AI 강국 되 려면 데이터 드리븐 사회 가 돼 야 . .. 내 관심 은 데이터 ( 지디 넷 코리아 = 방은주 기자 ) " 인공지능 ( AI ) 특별법 이 필요 하 냐고요 ? 법학자 입장 에서 예스 ( yes ) 노 ( no ) 로 답 하 기 힘든 부분 입니다 . 법 보다 더 필요 한 건 청사진 입니다 . 인공지능 은 신뢰 할 만 ( trustworthy ) 하 고 인간 중심 적 ( human centric ) 이 여야 합니다 . 그러 자면 데이터 가 중요 합니다 . 데이터 3 법 이 통과 됐 지만 정부 가 내놓 은 인공지능 정책 은 데이터 와 관련 한 청사진 면 에서 아쉬움 이 있 습니다 . " 고학수 서울대 학교 법학 전문 대학원 ( 로스쿨 ) 교수 는 " 우리 나라 가 AI 강국 이 되 려면 데이터 드리븐 ( data driven , 데이터 주도 ) 사회 가 돼야 한다 " 며 이 같이 밝혔 다 . 고 교수 는 한국 인공지능 법학 회장 과 서울대 AI 연구원 부원장 을 맡 고 있 다 . 서울대 서 경제학 으로 학사 와 석사 학위 를 받 았 고 미국 컬럼비아 대학교 에서 로스쿨 박사 ( JD , Juris Doctor ) 와 경제학 박사 ( Ph . D . ) 를 받 았 다 . 미국 월스트리트 로펌 휴즈 허바드 앤드 리드 변호사 ( 2000 ~ 2004 ) 와 법무법인 세종 미국 변호사 ( 2004 ~ 2005 ) , 연세대 법 과 대학 교수 ( 2005 ~ 2007 ) 를 거쳐 2007 년 부터 서울대 서 일 하 고 있 다 . 법 경제학 과 개인 정보 보호 및 프라이버시 , 빅 데이터 , 인공지능 , IT 정책 등 을 연구 하 고 강의 한다 . 새로운 기술 이 사회 와 경제 에 미치 는 영향 은 무엇 인지 , 제도 ( institution ) 는 어떻게 대응 하 고 변해야 하 는 지 에 관심 이 많 다 . AI 시대 를 맞 아 법제도 가 어떠 해야 하 는 지 를 듣 기 위해 서울대 로스쿨 에 위치 한 그 의 사무실 을 찾 았 다 . 고학수 한국 인공지능 법학 회장 이 서울대 사무실 에서 지디 넷 과 인터뷰 를 하 며 활짝 웃 고 있 다 . - 회장 을 맡 고 있 는 한국 인공지능 법 학회 는 어떤 단체 인가요 " 2018 년 5 월 에 설립 했 다 . 인공지능 기술 이 21 세기 들 어 급속 한 발전 을 이루 며 우리 삶 에 커다란 영향 을 미치 고 있 다 . 법제도 와 법률 서비스 도 마찬가지 다 . 이 에 대응 하 려면 여러 분야 전문가 들 이 모여 융합 적 으로 접근 해야 한다 . 선진국 은 이미 오래 전 부터 인공지능 과 법 의 상호 작용 을 연구 하 기 위해 각 분야 전문가 들 이 교류 하 는 장 을 마련 , 운영 하 고 있 다 . 경제학 용어 에 GPT ( General Purpose Technology ) 라는 말 이 있 다 . 번역 하 면 범용 기술 이 다 . 세상 의 패러다임 을 바꿀 만 한 중요 한 기술 을 말 한다 . 대표 적 인 게 인터넷 이 다 . 인공지능 도 마찬가지 다 . 인공지능 이 우리 사회 에 들어오 면 사회 전반 이 바뀔 거 고 , 법 도 거의 모든 영역 에서 재검토 가 필요 한 상황 이 된다 . 이런 문제 를 체계 적 으로 들여다보 기 위해 학회 를 만들 었 다 . 회원 은 아무래도 법률가 들 이 많 다 . 