인공지능 시대 개인정보에 관한 통계처리거부권·가명처리거부권의 인정가부 - 서울중앙지법 2022. 11. 17. 2021가합509722 판결에 관하여
Can an Individual Have a Right to Opt-Out From Statistical Processing or Pseudonymization in the Era of AI
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최근 시민단체들이 통신사를 상대로 ‘내 개인정보를 향후 가명처리하지 말라’는 금지청구소송을제기하여 1심에서 승소하였다. 1심 법원은, 가명처리가 이미 끝난 경우 특정 개인의 정보를 찾아서지울 수 없으므로 가명정보에 대하여 처리정지요구권의 적용이 배제되는 것과 달리, 가명처리가되기 전 원본 개인정보 상태에서는 그러한 사전적·예방적 금지청구를 할 수 있다고 판단하면서, 그러한 권리를 인정해 주어야만 정보주체가 가명정보에 대한 자기결정권이 보장될 수 있다는 견해를 취하였다. 그러나 이에 대하여는 몇 가지 쟁점이 있다. 첫째, 처리정지요구권은 서비스 이용종료 등의 사유로 개인정보 처리가 필요하지 않게 된 경우그 파기를 요구하는 권리인데, 그 범위가 과연 ‘서비스 목적으로는 처리하되 가명처리 목적은 거부’ 하는 이른바 체리 피킹(cherry picking)을 인정하는 데까지 확장될 수 있는가의 문제이다. 둘째, 오늘날 인공지능 학습 등 데이터 분석 수요에 대응하기 위한 빅데이터를 단일 기관 혼자서 오롯이 스스로 보유하지 못하는 경우 여러 기관들이 저마다 보유한 데이터를 서로 취합하여모자란 부분을 채우는 사례가 많은데, 이때 개인정보 제3자 제공 동의를 미리 받아두지 않았다면데이터셋 결합을 적법하게 할 수 있는 방법으로는 현행법상 가명처리가 유일하다. 이 경우 가명처리를 거부하면 사실상 통계처리를 거부한 것과 비슷한 효과가 발생하는데, 그러한 가명처리의 효용을 지나치게 평가절하하지 않았는지 의문이다. 셋째, 가명정보에 관한 재식별 위험을 통제할 수 있어야 하는 것은 당연하지만 이는 법상 안전 조치 의무를 부과하고 실효적으로 집행함으로써 규율할 일이지, 가명처리 자체의 허부를 오로지정보주체의 의사에 맡기는 것이 과연 해결방안이 될지 재검토가 필요하다.
Abstract
Recently, civil society organizations filed a lawsuit against telecommunications companies to prohibit them from pseudonymizing customers’ personal information in the future. The district court ruled that the right to suspension of processing is not applicable to pseudonymized information because it is impossible to find and erase a specific individual's information when the pseudonymization process has already been completed, but the right to suspension of processing is allowed for personal information before pseudonymization. The court also recognized that the right to self-determination of pseudonymized information is guaranteed only by recognizing such a right. However, there are several issues. First, the right to suspension of personal information processing requires the destruction of personal information when it is no longer necessary to process it for reasons such as termination of service. However, the question is whether its scope can be extended to 'processing for service purposes but prohibiting pseudonymization'. Second, when a single organization does not possess big data to respond to the demand for data analysis such as artificial intelligence learning, there are many cases where multiple organizations combine their own data to fill in the gaps. In this case, if the consent of the information subject is not obtained in advance, pseudonymization is the only way to legally combine datasets under the current law. In this case, opting out of pseudonymization has a similar effect to opting out of statistical processing, and it is questionable whether the benefits of such pseudonymization have not been unduly diminished. Third, the effectiveness of various safeguards mandated by the current law to control the risk of re-identification of pseudonymized information has been neglected, and the risk of pseudonymized information has been inflated
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