동국제강 그룹 블로그 D ' blog : : 기대 와 우려 가 공존 하 다 , 데이터 3 법 읽 어 보 기 
 기대 와 우려 가 공존 하 다 , 데이터 3 법 읽 어 보 기 
 [ DK PLAY / 트렌드 ] 2020 . 2 . 25 . 16 : 05 
 데이터 의 수집 과 분석 이 중요 하 다는 이야기 에 공감 하 지 않 을 사람 은 많 지 않 을 것 같 다 . 그런데 그 분석 대상 이 내 일상 과 행동 , 습관 이 라면 어떻게 받아들일까 ? 데이터 분석 과 사생활 , 고개 를 갸웃거릴 수 밖에 없 는 주제 다 . 최근 많 은 논란 속 에서 국회 통과 된 ‘ 데이터 3 법 개정안 ’ 이 바로 이 아슬아슬 한 경계 에 선 을 긋 는 제도 다 . 
 데이터 3 법 은 ‘ 개인정보 보호법 ’, ‘ 정보 통신망 이용 촉진 및 정보 보호 등 에 대한 법률 ( 정보 통신망 법 ) ’, 그리고 ‘ 신용 정보 의 이용 및 보호 에 관한 법률 ( 신용정보 법 ) ’ 을 말 한다 . 언뜻 보 면 서로 잘 연결 되 지 않 아 보인다 . 이 세 가지 의 공통점 은 바로 ‘ 개개인 이 만들 어 내 는 정보 ’ 이 고 , 개정안 은 이 정보 를 안 전하 고 가치 있 게 활용 할 수 있 는 체계 와 규제 를 담 고 있 다 . 
 ‘ 활용 ’ 과 ‘ 규제 ‘ 는 사실 상 정 반대 에 있 는 개념 이 다 . 이 법률 개정안 이 입법 통과 되 는 과정 에서 도 , 아니 통과 된 이후 지금 까지 도 논란 이 이어지 는 이유 역시 활용 을 더 유연 하 게 해야 한다는 입장 과 개인 정보 를 더 지켜야 한다는 입장 이 맞부딪치 기 때문 이 다 . 
 당장 어느 쪽 이 옳 다고 판단 할 수 있 는 문제 는 아니 다 . 이 데이터 3 법 개정 에 대한 고민 은 애초 에 한쪽 의 손 을 들 어 주 는 것 이 목적 이 아니 다 . 디지털 트랜스 포메이션 을 겪 고 있 는 우리 의 현실 을 반영 하 는 고민 , 그리고 사회 적 인 합의점 을 찾아가 는 과정 이 다 . 
 데이터 의 중요 성 은 모두 가 잘 알 고 있 고 , 이해 하 고 있 다 . 특히 4 차 산업 혁명 에 대한 불안감 이 휩쓸 고 지나가 면서 빅 데이터 의 가치 와 이 를 효과 적 으로 읽 어 내 는 인공지능 의 역할 에 대해 관심 이 늘 어 가 고 있 다 . 우리 가 인공지능 기술 에 대해 단순 한 호기심 이나 연구 소재 를 넘 어 직접 적 인 충격 을 받 은 사건 은 딥 마인드 의 ‘ 알파 고 ’ 대국 이 다 . 
 알 파고 에 대해 언뜻 컴퓨터 프로그래밍 을 잘 해서 사람 만큼 똑똑 한 두뇌 를 만들 어 낸 것 이 라고 생각 할 수 있 다 . 핵심 기술 인 머신 러닝 은 인공지능 기술 의 한 갈래 로 , 그 설계 가 우리 두뇌 의 뉴 럴 네트워크 와 비슷 한 구조 를 갖 고 있 고 , 결과 역시 사람 의 행동 과 비슷 하 기 때문 이 다 . 하지만 현재 인공지능 기술 은 ‘ 사고 ’ 와 는 거리 가 멀 다 . 머신 러닝 , 그리고 그 상위 개념 인 딥 러닝 은 막대 한 데이터 를 바탕 으로 특정 패턴 을 파악 하 는 데 에서 혁신 을 만들 어 내 는 기술 이 다 . 
