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내 정보의 미래: 데이터3법 이해하기!

내꺼인듯 내꺼아닌 내꺼같은 개인정보

2020년 1월 9일 국회는 본회의를 개최하고 데이터 3법(개인정보호법, 정보통신망법, 신용정보법 개정안)을 통과시켰습니다. 데이터 3법의 통과에 대한, 평가는 상이합니다. 먼저 기업들은 데이터 경제를 추진하고 발전시키는 데 발판이 마련되었다고 평가합니다.

이들은 개인정보를 쉽게 나눌 수 있는 것이 미래의 데이터 먹거리를 키우는 데 필수적이라고 이야기합니다. 반면에 시민단체들은, 이번 개정 데이터 3법은 기업의 수익을 키우기 위하여 정부가 개인정보 보호를 종래보다 약화시킨 법안이라고 평가합니다.

이렇게 평가가 상반되고 있는 개정 데이터 3법에 대해서 똑똑이 상세하게 알아보고자 합니다.

데이터 3법이란?

데이터 3법은 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법 등 데이터 이용을 활성화하는 3가지 법률을 통칭하는 것입니다.

데이터 3법의 주요 개정 내용은 다음과 같습니다.

개인정보보호법 개정안 주요 내용

(1) 가명정보 데이터 서비스 개발에 활용 가능

(2) 개인정보 보호 기관 개인정보보호위로 일원화

신용정보법 개정안 주요 내용

(1) 가명정보 금융분야 빅데이터 분석에 이용 가능

(2) 가명정보 주체 동의 없이 활용 가능

정보통신망법 개정안 주요 내용

(1) 온라인상 개인정보 감독 기능 개인정보보호위로 이관

데이터 3법의 취지

➀ 개인정보를 취급하는 법과 기관이 하나로 정리되어 있지 않아, 개인정보를 취급하는 기업들에 큰 혼란을 주고 있었습니다. 이에 국회는 데이터 3법 개정으로 개인정보 보호체계를 일원화하였습니다. 그동안 기업들은 관련 법률의 유사·중복 규정, 여러 기관에 분산된 업무 등으로 인해 불편을 겪어야 했는데, 이번 데이터 3법 개정으로 이러한 불편을 해소할 수 있게 되었습니다.

➁ 구분이 불명확했던 개인정보를 개인정보, 가명정보, 익명정보로 구분했으며, 서로 다른 기업들이 보유하는 가명정보, 익명정보는 승인을 거쳐 반출과 결합을 허용하였습니다. 가명정보의 공유가 개인의 동의 없이는 불가능했던 과거에 비하여, 이제는 동의 없이도 기업들이 서로 공유할 수 있게 만들었습니다.

따라서 개정 데이터 3법이 시행되면, 기업들이 정보를 쉽게 모아 상업적 가공 혹은 마케팅에 이용하기가 쉬워지게 됩니다.

개인정보, 가명정보, 익명정보의 차이점

개정 데이터 3법의 장점

데이터 3법의 국회 통과로, 가명정보를 기업들끼리 공유할 수 있게 되어 여러가지 장점이 생기게 됩니다.

소비자

소비자들은 마이 데이터를 통하여 새로운 형태의 서비스를 제공받을 수 있습니다. 마이 데이터란, 본인이 사회활동을 통하여 생성한 정보를 기업들이 공유하여 맞춤형 정보를 내놓을 수 있는 것을 말합니다. 뱅크 샐러드나 토스를 생각하면 이해가 쉽습니다. 뱅크 샐러드나 토스는 금융 정보만 공유했지만, 금융정보 의료 정보 투자정보를 다 모아서 소비자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 예를 들어 단순히, 매번 먹는 음식을 추천하는 것이 아니라, 몸 상태나 컨디션 또는 지갑 사정에 따라 추천하는 음식이 달라지게 됩니다. 가령, 몸이 아파 약을 먹고 있다면, 배달 앱에서 몸에 더욱 건강한 음식을 추천할 수 있습니다. 만약에 건강하지 않은 음식을 먹는다면, 본인 또는 담당 의사에게 경고의 메시지를 보낼 수도 있게 됩니다.

기술발전

가명정보를 이용하여 기업과 연구기관들이 AI나 자율주행 자동차의 연구개발에 박차를 가할 수 있게 됩니다. 현재 대부분의 인공지능(AI)는 알파고가 보여준 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통하여 스스로 발전하고 있습니다. 딥러닝(Deep Learning)에서는 많은 양의 정보가 필수적인데, 데이터 3법은 데이터 공유를 더 쉽게 하여 기술발전을 도모할 수 있습니다. 무인 자동차는 사람들의 운전습관, 도로의 상태, 운전상황 등 여러가지 데이터가 필요한데 이를 회사들끼리 공유 할 수 없게 된다면 무인 자동차 기술발전은 지체됩니다.

