인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술의 급속한 발달은 우리 일상생활은 물론, 산업, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 인공지능 기술의 활용은 광범위하게 확산되고 있으며 대표적인 몇 가지 사례를 들면 다음과 같다. 인공지능 스피커는 인공지능을 기반으로 음성인식을 통해 사용자의 명령을 이해하고, 음악재생, 날씨·교통정보, 알람·일정관리, 스마트홈, 정보검색, 쇼핑 및 음식주문 등 다양한 서비스를 개인비서처럼 맞춤형으로 제공함으로써, 일상생활의 편의성을 획기적으로 향상시키고 있다.

생성형 인공지능을 활용한 검색 엔진을 통하여 사람과 대화하듯이 질문을 하면 답변을 바로 얻을 수 있다. 또한 생성형 인공지능은 논문 작성, 코딩, 문서 번역 및 교정, 문서 요약, 음성 합성 등 다양한 창의적 콘텐츠 제작에 활용될 수 있다. 그리고 생성형 인공지능을 활용하여 영화 대본, 소설, 시 등의 문학작품을 생성할 수 있고, 음악을 작곡할 뿐만 아니라 심지어 영화용 스크립트를 생성할 수도 있다.

제조 분야에서는 인공지능의 활용을 함으로써 자동화, 품질관리, 물류의 최적화 등에서 생산성 향상 및 업무의 효율성을 높이고 있다. 또한 자율주행자동차의 경우에는 인공지능을 기반으로 운전 상황 전반을 스스로 통제하는 자율주행 기술이 급속히 발달하고 있으며, 이로 인하여 교통의 안전성 향상과 효율성 증대 등이 기대되고 있다. 그리고 의료 분야에서는 질병 진단, 신약 개발, 치료 예측, 유전체 분석 등에 인공지능을 적용함으로써 의료서비스의 혁신을 가속화하고 환자의 맞춤형 진료에 기여하고 있다. 그 밖에 금융 분야에서는 금융사기 방지, 개별화된 투자조언, 리스크 관리, 신용 평가 등의 영역에서 금융 서비스의 효율성을 높이고 있다. 이와 같이 인공지능 기술의 발달은 우리 일상생활의 편의성을 획기적으로 제고하고 다양한 분야에서 생산성과 효율성을 혁신적으로 향상시켰지만, 프라이버시 침해 등으로 인한 부작용의 우려도 적지 않다.

인공지능 시스템은 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여 작동하므로 사생활 침해의 위험성이 높아지고 있다. 예를 들면, 스마트폰, 스마트 스피커, 웨어러블 기기 등은 개인의 취미나 기호, 사용자의 위치, 행동 패턴, 심지어 건강 상태에 이르기까지 다양한 정보를 수집하고 이 정보들을 지속적으로 축적할 수 있다. 이 정보가 적절하게 관리되지 않거나 무단으로 접근되면, 개인의 사생활이 침해될 수 있다.

생성형 인공지능을 활용한 챗GPT 등이 대중화됨으로써 이를 각종 범죄에 악용할 수 있다. 인공지능 기술이 악용되어 보이스피싱 등 금융사기와 딥페이크를 이용한 가짜뉴스의 제작·유포 등에 의한 피해가 발생할 수 있다. 가짜뉴스는 사회의 혼란을 초래하고, 특정 인물을 음해하는 등 심각한 부작용을 초래할 수 있다.

그 밖에 인터넷 정보제공자들은 인공지능을 통하여 이용자의 개인적 성향이나 관심사, 사용 패턴, 검색 기록 등의 데이터를 수집·분석하여 이용자의 취향과 관심을 끌 수 있는 맞춤형 콘텐츠를 제공한다. 이로 인하여 이용자는 자신이 보고 싶은 것만 보고, 듣고 싶은 것만 듣게 되어 정치·사회적인 문제에 관하여 고정관념과 편견이 심화됨으로써 사회적 분열과 갈등을 야기하는 원인이 되기도 한다.

앞에서 살펴본 바와 같이, 빅데이터 환경에서는 다양한 경로를 통해 개인정보가 이용자 동의 없이 수집되거나, 보유기업에 의해 남용될 수 있기 때문에, 프라이버시 침해 등으로 인한 부작용을 최소화할 수 있는 대책을 강구하여야 한다. 우선 인터넷사업자는 빅데이터와 관련된 개인정보를 그 목적에 부합하도록 활용하고, 목적 외의 용도로 활용하지 않아야 한다. 맞춤형 광고 사업자는 이용자에게 온라인상에서 자신의 행태정보가 수집·이용되는 사실을 쉽게 알 수 있도록 하고, 행태정보를 개인 식별정보와 결합하여 사용할 경우에 이용자의 사전 동의를 얻어야 한다. 또한 정보주체가 웹사이트를 접속할 때 쿠키의 수집에 무심코 동의버튼을 누르지 말고 신중히 동의 여부를 결정하여야 한다. 이용자의 취향이나 관심에 맞춘 정보만을 추천해주는 필터 버블을 극복하기 위해서는 이용자가 시청기록 삭제나 검색 기록 삭제 등 데이터 삭제를 통하여 알고리즘을 초기화하는 것이 바람직하다.

그리고 데이터 프라이버시를 보호하기 위해서는 외부에서 접근하더라도 내용을 알 수 없도록 데이터를 암호화하고 개인을 식별할 수 없도록 익명화할 필요가 있다. 인공지능 시스템의 보안을 강화하기 위해서는 인공지능 모델의 학습 데이터와 알고리즘을 정기적으로 점검하고, 보안 취약점을 발견하면 즉시 수정해야 한다.