AI와 프라이버시

김상현지음

캐나다에서정보공개및프라이버시전문가로일하고있다.토론토대와요크대에서개인정보보호와프라이버시법규,사이버보안을공부했다.캐나다온타리오주정부와앨버타주정부,브리티시컬럼비아(BC)의의료서비스기관FNHA,밴쿠버아일랜드의수도권청(CapitalRegionalDistrict)등을거쳐지금은캘리언그룹(CalianGroup)의프라이버시관리자로일하고있다.저서로『디지털의흔적을찾아서』(방송통신위원회,2020),『유럽연합의개인정보보호법,GDPR』(커뮤니케이션북스,2018),『디지털프라이버시』(커뮤니케이션북스,2018),『인터넷의거품을걷어라』(미래M&B,2000)가있고,번역서로는『통계의함정』(2024),『해커의심리』(2024),『어둠속의추적자들』(2023),『공익을위한데이터』(2023),『인류의종말은사이버로부터온다』(2022),『프라이버시중심디자인은어떻게하는가』(2021),『마크저커버그의배신』(2020),『에브리데이크립토그래피2/e』(2019),『보이지않게,아무도몰래,흔적도없이』(2017),『보안의미학』(2015),『똑똑한정보밥상』(2012),『불편한인터넷』(2012),『디지털휴머니즘』(2011)등이있다.

AI와프라이버시

01AI의기원과진화
02AI의유형
03생성형AI개론
04생성형AI가제기하는문제들
05개인정보와프라이버시의이해
06생성형AI와프라이버시
07생성형AI와프라이버시의딜레마
08AI법규와개발원칙들
09생성형AI와프라이버시의균형잡기
10슬기로운생성형AI사용법

기술을이해하면프라이버시문제가보인다
생성형AI와대규모언어모델(LLM)이일으키는프라이버시침해문제를다룬다.생성형AI는사용자질문에맞춰다양한콘텐츠를생성하는기술로무차별적으로수집된데이터에서프라이버시침해가발생할수있다는우려가커지고있다.이책은생성형AI의특징에따른프라이버시침해의가능성을명확히제시하며,개인정보보호의중요성을강조한다.
기존의예측형AI와달리생성형AI는명확한목적없이방대한데이터를수집해이를학습한다.이과정에서사용자의민감정보가무단으로포함될수있으며,훈련용데이터로쓰인정보가제대로필터링되지않을수있다.또한생성형AI는자칫개인의개인정보를부주의하게생성하거나유출할위험도존재한다.이책은이러한문제를해결하기위한방안을제시하며,유럽연합의일반개인정보보호법(GDPR)과한국의개인정보보호법을중심으로프라이버시보호를위한원칙을논의한다.AI개발자가직면한윤리적딜레마와법적갈등을다루며,생성형AI의데이터를수집하고처리하는방식에서발생하는법적문제들을해결할방법을모색한다.생성형AI의발전과빠른확산에따라,기술적발전에대한충분한이해와법적제재가뒤따라야한다.