금융 , 의료 , 예술 등 각 도메인 쪽 사람 들 도 있 다 . 학회 이메일 을 받 아 보 는 사람 은 500 명 정도 된다 . 나 는 2 대 회장 이 다 . 1 대 회장 은 이상용 건국대 법학 전문 대학원 교수 다 . "- 올해 계획 하 고 있 는 학회 활동 은 " 오 는 8 월 에 ' 인공지능 윤리 와 거버넌스 ' 를 주제 로 단행본 을 출간 한다 . 논문 10 편 이 실린다 . 이 책 은 일반인 에게 도 판매 한다 . 몇 차례 학술 대회 도 열 예정 이 다 . 오 는 25 일 에 한국 정보 화 진 흥원 ( NIA ) 과 공동 으로 코로나 19 와 관련 한 IT 및 프라이버시 를 주제 로 행사 를 한다 . 10 월 에 는 한국 법률가 대회 에 참여 해 인공지능 빅 데이터 의 법 적 현안 을 주제 로 발표 한다 . 11 월 에 는 개인 정보 보호 위원회 가 주관 하 는 행사 에 참여 해 인공지능 과 개인 정보 보호 를 주제 로 컨퍼런스 를 한다 . "- 인공지능 스펙트럼 이 넓 다 . 회장 님 이 생각 하 는 AI 는 " AI 를 논의 할 때 , AI 가 이거 다 하 고 말 하 는 건 논의 에 별 도움 이 안 된다 . 기술 이 계속 변하 고 있 기 때문 이 기 도 하 고 자칫 일반인 에게 AI 를 오해 하 게 할 수 있 기 때문 이 기 도 하 다 . 예 를 들 어 현장 에 는 지도 학습 형태 머신 러닝 이 많 은데 , 일반인 들 은 영화 나 공상 소설 에서 나오 는 AI 를 생각 한다 . 나 한테 는 AI 가 사회 에 도움 이 돼야 하 고 , 트러스트 워디 ( 신뢰 할 수 있 는 ) 해야 한다 . 이게 내 가 생각 하 는 AI 키워드 다 . AI 기술 이 발전 하 고 사회 에 도입 될 때 , 사람 들 이 이 기술 을 믿 을 만 하 다고 생각 하 지 않 으면 본격 적 인 도입 이 어렵 다 . 신뢰 가 형성 이 안 되 면 기술 이 아무리 좋 아도 대중 화 가 안 된다 . "- 서울대 법학 전문 대학원 에서 올해 처음 으로 AI 과목 을 개설 했 다 . 무엇 을 가르치 며 학생 들 반응 은 " 이번 학기 에 처음 으로 정규 과정 에 개설 했 다 . 과목 이름 은 ' 인공지능 과 데이터 법 ' 이 다 . 나 외 에 교수 한 명 이 더 가르친다 . 15 명 이 듣 는데 반응 이 좋 다 . 과목 을 개설 할 때 는 이 영역 을 모르 는 학생 들 이 왔 으면 했 는데 , 오히려 배경 지식 이 있 는 학생 들 이 많 다 . 관련 분야 직장 을 다녔 거나 , 학부 전공 을 하 면서 뉴 럴 네트워크 로 뭘 만들 어 봤 거나 , 이런 학생 들 이 꽤 있 다 . 수강 생 들 학부 전공 은 제각각 이 다 . 학생 들 이 질문 을 굉장히 많이 한다 . 질문 을 많이 하 는 건 강의 자 한테 좋 은 신호 다 . 2 학기 에 도 관련 과목 을 운영 한다 . "- AI 에 관심 을 갖 게 된 계기 는 " 초등 학교 때 공상 과학 소설 을 좋아했 다 . 남 들 이 세계 명작 을 읽 을 때 나 는 공상 과학 책 을 많이 읽 었 다 . 처음 PC 가 나왔 을 때 청계천 에서 부품 을 사 다가 조립 해 보 곤 했 다 . 중학교 까지 는 이과 를 갈 생각 이 었 다 . 희망 사항 에 우주 공학 을 하 겠 다고 쓰 곤 했 다 . 고등학교 에 들어와 문과 쪽 으로 진로 를 바꿨 다 . 경제학 과 법학 을 전공 했 는데 , 내 가 걸어온 길 에 아쉬움 은 없 다 . 