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생성형 AI에 담긴 내 민감 데이터가 위험하다? 오픈AI 해킹 사례로 본 AI데이터 유출 문제점과 방지 대책

18 October 2024

요즈음 IT 업계에서 가장 뜨거운 감자는 뭐니뭐니해도 생성형 인공지능입니다. 그 중 가장 잘 알려진 것은 Chat-GPT죠. 그런데 이를 개발한 오픈AI사(社)가 지난해 해킹을 당하고도 이를 외부에 공개하지 않은 것으로 드러났습니다. 오픈AI는 핵심 기술이 유출된 것은 아니라고 해명했으나 최근 중국발 해커들의 AI 기술 탈취 시도가 잇따르고 있어 AI 기업들의 보안 위협 우려가 커지고 있습니다.


오픈AI 내부 메시지 시스템 해킹으로 드러난 문제점 

현지시간으로 지난 4일, 뉴욕 타임즈는 지난해 초 오픈AI의 내부 메시지 시스템에 해킹이 발생하여 관련 메시지가 유출된 사실을 보도했습니다. 해당 해커는 오픈AI 직원들이 최신 기술에 대해 토론하는 온라인 포럼에 접속해 세부 정보를 빼낸 것으로 알려졌지만, GPT를 구축하고 훈련하는 시스템에는 접속하지 못한 것으로 전해졌는데요. 오픈AI측은 바로 이런 이유로 CIRCIA(Cyber Incident Reporting for Critical Infrastructure Act of 2022)를 우회했습니다. 

"국가 안보를 위협할 사건이 아닌 것으로 파악되었기 때문에" 사고를 감춰도 아무 문제가 없을 것이라고 판단했습니다. 오픈AI 측은 2023년 4월 임원진들 사이에서만 침해 사고가 있었다고 공지, 대외적으로는 기밀을 유지했습니다. 심지어는 미 연방수사국(FBI)과 중앙정보국(CIA)에도 신고하지 않았습니다. 고객이나 협력업체에 대한 정보를 도난 당하지 않았고, 해커가 외국 정부와는 관련 없는 개인이어서 국가 안보에 대한 위협으로 생각하지 않았기 때문이라는 게 오픈AI의 설명이죠.


Chat-GPT 사용자가 입력한 민감정보를 노리는 해커

사건이 발생한 이후 당시 오픈AI의 기술 프로그램 관리자였던 레오폴드 아셴브레너(Leopold Aschenbrenner)는 미래 인공지능 기술로 인해 피해가 발생하는 것을 막아야 한다는 생각에 임원진들에게 제안서를 발송했습니다. 

뉴욕타임즈에 의하면 "회사가 중국 정부와 그 외 여러 해외 적대 세력들의 공격에 대비해 충분한 조치를 취하지 않고 있다"는 비판의 내용도 함께 있었다고 합니다. 실제로 오픈AI의 대표 인공지능 프로그램인 Chat-GPT는 사용자의 증가와 함께 학습 데이터 역시 빠르게 성장, 되먹임을 통해 점점 신뢰성을 향상시키고 있습니다. 

이러다보니 사용자들은 Chat-GPT를 신뢰하고 점점 더 민감한 데이터나 중요한 데이터를 입력시키게 되는데요. 비단 민감 데이터를 떠나 데이터의 총량 자체도 상당할 것으로 예상됩니다. 문제는 개발사의 태도입니다. 데이터가 어떻게 수집되고, 어떻게 되먹임되며, 어떻게 모델이 데이터를 취급하는지에 대해서는 철저히 블랙박스 속에 숨겨두고 있습니다. 

스타트업/최신 기술 전문 온라인 미디어 기업인 테크크런치(TechCrunch)는 "해킹 자체는 큰 문제가 아닌 것으로 보이지만, AI 회사가 해커의 집중적인 표적 중 하나가 됐다는 것을 상기시켜 준다"고 평하기도 했습니다. AI 데이터의 처리와 수집 과정이 불투명한 과정에서 본격적인 공격 목표가 된다는 것은 자칫하면 더 큰 사고로 이어질 수 있는 가능성이 열리게 되는 것입니다.