 알 파고 역시 바둑판 을 이해 하 는 것 이 아니 다 . 알 파고 는 인공지능 모델 이 설계 된 이후 막대 한 양 의 기보 를 학습 했 다 . 알 파고 는 처음 익명 으로 바둑 계 에 등장 했 던 2015 년 말 , 100 만 건 의 바둑 기보 를 학습 한 상태 였 다 . 바둑 의 확률 은 무한 하 지만 대체로 사람 들 이 바둑돌 을 올려 놓 는 패턴 에 대해서 는 학습 이 되 어 있 었 다 . 
 100 만 건 이 면 1 년 에 1 천 건 의 대국 을 한다고 해도 1 천 년 이 걸리 는 양 의 데이터 다 . 알 파고 는 이후 로 도 세상 의 기보 를 있 는 대로 흡수 해 이세돌 9 단 을 비롯 해 중국 의 커 제 9 단 을 누르 고 세계 최강 의 바둑 을 두 었 다 . 나중 에 는 데이터 를 스스로 만들 어 내 ‘ 알파 고 대 알파 고 ’ 의 대국 을 통해 새로운 바둑 을 만들 어 내 기 도 했 다 . 
 이 알 파고 의 핵심 은 ‘ 데이터 ’ 에 있 다 . 물론 인공지능 모델 을 효과 적 으로 설계 하 고 , 이 를 재빨리 처리 하 는 클라우드 기술 의 중요 성 을 무시 할 수 는 없 지만 결국 이 모든 기술 은 세상 에 공개 된 데이터 를 얼마나 효과 적 으로 다루 느냐 에 달려 있 다 . 알 파고 는 그동안 공개 된 바둑 인공 지능 중 에 데이터 를 가장 잘 다루 기 때문 에 가장 강력 한 인공지능 기술 로 꼽히 는 것 이 다 . 그리고 그 과정 에서 ‘ 바둑 기보 ’ 라는 공개 되 어 있 고 , 수 천 년 동안 쌓 아 온 막대 한 데이터 를 ‘ 자유 롭 게 ’ 활용 할 수 있 었 다 . 
 이 는 꼭 바둑 만 의 문제 가 아니 다 . 디지털 트랜스 포메이션 이 화두 가 되 면서 거의 모든 현장 에서 데이터 의 중요 성 이 강조 되 고 있 다 . 하지만 그 관심 에 비해 사회 적 으로 데이터 에 대한 경험 은 사실상 매우 부족 하 다는 지적 이 계속 나오 고 있 다 . 데이터 활용 에 가장 목마른 기업 들 역시 어떤 데이터 를 어떻게 모으 고 , 분석 해야 할지 에 대해 답 을 내 지 못하 는 경우 가 많 다 . 
 많 은 기업 들 이 데이터 분석 을 위해 수없이 많 은 데이터 를 담 고 있 다 . ‘ 일단 담 아 보 자 ’ 가 가장 비슷 한 표현 일 듯 하 다 . 막대 한 컴퓨팅 파워 와 저장 공간 , 빅 데이터 솔루션 등 을 통해 일단 데이터 를 보관 하 는 데 에서 데이터 비즈니스 가 출발 하 는 경우 가 늘어나 고 있 다 . 하지만 그 에 따라 데이터 보관 비용 이 만만 치 않 고 , 제대로 정리 되 지 않 아 활용 이 어려워 지 면서 관리 에 어려움 을 겪 는 기업 도 그만큼 많 다 . 어떤 데이터 가 어떻게 필요 한지 에 대해 정확히 이해 하 기 어렵 기 때문 이 다 . 
