대규모 언어 모델(LLM) 환경의 프라이버시 리스크 대응을 위한 개념 모델 제안
A Conceptual Model for Addressing Privacy Risks in Large Language Model (LLM) Environments
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초록
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 기반으로 작동하며, 이 과정에서 개인정보가 정보주체의 인식 없이 수집· 학습되는 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 기존의 개인정보 보호 체계만으로는 정보주체의 자기정보결정권을 충분히 보 장하기 어렵다는 우려가 커지고 있다. 본 연구는 LLM의 개인정보 처리 전체 생명 주기 단계와 서비스 이용 단계에서 발생 가능한 프라이버시 리스크를 체계적으로 식별하고, 이를 정보주체 관점에서 관리할 수 있는 개념 모델을 제안한다. 제안된 개념 모델은 개인정보보호법 제4조에 명시된 정보주체 권리를 체계적으로 반영함으로써, 정보주체 권리 반영 수 준과 리스크 통제 가능성 측면에서 차별성을 가진다. 본 연구는 개인정보 보호 환경이 빠르게 변화하는 LLM 시대에 대응할 수 있는 초기 대응 체계로서의 의의를 가지며, 향후 기술적·정책적 구체화를 위한 이론적 토대를 제공한다.
Abstract
Large Language Models (LLMs) operate on vast amounts of data, often collecting and learning from personal information without the data subject’s explicit awareness. As a result, existing privacy protection frameworks are increasingly insufficient to guarantee individuals’ rights to informational self-determination. This study identifies privacy risks that arise throughout the entire lifecycle of LLMs - from data collection to processing, learning, and service delivery - and proposes a conceptual model for managing these risks from a data subject-oriented perspective. The proposed conceptual model systematically incorporates the rights guaranteed under Article 4 of the Personal Information Protection Act (PIPA) in Korea. By doing so, it provides a distinctive framework in terms of both the inclusion of data subject rights and its capacity to manage LLM-specific risks. This study offers foundational insight into the development of initial response systems for the rapidly evolving privacy landscape in the LLM era and contributes a theoretical basis for future technical and policy advancement.