쌓여만 가는 대규모 민감 데이터, 규제와 관리 방안은? 

이런 상황에서 오픈AI측이 단순히 "국가 안보와 직결되는 사항은 아니다"며 "고객 정보를 도난당하지 않았다"는 변명을 통해 은근슬쩍 넘어가는 것 자체는 큰 문제가 될 수 있습니다. 민감 데이터를 확실히 상당량 보유했을 것으로 추정되는데도 그 데이터에 대한 어떠한 컴플라이언스도, 거버넌스도 적용 받지 않고 있는 상황에서 사건을 은폐하기까지 한 것입니다. 

뉴욕타임즈는 이 문제를 공박했습니다. 보도에서는 "AI 기술이 고도로 발전하면서 AI 기술 유출은 국가 안보에 위협이 될 수 있으며, 중국 관련 조직들이 해킹에 나설 수 있다"라고 말했죠. 실제로 중국 해커들은 지난해 5~6월 지나 러몬드 상무부 장관, 니콜라스 번스 주중 미국대사 등의 이메일 계정에 침입했고 국무부에서 이메일 약 6만 건을 다운로드 한 바 있습니다. 

이어 지난해 7월에는 중국 해커 조직이 마이크로소프트(MS)의 클라우드 보안을 뚫고 미국 정부 기관을 포함한 약 25개 기관의 이메일 계정에 접근한 것이 알려지기도 했을 정도입니다.

거기다 문제는 또 있습니다. 제안서를 발송한 아셴브레너는 올해 초 해고당했다는겁니다. 조직 내부에 심각한 문제가 있다는거죠. 심지어 그의 제안은 완전히 파기당했죠. 오픈AI 측은 그가 보안성 제고를 위해 제안을 보낸 것과 해고는 별개로 다뤄졌다고 주장하며 인터뷰에서 "아셴브레너의 헌신적 태도에는 감사하고 있지만, 그가 오픈AI의 보안 상태에 대해 가지고 있는 견해에 동의하기는 힘들다. 해당 해킹 사건으로 불거진 문제들은 이미 여러 방면의 노력으로 해결한 상황"이라 주장하고 있습니다.


생성형 AI, 기술 발전 속도만큼 빠르게 커지는 보안 위협 

하지만 미심쩍습니다. 아셴브레너는 한 팟캐스트에 출연해 오픈AI가 자신을 '정보 유출 혐의'로 해고했다고 했는데요. 여기서도 회사와 아셴브레너 측의 입장은 팽팽하게 갈리고 있는 상황입니다. 거기다 샘 올트만의 해고와 복귀 과정에서 있었던 오픈AI 내부의 내홍을 생각해본다면 이들의 인공지능 - 블랙박스 - 가 내부적으로 어떤 문제를 겪고 있는지 충분히 짐작할 수 있습니다. 

당시 직원들의 요구에 의해 복직하긴 했으나, 임원진들이 샘 올트만을 해고했던 이유는 Chat-GPT 개발과 보안/안전 시스템 구축 과정에서 자기가 원하는 대로 개발 방향을 끌고 가기 위해 임원진들에게 정보를 제공하지 않거나, 거짓 정보를 제공, 혹은 한참 늦게야 정보를 제공하는 등 신뢰받을 수 없는 행동을 했기 때문입니다.

실제 보안 전문 외신 시큐리티위크(SecurityWeek)는 오픈AI 내부의 기업 문화에 대해 지적하며 "인공지능이라는 기술 자체를 어떤 식으로 바라봐야 하는가에 대해 의견이 일치되지 않았다"고 지적한 바 있습니다. 샘 올트만이 빨리 상품화를 시도하면서 도외시한 부분이 있었고, 이런 문제가 아셴브레너의 해고 과정에서 일정 부분 드러났다고도 볼 수 있습니다. 생성형 인공지능은 분명 매력적인 기술입니다. 