주 전공 은 아니 지만 경제학 에 계량 경제학 이 있 다 . 경제학 시각 에서 는 인공지능 이 계량 경제 의 응용 내지 확장 인 것 으로 이해 해 접근 할 수 도 있 다 . 다시 전공 을 선택 하 라고 한다면 인공지능 과 관련 한 공학 과 경제학 을 공부 할 것 같 다 . 공통점 이 있 다 . 둘 다 베이스 가 데이터 다 . 지금 의 인공지능 은 결국 데이터 를 통해 유용 한 정보 를 추출 하 는 거 다 . 단순 하 게 말 하 면 , 공학 은 추출 해 내 는 방법론 을 다양 하 게 배우 는 거 고 , 경제학 은 사회 적 시각 에서 의미 있 는 걸 추출 하 는 걸 배우 는 거 다 . 데이터 를 통해 의미 있 는 걸 끌어낸다는 점 에서 둘 은 비슷 하 다 . 수십 년 간 나 의 연구 화두 는 정보 내지 데이터 다 . 경제학 에 도 정보 경제학 이 중요 한 영역 인데 , 경제학 에서 는 1960 년 대 에 본격 적 으로 나타난 신생 영역 이 고 , 급성장 한 영역 이 다 . 정보 경제학 을 공부 한 이후 자연스레 개인 정보 , 빅 데이터 , 인공지능 에 관심 을 갖 게 됐 다 . 이 들 영역 의 공통 키워드 는 데이터 다 . " 고학수 회장 이 한 행사 에서 축사 를 하 고 있 다 . - 법조 분야 에 도 AI 가 많이 들어와 있 다 . 법조인 들 이 보 는 AI 는 어떤가 " 내 가 관심 을 두 는 AI 는 이미 상용 화 했 거나 조만간 상용 화 할 AI 다 . 강 ( 强 ) 인공지능 같 은 먼 미래 에 나타날 수 도 있 는 AI 에 는 관심 이 없 다 . 판사 가 하 는 작업 중 단순 반복 작업 이 꽤 있 다 . AI 가 이 를 대신 할 수 있 다 . 단순 반복 형 작업 은 AI 에 맡기 면 된다 . 대신 판사 는 더 많 은 생각 과 고민 을 할 수 있 도록 해야 한다 . AI 와 사람 간 역할 분담 이 가능 하 다 . 변호사 도 마찬가지 다 . 변호사 업무 는 서류 검토 가 많 은데 이 를 AI 가 도울 수 있 다 . 예컨대 기업 인수 합병 ( M & A ) 업무 를 보 면 검토 해야 할 관련 서류 가 사과 상자 로 50 ~ 100 개 나 된다 . 그 보다 많 을 때 도 있 다 . 이렇게 많 은 서류 를 빠르 게 검토 할 때 는 AI 가 유용 할 것 이 다 . "- 2012 년 에 ' 구글 리서치 어워드 ' 를 받 았 다 . 어떤 상 인가 " 구글 은 기본 적 으로 엔지니어링 회사 다 . 리서치 어워드 는 주로 공대 교수 에 주 는 연구비 지원 이 다 . 그런데 도 내 가 받 았 다 . 내 가 가진 연구 계획 과 어젠 다 를 보 고 준 것 같 다 . 구글 은 이 어워드 를 통해 연구비 를 주 면서 " 알 아서 하 세요 " 한다 . 뭘 지시 하 거나 간섭 하 지 않 는다 . 연구 리포트 를 제출 할 의무 도 없 다 . 1 년 간 관심 있 는 영역 이 이거 다 정도 만 구글 에 알려 주 면 된다 . "- AI 가 저작 권 을 가질 수 있 을까 ? 궁금해하 는 사람 들 이 많 다 " 한마디 로 예스 노하 기 힘들 고 , 전제 조건 이 있 다 . 이 영역 은 기술 이 급변 하 니 , 지금 기술 을 기준 으로 뭐 라 결정 해도 1 ~ 3 년 뒤 에 는 " 그때 좀 이상 하 게 판단 했 네 " 할 가능 성 이 있 다 . AI 저작 권 은 개념 적 으로 두 가지 를 나눠 봐야 한다 . 