 이 를 탓 할 수 는 없 다 . 아니 , 오히려 가장 효과 적 인 대응책 이 라고 보 는 것 이 맞 다 . 데이터 를 다루 는 데 에 어려움 을 겪 는 이유 는 당연히 데이터 경험 이 부족 하 기 때문 이 고 , 이 는 서서히 , 그리고 반드시 좋 아 지 게 될 부분 이 다 . 하지만 그 과정 에서 의미 있 는 데이터 를 놓칠 가능 성 만큼 이나 뜻 하 지 않 은 데이터 가 수집 될 가능 성 도 높 다 . 특히 기업 들 의 입장 에서 는 이용자 들 이 제품 과 서비스 를 통해 어떤 반응 을 보이 고 , 어떻게 행동 하 는지 에 대한 분석 을 위해 이용자 들 의 정보 를 수집 할 수 밖에 없 다 . 
 그 과정 에서 기업 들 은 적 지 않 은 개인 정보 를 갖 게 됐 고 , 이 는 보안 부터 사생활 침해 등 다양 한 사회 적 문제 로 이어지 곤 했 다 . 좋 은 의도 로 시작 했 다는 것 은 썩 의심 할 이유 가 없 지만 , 결과 는 꼭 뜻 하 는 대로 흘러가 는 것 만 은 아니 다 . 자연 스럽 게 개인 정보 보호 에 대한 규제 는 강화 될 수 밖에 없 다 . 특히 우리 나라 는 인터넷 이 일찍 보급 되 기 시작 했 고 , 온라인 상거래 와 결제 , 금융 서비스 들 이 빠르 게 자리 를 잡 으면서 데이터 에 대한 책임 과 규제 도 상당히 높 은 편 이 다 . 한 마디 로 개개인 의 데이터 를 쉽 게 활용 할 수 없 는 상황 이 다 . 동시 에 규제 역시 데이터 가 안 전하 게 보호 되 는 장치 로서 의 역할 은 미흡 하 다는 지적 이 다 . 
 데이터 3 법 에 대한 기대 와 걱정 도 바로 이 부분 에서 시작 된다 . 이 법 의 의도 는 빅 데이터 와 인공지능 의 중요 성 이 높 아 지 는 현 상황 에서 여러 가지 데이터 를 복합 적 으로 해석 하 는 다 차원 분석 을 통해 통찰력 을 얻 을 수 있 도록 데이터 수집 과 분석 을 법 적 으로 체계 화 하 는 데 에 있 다 . 
 ‘ 데이터 의 수집 ’ 은 곧 ‘ 데이터 의 위협 ’ 으로 연결 된다 . 데이터 를 수집 하 고 분석 하 는 주체 는 대개 기업 과 정부 기관 이 다 . 데이터 3 법 과 연결 되 는 핵심 목표 역시 이 데이터 수집 주체 들 간 의 데이터 를 원활 하 게 주 고 받 으면서 그 가치 를 키우 는 데 에 있 다 . 물론 데이터 를 통해 더 나 은 서비스 와 상품 을 만드 는 것 을 목표 로 하 지만 그 부작용 은 감시 와 위협 이 뒤따를 수 밖에 없 다 . 
 이미 기업 들 은 주민 등록 번호 와 휴대폰 번호 를 비롯 해 적 지 않 은 정보 를 수집 해 왔 고 , 이 를 바탕 으로 스팸 전화 와 스팸 메일 이 태어났 다 . 또한 데이터 를 제대로 관리 하 지 않 으면서 이 를 바탕 으로 한 피싱 , 스 미싱 등 이 사회 의 골칫거리 로 떠올랐 다 . 
 우리 사회 는 이 데이터 에 대해 어떤 입장 일까 ? 기업 들 의 불만 은 데이터 를 원활 하 게 수집 하 고 , 또 여러 데이터 를 합치 는 것 이 어렵 다는 입장 이 다 . 반면 이용자 들 은 기업 들 이 너무 많 은 개인 정보 를 원하 고 , 관리 가 치밀 하 지 못하 다고 생각 한다 . 