하지만 겉으로 드러나는 이 매력 뒤에는 무엇이 있을지, 그 블랙박스에 대한 감독이 어떻게 될지 누구도 모르는 상태입니다. 대규모 데이터 집적과 민감 데이터의 수집, 그리고 거기에 보안 위협이 겹치면 초대형 시한폭탄으로 변모할 가능성이 있는 셈이죠. 거기다 오픈AI와 같이 시장을 선도하는 기업이 해킹 사고의 심각성을 자의적으로 판단해 1년 이상 당국의 강한 규제를 우회, 은폐 했었다는 사실이 우려 되는 부분입니다.


대규모 데이터 취급에 필수적인 내부, 외부의 안전장치들  

생성형 AI가 아니라 지도학습 AI를 사용하는 eDiscovery는 자료의 수집 과정에서 적법하게 설정된 ESI 가이드라인을 준수해야 하고, 학습 과정에서도 상호 검증받은 전문 변호인단이 검토하는 등 어느 정도의 안전성을 보장하게됩니다. 

하지만 이런 생성형 AI는 지금까지 각 사기업들이 너무 많은 권한을 가지고 있으며 제대로 관리조차 되지 않는다고 볼 수 있습니다. 인공지능에 갖춰져야 할 안전장치들에 대한 규정이나 표준, 거버넌스 시스템 등이 제대로 확립되지 않아 각 개발사를 믿을 수밖에 없는거죠. 데이터가 안전하다고 하면, 유출 정황이 있다 하더라도 믿을 수밖에 없게 됩니다. 실제로 오픈AI는 국가 안보에 위협이 되는 사건이 아니었다고 주장했고, 구체적인 증거가 없더라도 당국은 믿는 수밖에 없었죠.

실제로 지금까지 이런 빅테크 기업들은 KADOKAWA의 사건에서 드러났던 것처럼 무의미하게 여겨질 정도로 광범위하고 쓸데없는 부분까지의 사용자 정보를 추적, 수집했습니다. MicroSoft나 구글, META(舊 Facebook)는 이런 데이터를 모조리 모아 정제한 후 표적 광고에 사용했고, 실제 이런 수익 모델을 통해 엄청난 수익을 거두기까지 했습니다. 거기다 여론조작 등의 행위를 가했다는 의혹 역시 제기되고 있죠.  

점점 더 많은 데이터가 몇몇 플랫폼으로 집중되는 상황 속에서 보다 투명한 데이터 관리와 검증의 절차와 규범이 확립되고 이를 통해 사용자들이 보다 안전한 환경에서 생성형 AI를 사용할 수 있도록 할 수 있도록 조속히 제도와 규정이 확립되어야 할 것입니다.


인텔렉추얼데이터의 eDiscovery 진행 시 표준화된 규정과 절차를 통해 기업의 민감 데이터를 취급하고 있습니다. 데이터 취급 단계에서 철저한 보안은 물론 내부 구성원에 대한 보안 교육과 훈련을 지속적으로 운영하고 외부 침입을 방지하는 시스템을 갖추고 있어 해킹과 정보 유출에 철저히 대비하고 있습니다. 신뢰할 수 있는 eDiscovery 서비스가 필요하다면 지금 바로 인텔렉추얼데이터의 전문가들과 상담 받아 보세요!

  • Cyber Security
  • 영화 속 해킹이 현실로? 디지털 감시와 개인 정보 보호의 경계
    영화 속 해킹이 현실로? 디지털 감시와 개인 정보 보호의 경계