첫째 , AI 가 스스로 창작 성 이 있 는 지와 둘째 , 데이터 다 . AI 가 무언가 를 만들 어 내 는 건 결국 데이터 에서 비롯 되 는 것 이 라 데이터 가 중요 하 다 . 인풋 데이터 를 구하 거나 이 를 처리 하 는 과정 에서 많 은 노력 과 경험 이 필요 한 것 이 현실 이 라면 이걸 추출 해서 무언가 를 만들 어 내 는 사람 한테 권리 를 인정 해 주 는 게 필요 하 다 . 노력 과 시행착오 에 대한 보상 이 중요 하 기 때문 이 다 . 반 대로 사방 에 널려 있 는 데이터 를 활용 해 새로운 결과 를 만들 어 내 는 것 이 손쉬운 상황 이 라면 권리 를 인정 해 주 면 곤란 하 다 . 후 발주자 가 들어가 기 어렵 기 때문 이 다 . AI 저작 권 은 데이터 를 구하 고 정제 하 는 게 얼마나 어렵 고 고통 스러운 지 를 감안 해 판단 해야 한다 . 인풋 데이터 를 구하 는 과정 이 얼마나 어려운지 , 또 정제 하 는 과정 이 얼마나 복잡 한지 가 AI 저작 권 의 중요 한 기준 이 된다 . "- AI 와 윤리 문제 는 어떻 게 보 나 " AI 가 인간 과 맞먹 는다는 강 ( 强 ) AI 를 전제 하 지 않 고 현재 의 기술 을 전제 하 더라도 윤리 이슈 가 크 다 . AI 가 우리 사회 에 깊이 들어오 려면 기술 에 대해 신뢰 할 수 있 어야 한다 . 신뢰 의 개념 그리고 이 와 함께 등장 하 는 키워드 가 인간 중심 ( human centric ) 이 다 . AI 와 무관 한 전통 적 인 윤리 판단 에서 는 이해 상충 에 관한 고려 가 핵심 이 다 . 하 지만 AI 윤리 는 이해 관계 가 초점 이 아니 다 . 어떻게 이 기술 이 사회 에 , 또 인간 에 유익 한 결과 를 가져올 수 있 게 할 것 이 냐 가 핵심 이 다 . "- 엔지니어 도 AI 를 개발 할 때 윤리 문제 를 생각 해야 할까 " 가비지 인 가비지 아웃 ( garbage in , garbage out ) 이 라고 흔히 말 한다 . 쓰레기 를 넣 으면 쓰레기 가 나온다 . 남성 용 구두 로 학습 한 AI 는 여성 용 구두 는 못 알 아 본다 . 학습 용 데이터 로 이용 되 는 표본 이 모집단 의 통계 적 특징 을 정확히 반영 하 고 있 는지 개발자 도 고민 해야 한다 . 엔지니어 뿐 아니 라 법률가 가 초기 부터 함께 고민 하 는 게 필요 하 다 . 법 적 이슈 가 생기 면 나중 에 법률가 가 처리 할 거 야 이렇게 생각 하 면 안 된다 . 처음 개발 단계 에서부터 끝 까지 같이 고민 하 는 프로세스 가 필요 하 다 . "- 잘못 을 저지른 인공지능 을 처벌 할 수 있 을까 " 이것 도 질문 을 나눠 생각 해야 한다 . 인공지능 이 잘못 을 하 면 당연히 책임 추궁 을 해야 한다 . 하지만 인공지능 이 잘못 했 다고 했 을 때 누가 잘못 한 거 냐 , 뭘 잘못 했 느냐 를 정확히 따져 봐야 한다 . 현재 의 기술 을 전제 로 하 면 인공지능 이 잘못 했 다고 하 는 건 사람 이 잘못 한 거 다 . 아니면 데이터 문제 일 수 도 있 다 . 인공지능 잘못 에 대해 인공지능 을 처벌 한다는 건 현실 적 이 지 않 다 . 인공지능 개발 자 한테 책임 을 물 을 거 냐 , 아니면 회사 한테 책임 을 물 을 거 냐 , 이런 식 의 질문 이 더 현실 적 이 다 . 