개정 데이터 3법의 단점

부당한 개인정보 노출

여러 시민단체들은 데이터 3법을 통하여 개인정보가 노출 될 수 있다고 주장합니다. 가명정보가 하나만 있을 경우에는 문제가 되지 않겠지만, 여러가지 가명정보를 결합할 경우에는 특정 개인을 특정할 수 있다고 합니다. 예를 들어, 강남에 사는 변호사 김모씨라는 정보와 강남에 사는 스타벅스를 좋아하는 김모씨 정보가 결합될 경우에는 여러가지 정황상 어떠한 인물인지 알 수 있다는 것입니다. 이는 개인의 프라이버시에 대한 위협일 뿐만 아니라, 개인의 병명 같은 숨기고 싶은 법들도 알아 낼 수 있기 때문에, 이 경우 보험 회사들은 김모씨가 보험 가입 시 페널티를 주는 것도 가능하게 됩니다. 또한 사람들의 라이프 스타일에 따라 어떠한 질병에 쉽게 걸리는지 알 수 있기 때문에 보험 회사는 라이프 스타일의 유형 정보를 파악해 다른 사람보다 비싼 보험료를 요구할 수 있게 됩니다.

개인정보의 소유권 문제

또한 개인정보의 소유권 침해의 문제도 있습니다. 개인정보는 엄밀히 말하면 개인의 소유입니다. 기업이 어떤 가치 창출을 위해 개인의 소유물을 사용한다면 마땅히 그에 걸맞은 이익을 개인에게 제공해야 합니다. 하지만 데이터 3법에 의하면 개인의 동의 없이 개인의 정보를 사용할 수 있기 때문에, 개인에게 정보 사용료를 제공하지 않아도 됩니다. 그러나 개인의 정보를 기업들이 무료로 사용하는 것은 정당화될 수 없다는 비판이 있습니다.

정치적 남용

미국 대선기간 동안 페이스북-케임브리지 애널리티카 스캔들(facebook-cambridge analytica scandal)이 큰 문제로 떠올랐습니다. 케임브리지 애널리티카가 불법적으로 페이스북 사용자의 개인정보를 다운로드 받아, 그들의 정보를 트럼프 대통령 선거운동에 이용했기 때문입니다. 페이스북을 분석하여, 어떠한 정치광고를 언제 어디에 게시하는 것이 더 효과적인지 파악하고 트럼프에게 유리하게 정치광고를 한 혐의를 받고 있습니다. 또한 뉴욕 타임스에 따르면, 자신의 sns 친구가 투표를 했다는 포스트를 본다면, 투표를 하지 않으려고 했던 사람들도 투표를 하게 될 확률이 올라간다고 합니다. 데이터 3법에서는 이런 일들이 더 쉽게 일어날 것입니다. 정치권에서는 자신들의 이득을 위하여, 가명정보를 이용하게 될 확률이 높아질 것입니다.

개인정보 보호 vs 공공의 이익

데이터 3법을 이해하기 위해서는 프라이버시의 특성에 대해서 알아야 합니다. 프라이버시가 중요한 이유는 무엇일까요? 프라이버시가 중요한 이유는 프라이버시는 개인의 자유와 연관되어 있기 때문입니다. 사람들은 누구나 자유롭게 행동할 권리를 가지지만, 사회적인 인식으로 인하여 자유로운 행동에 제약을 받거나 침해되는 경우가 종종 생깁니다. 예를 들어, 어떤 남자가 여장을 하기를 좋아한다면, 그는 여장을 할 자유가 있고 여장을 통해 행복을 느끼는 것을 방해 받지 않을 권리가 있는 것입니다. 하지만, 오늘날 사회의 인식 수준에 비추어, 이 남자는 여장을 할 자유를 누리지 못합니다. 행동의 자유를 통한 행복 추구권이 제약 받는 것입니다. 현재 이 남자가 조금이나마 행복을 느낄 수 있는 방법은 공공연한 장소가 아닌 자기만의 공간 혹은 자신의 아이덴티티를 이해 해주는 사람이 존재하는 사적인 공간에서 여장을 하는 것일 겁니다. 따라서 프라이버시는 개인의 자유와 행복과 연관이 되어 있습니다. 만약에 다른 사람이 자신의 사적인 공간에 마음대로 침범할 수 있다면, 사람들은 이런 공간에서 조차 대중의 눈치를 살펴야 합니다. 이는 개인의 자유와 행복할 권리를 침해하기 때문에 자신의 사생활을 남에게 보호해주는 권리인 개인정보 보호가 중요한 권리가 되는 것입니다.

하지만, 현재 우리는 공공의 이익을 위해, 어느 정도의 개인정보를 양보해야 하는 디지털 시대에 살고 있습니다. CCTV 혹은 공항에서의 짐 수색 등은 안전이라는 더 큰 가치와 공공 목표를 보호하기 위하여 개인의 자유와 권리를 양보하는 좋은 예입니다. 한편, 페이스북이나 인스타그램 등에 자신의 사생활을 올리고 대중의 관심을 얻는 것은 스스로 사생활을 공개하고 개인정보에 대한 권한을 행사하지 않는 경우입니다. 인터넷 사용도 마찬가지입니다. 우리가 구글이나 네이버 등의 무료 인터넷 서비스를 이용하기 위해  자신의 인터넷 사용이 기록되는 것을 허용하고 있습니다. 따라서 개인정보 보호가 공공 또는 다른 개인의 이익 추구보다 언제나 더 중요하다고 주장할 수는 없습니다.