 데이터 3 법 이 가 야 하 는 방향 은 바로 이 거리 감 을 해소 하 는 것 이 다 . 더 체계 적 으로 데이터 를 확보 할 수 있 도록 기틀 을 잡 고 , 그 안 에서 개인 정보 와 프라이버시 를 강화 하 는 것 이 다 . 예 를 들 면 개개인 의 의료 정보 를 체계 적 으로 관리 해 주 는 서비스 를 통해 여러 병원 에서 검사 와 진료 를 받 고 투약 받 은 기록 을 바탕 으로 체계 적 인 건강 관리 를 하 고 , 이 를 바탕 으로 적절 한 건강 관리 나 보험 서비스 를 연결 하 는 것 이 다 . 이 를 통해 전국 어떤 병원 에서 도 본인 인증 만 마치 면 지속 적 인 진료 를 받 을 수 있 고 , 각종 검진 기록 을 분석 해 놓칠 수 있 는 사소 한 질병 을 미리 확인 할 수 있 다 . 반면 그 안 에서 질병 기록 이 기업 에 공유 되 면서 보험료 에 영향 을 끼치 고 , 진학 이나 취업 에서 부당 한 대우 를 받 을 수 있 다 . 데이터 는 양날 의 검 으로 작용 할 수 있 다는 이야기 다 . 
 물론 이 이야기 는 철저히 가정 이 다 . 데이터 3 법 개정 의 방향 도 이런 긍정 적 인 효과 와 부작용 을 두루 파악 하 고 관리 할 수 있 는 방법 으로 흘러가 야 한다 . 최근 세계 를 불안 에 몰아넣 고 있 는 코로나 19 바이러스 에 대한 두려움 역시 불 확실 성 에서 시작 된다 . 이 불안 을 해소 하 는 방법 은 정보 의 투명 한 공개 다 . 개인 이 만든 ‘ 코로나 맵 ’ 이 라는 앱 은 질병관리본부 에서 공개 한 데이터 를 알 기 쉽 게 지도 에 그리 면서 확진 자 들 의 동선 을 파악 할 수 있 도록 했 다 . 확진 자 들 의 동선 을 공개 한 공공 정보 와 이 데이터 의 활용 을 고민 한 코로나 맵 은 데이터 의 긍정 적 인 활용 을 보여준다 . 
 데이터 3 법 은 진통 과 논란 끝 에 통과 됐 지만 많 은 숙제 를 남기 고 있 다 . 하지만 이 를 통해 데이터 가 조금 더 안 전하 고 체계 적 으로 활용 될 수 있 는 길 을 열 었 다는 것 은 명확 하 다 . 우리 사회 가 데이터 를 단숨에 잘 다루 지 못하 는 것 처럼 이 법안 역시 한 번 에 모든 입장 을 완벽 하 게 조율 할 수 는 없 다 . 
 하지만 기업 이 데이터 를 더 조심 스럽 게 , 그리고 편리 하 게 수집 하 고 분석 할 수 있 는 길 이 열린 것 은 사실 이 다 . 어떻 게 보 면 다소 보수 적 이 었 던 개인 정보 에 대해 사회 가 한 발짝 뒤 로 물러선 셈 이 다 . 유럽 의 GDPR 이나 미국 의 CCPA 등 기존 데이터 활용 환경 을 더 안 전하 게 만드 는 해외 의 상황 과 반 대로 다소 보수 적 으로 접근 하 던 개인 데이터 를 개방 하 는 것 이 우리 의 상황 인 만큼 기업 들 은 데이터 를 더 조심 스럽 게 다루 고 , 국회 와 정부 역시 이 를 치밀 하 게 관리 해야 할 것 이 다 . 
 데이터 는 4 차 산업 혁명 의 연료 라고 불린다 . 그리고 그 연료 는 사회 구성원 , 더 나아가 그 분석 결과 의 소비자 들 이 선 순환 을 기대 하 고 먼저 내 어 준 것 이 다 . 당연 하 지만 그 선 순환 고리 에 말썽 이 생기 면 곧바로 연료 가 끊어질 것 이 다 . 데이터 3 법 은 바로 그 사회 의 규칙 과 합의 를 정하 는 가장 합리 적 인 역할 을 해 주 어야 한다 . 이 는 곧 4 차 산업 혁명 을 마주 하 는 우리나라 전체 의 경쟁력 으로 이어지 는 책임 이 기 도 하 다 . 
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