기술 발전 에 따라 개별 영역 에서 는 새로운 법체계 가 필요 할 수 도 있 다 . 자동차 를 예 로 들 면 , 자동차 에 복잡 한 알고리즘 이 도입 되 고 센서 가 점점 많이 들어감 에 따라 책임 소재 를 따지 는 게 더 어려워 지 고 있 다 . 칼 로 두 부모 자르 듯이 딱 자를 수 없 는 게 많 다 . 하나 의 명쾌 한 답 이 나오 기 어려운 영역 이 다 . 그래서 해당 생태 계 구성원 들 이 같이 고민 을 해야 한다 . 하나 의 공통 적 인 정답 이 있 을 것 이 라고 는 처음 부터 기대 하 지 않 는 게 좋 다 . "- 최근 미국 의사 협회 지에 코로나 19 감염자 추적 에 따른 프라이버시 이슈 를 게재 해 화제 가 됐 다 . 어떤 내용 인가 " 정식 출간 은 6 월 이 다 . 시의 성 이 있 어 온라인 버전 이 4 월 말 먼저 공개 됐 다 . 나 를 포함 해 3 명 이 같이 썼 다 . ICT 를 이용한 코로나 동선 추적 과 이 와 관련 한 프라이버시 이슈 를 다뤘 다 . 우리 나라 가 전반 적 으로 잘 했 지만 프라이버시 면 에서 개선 할 점 이 있 다는 걸 지적 했 다 . 정보 가 중앙 집중 식 으로 질 본 에 모였 고 , 이중 일부 를 다시 국민 에게 전송 하 는 방식 인데 , 중앙 에 정보 가 모이 는 건 역학 조사 를 위해 필요 한 면 이 있 지만 , 모인 정보 가 다시 국민 에게 갈 때 문제 가 있 다고 봤 다 . 방역 당국 이 가진 정보 를 국민 개개인 이 상세 하 게 알 필요 는 없 다 . 국민 한테 갈 때 는 국민 이 경각심 을 가지 고 조심 하 도록 유도 하 는 데 필요 한 수준 의 정보 만 가 면 된다 . 양방향 으로 정보 가 흐르 는데 서로 목적 이 다른 것 이 다 . 그런데 지금 스킴 ( 구조 ) 은 이 에 관한 고려 가 세밀 하 지 않 은 것 같 다 . 이걸 지적 했 다 . " 고학수 회장 이 한 행사 에서 발표 를 하 고 있 다 . - 프라이버시 면 에서 는 중앙 집 중식 이 문제 가 있 다는 건가 " 코로나 를 보 면 미국 이 프라이버시 에 민감 함 을 알 수 있 다 . 동선 추적 을 통해 정보 를 수집 하 는 스킴 은 크 게 두 가지 다 . 중앙 집중 형 과 분산 형 이 다 . 우리 는 중앙 집중 형 이 다 . 분산 형 방식 을 택한 대표 적 인 나라 는 싱 가 폴 이 다 . 구글 과 애플 도 분산 형 시스템 을 개발 하 고 있 다 . 분산 형 은 누 가 이태원 클럽 에 갔 는지 에 관한 정보 가 한 곳 에 모이 는 게 아니 고 , 내 가 마주친 사람 중 에 확진 자 가 있 는지 만 알 게 해 주 는 것 이 다 . 분산 형 은 어떤 사람 이 클럽 에 갔 는지 에 관한 정보 가 한 곳 에 모이 지 않 는다 . 분산 형 은 프라이버시 보호 에 도움 이 되 는 반면 방역 효율 성 은 떨어진다 . "- 인공지능 에서 프라이버시 를 고려 한 방법 으로 연합 학습 ( federated learning ) 이 부상 했 다고 말 했 는데 , 이건 무엇 인가 " 재래식 방식 은 개별 디바이스 에서 데이터 를 중앙 서버 로 보내 모은 후 인공지능 학습 을 하 는 방식 이 다 . 연합 학습 은 그렇 지 않 다 . 모바일 기기 에서 데이터 를 처리 해 학습 을 하 고 , 필요 한 것 만 선별 해 서버 에 보낸다 . 우리 나라 는 아직 본격 적 인 시도 가 거의 없 는 걸로 알 고 있 다 . 