험 요소 평가 포함
DPA Annex 문서화	Annex I~III를 통해 AI 개발 프로세스와 처리 범위 구체화
감사 대응 로그	데이터 접근, 처리, 삭제 이력 등을 기록한 감사용 로그 보관
정보주체 대응 프로세스	고객 요청 시 훈련 데이터 삭제 가능 여부 및 처리 기간 명시

 

특히 유럽에서는 2025년부터 AI Act(인공지능법)의 적용이 본격화됨에 따라, GDPR과 DPA뿐 아니라 AI 시스템 리스크 등급에 따른 보고 의무까지 고려해야 합니다.

AI 관련 DPA에는 반드시 모델 개발 주체, 기술 제공자, 데이터 제공자의 역할 구분이 포함되어야 감사에 유리합니다.

 

기업이 준비해야 할 AI 시대의 DPA  실무 대응 전략

AI 기술을 활용하는 기업은 이제 단순한 기술 역량을 넘어서, 2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 모델 학습 데이터 처리 기준에 부합하는 법적·윤리적 책임을 체계화해야 합니다.

실무 대응 전략

항목실무 조치 방안

AI 프로젝트 초기 단계에 DPA 포함	모델 설계 기획서 단계부터 DPA 체결 대상 포함 여부 판단
데이터 수집 단계에서 동의 확인	학습용 데이터 확보 시 정보주체의 명시적 동의 여부 확인
벤더와의 책임 구분 계약	AI 모델을 공동개발하는 외부 벤더와 역할과 책임 명확화
정보주체 권리 대응 툴 마련	모델 학습 데이터에서 특정 정보 삭제 요청을 자동화하는 기술 도입
DPA 업데이트 주기 설정	모델이 재훈련될 경우 DPA를 함께 갱신하도록 정책 수립

 

 

이러한 대응 전략은 내부 감사 대응은 물론, 외부 감사기관, 고객사, 파트너사로부터의 신뢰 확보에 직접 연결됩니다.
AI가 더 똑똑해질수록, 데이터의 출처와 계약 구조는 더 투명하고 정교해야 하며, DPA는 그 중심에서 법적 안전망 역할을 수행하게 됩니다.

 

 AI 개발 기업의 핵심 역량은 ‘데이터 처리, 보안체계 계약’에 있다

2025년 기준, 유럽 연합 내 개인정보 전송 DPA와 AI 모델 학습 데이터 처리 기준은 AI를 사용하는 모든 기업에 있어 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 개인정보를 기반으로 학습하거나, 유럽 고객을 위한 서비스를 제공한다면 DPA는 AI 개발의 시작점이자 필수 보호막 역할을 하게 됩니다.

앞으로는 AI 기술 그 자체보다도, 데이터의 출처, 처리 방식, 계약 구조, 보안 체계가 고객의 신뢰를 얻는 핵심 기준이 될 것입니다.

이제는 기술 부서뿐 아니라 법무, 개인정보보호 책임자, 경영진 모두가 AI와 개인정보 전송 DPA의 관계를 이해하고, 실무 중심의 문서화 전략을 수립할 때입니다.