차분 프라이버시 ( differential privacy ) 방법 도 프라이버시 를 고려 한 AI 기법 중 하나 다 . 구글 등 은 자기 네 제품 에 일부 사용 하 고 있 는 걸로 알 고 있 다 . 이 방법 은 개념 은 우수 하 지만 이런 저런 현실 적 인 제약 이 있 어 몇몇 세계 적 규모 기업 위주 로 활용 하 고 있 다 . IT 기술 에 어떻 게 프라이버시 개념 을 적용 할 지 는 계속 중요 한 화두 가 되 고 있 다 . 구글 이 캐나다 에 조성 하 려던 스마트 시티 가 규모 를 줄이 다 실패 한 것 도 기본 적 으로 는 프라이버시 문제 때문 이 다 . "- 우리 나라 가 AI 강국 이 되 기 위해서 는 법제 도 정비 가 필요 하 다 . 어떤 것 이 있 을까 . 과거 정보 화 시대 처럼 특별법 도 필요 할까 " 이것 도 지금 으로 는 애매 한데 , 크 게 두 가지 다 . 현재 의 인공지능 은 ' 데이터 드리븐 ( data driven ) ' 이 다 . 데이터 와 관련 한 법 제도 와 인공지능 기술 에 관한 법 제도 를 구분 해 생각 할 수 있 다 . 그런데 국가 적 인 방향 과 세팅 이 약간 불 확실 해 보인다 . 데이터 3 법 에 관한 디테일 이 논란 인데 , 이 데이터 를 가지 고 인공지능 패러다임 에 어떻게 맞춰 갈 건지 , 이런 그림 이 좀 더 뚜렷 하 면 좋 겠 다 . 인공지능 기술 에 관한 법제도 는 법 을 만들 건지 를 말 하 기 전 에 신뢰 할 수 있 는 인공지능 과 인간 중심 인공지능 에 관해 우리 나라 가 그리 는 청사진 이 어떤 것 인지 좀 더 분명 한 구상 을 마련 할 필요 가 있 다 . 예 를 들 면 , 유럽 은 이미 3 ~ 4 년 전 에 EU 전체 차원 에서 50 명 이 참여 하 는 전문가 ( 엑스 퍼트 ) 그룹 을 만들 어 청사진 을 그렸 다 . 엑 스퍼트 그룹 에 는 공학자 는 물론 법학자 , 철학자 , 인공지능 기업인 등 이 들어갔 다 . 이 들 이 1 년 넘 게 작업 해 작년 초 에 한 번 , 또 최근 에 한 번 , 총 두 번 보고서 를 냈 다 . 우리 도 이런 식 의 청사진 을 좀 더 명확히 그리 는 작업 이 필요 하 다 . "- 정부 가 지난해 말 AI 국가 전략 을 발표 했 는데 . .." 시간 적 으로 부족 했 다 . 예 를 들 어 인공지능 전문가 가 적 다고 하 는데 , 어떤 수준 의 전문가 가 더욱 필요 한 것 인지 더 상세 한 논의 가 필요 하 다 . 한국 사람 이 잘 하 는 게 있 다 . 질문 이 있 으면 답 을 찾 는 건 잘 한다 . 주입식 교육 때문 이 다 . 교과서 나 참고서 에 나오 는 문제 풀이 는 잘 한다 . 그런데 문제 를 만들 어 보 라고 하 면 못한다 . 이게 훨씬 더 어렵 다 . 우리 는 문제 풀이 는 잘 하 는데 문제 를 만들 고 내 는 건 잘 못 한다 . AI 에 도 이런 측면 이 있 다 . 사회 패러다임 이 바뀌 고 있 는데 , 뭐 가 이슈 고 뭐 가 문제 인지 , 이걸 어떻게 정리 할지 에 관해서 는 우리 사회 가 취약 하 다 . "- AI 강국 을 위한 제언 을 한다면 " 마인드 가 바뀌 어야 한다 . 데이터 드리븐 사회 가 돼야 한다 . 데이터 를 가지 고 분석 하 고 , 인공지능 툴 을 만들 어 보 고 , 이런 게 일상 화 돼야 한다 . 예 를 들 어 보 겠 다 . 외국 의 앞서 가 는 회사 는 회의 중 불명확 한 게 나오 면 두 가지 로 대처 한다 . 첫째 , 지금 은 답 이 명확 하 지 않 은 것 같 다 둘째 , 우리 가 가지 고 있 는 데이터 를 이용 해 분석 이 가능 하 게 한 번 해 보 자 , 이렇게 반응 을 한다 . 그런데 우리 나라 는 답 이 안 보이 면 거기 서 멈춘다 . 혹은 윗 사람 눈치 를 보 고 윗 사람 결정 에 맡긴다 . 데이터 드리븐 문화 가 아닌 거 다 . 데이터 에 기초 한 의사 결정 이 일상 화 돼야 하 는데 우리 는 체화 가 안 돼 있 다 . " - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ------------------------■ 고학수 한국 인공지능 법학 회장 은 . ...◇ 학력 서울 대학교 경제학 학사 ( 1989 년 졸 ) 및 석사 ( 1991 년 졸 ) 미국 컬럼비아 대학교 로스쿨 JD ( Juris Doctor ) ( 1998 년 졸 ) 미국 컬럼비아 대학교 경제학 박사 ( PhD ) ( 2001 년 졸 ) ◇ 이력 - 서울 대학교 법 과 대학 · 법학 전문 대학원 교수 ( 2007 ~ 현재 ) - 서울 대학교 법 과 대학 · 법학 전문 대학원 부학장 · 부원장 ( 학생 담당 ) ( 2011 ~ 2012 ) - 독일 프라이부르크 고등 연구원 ( FRIAS ) 방 문학자 ( 2019 ) - 벨기에 브뤼셀 프라이버시 허브 방 문학자 ( 2016 ) - 미국 버클리 ( UC Berkeley ) 로스쿨 방 문학자 ( 2015 ~ 2016 ) - 독일 함부르크 대학교 방문 교수 ( 2011 ~ 2012 ; 2013 ) - 싱가포르 국립 대학교 법 과 대학 방문 교수 ( 2008 ) - 연세대 학교 법 과 대학 교수 ( 2005 ~ 2007 ) - 법무법인 세종 미국 변호사 ( 2004 ~ 2005 ) - 뉴욕 휴즈 허바드 앤드 리드 로펌 변호사 ( 2000 ~ 2004 ) ◇ 현 직책 - 아시아 법 경제 학회 회장 , 한국 인공지능 법 학회 회장 , 서울 대학교 아시아 태평양 법 연구소 소장 , 서울 대학교 법 과 경제 연구 센터 센터 장 , 서울대 인공지능 정책 이니셔티브 공동 디렉터 , 서울 대학교 AI 연구원 부원장 , 서울 대학교 AI 위원회 위원 , 대법원 양형 위원회 자문 위원 , 보건복지부 의료 정보 정책 자문 위원 , 방송 통신 위원회 법령 해석 위원 , 신용 정보원 자문 위원 , 금융 보안원 자문 위원 , 비식 별 조치 전문 위원 등 다양 한 공공 및 민간 자문 ◇ 수상 경력 - 대통령 표창 ( 2014 ) - 독일 훔볼트 재단 펠로우 ( 2011 ~ 2012 ) - 한국 법 경제 학회 위공 법 경제학 상 ( 2011 ) - 구글 리서치 어워드 ( 2012 ) ◇ 저술 데이터 오너 십 , 개인 정보 보호 의 법 과 정책 , 개인 정보 비식 별화 방법 론 , 데이터 이코노미 , 핀테크 시대 , 경제 적 효율 성 과 법 의 지배 외 논문 및 편 저서 다수 고 학수 회장 . 청소년 때 공상 과학 을 좋아했 다 . 방은주 기자 ( ejbang @ zdnet . co . kr ) ▶ 지디 넷 코리아 ' 홈페이지 ' ▶ 네이버 채널 구독 하 기 [ Copyright ⓒ 메가 뉴스 & ZDNet & CNET . 무단 전재 및 재 배포 금지 ]