    2008년에 개봉했지만 볼 때마다 여전히 새로운 영화 같은 <다크 나이트>의 한 장면을 기억하시나요? 고담 시민들과 죄수가 각각 탑승한 배의 선창내 가득 실린 폭발물 기폭 장치를 가지고 있던 조커를 찾기 위해 배트맨이 특수한 장비를 가동하던 장면 말입니다. 루시우스 폭스의 도움을 받아 만들어진 그 장비는, 고담 시민들이 가진 각각의 휴대전화를 해킹해서 일종의 레이더처럼 고주파를 발신, 소리를 사용해 입체 영상화 하여 주변 상황을 재구성하는 한편 통화내용을 감청해서 실시간 모니터링하여 목표하는 대화가 들리는 곳을 추적하고 해당 지역의 영상을 감시할 수 있게 하는 신개념 해킹 장비(영화 속 명칭- Sonar Vison[소나 영상])였습니다. 영화를 보면서 저런 일이 가능할지 상상의 나래를 펼쳤던 기억이 있는데요.   CCTV 감시와 메신저 추적: 현실이 된 사이버 해킹 영화에서도 루시우스 폭스는 이 장비를 보고 "아름답고, 비윤리적이며, 위험하다"고 말했습니다. 한참을 보더니 "이것은 잘못된 일"이라고 못 박았죠. 그런데 이런 해킹 장비가 현실에 구현이 되어, 실제로 사용될 뻔했다면 어떻게 될까요? 12.3 비상계엄 사태에서 나타난 새로운 증언에 따르면, 위 영화와 같은 기술이 사용될 뻔한 것에 대하여 믿을 수 없는 충격을 선사하였습니다. 국회 12.3 진상조사단(이하 조사단)은 지난 13일 사이버작전사령부(사이버사)산하 해킹 부대이자 군직제에도 미공개 된 비밀특수부대인 '900연구소'가 비상계엄에 개입했다는 제보를 받았다고 밝혔는데요. 조사단은 사이버사가 지난 8월 을지연습(UFS) 훈련에서 '북 거점 초토화 훈련'과 'SNS(Social Network Service, 사회관계망서비스) 장악 훈련' 등 새로운 사이버 훈련을 진행했다는 정보를 입수, 비상계엄을 대비한 훈련에 대한 의혹을 주장하기도 했습니다. 여기서 흥미로운 점은 ‘SNS 장악 훈련’입니다. 조사단은 "(900연구소가 하는)SNS 장악훈련은 유튜브, 페이스북, 텔레그램 등 SNS 중 반국가세력 관리자 그룹, 혹은 유력 인사의 계정을 장악/탈취해, 그 권한으로 나아가 댓글 조작 등을 시도하는 내용"이라고 주장했는데요. 이렇게 되면 메신저로 대한민국 국민들이 어떤 이야기를 하는지 전부 수집할 수 있고, 또한 해당 계정을 직접 공격할 수 있게 됩니다. AI가 적용된 LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)과 결합하면 감청하고자 하는 텍스트를 자동화된 인공지능이 빠르게 탐색할 수도 있겠죠. 거기다 국군 전산병들의 해킹 기술은 그리 나쁜 편이 아닙니다.  지난 C4I 모의 장비 해킹훈련 시에는 순식간에 각 사무실 단말기부터 중앙서버까지 탈취하기도 했죠. 그 뿐만이 아닙니다. 비상계엄이 선포되기 직전부터 육군 특수전사령부와 수도방위사령부 군인들이 서울시가 관리하는 CCTV를 감시 및 관찰한 것으로 보도되기도 했습니다. 군 관계자는 서울시에 별다른 설명 없이 '장비 점검'과 '시스템 테스트'라며 CCTV를 들여다봤다는 데요. 용산구 한남동 일대를 비추는 CCTV와 강남구 압구정동, 종로구 자하문로, 헬기가 착륙할 수 있는 노들섬, 비상계엄이 발표된 직후인 밤 10시 35분쯤 의사당대로, 여의도 국민은행, 그리고 국회 일대의 CCTV를 열람하기도 했습니다. 국회에서 병력이 철수한 새벽 3시 48분까지 706차례나 서울시 CCTV에 접속했다고 하는데요. 서울시가 재난 상황과 치안 대비를 위해 시내에 약 1만여 곳에 설치한 CCTV는, 통합방위태세·경계태세가 격상되거나 군 훈련과 같은 특별한 경우가 아니면 열람이 제한됩니다. 영화에서는 휴대전화를 사용했지만, 권력을 가진 국가의 경우 CCTV  전체조회만 하면 되어, 높은 수준의 기술이 필요 없겠죠. 건물을 투과하여 3D영상을 만들어내는 수준의 기술까진 아니지만, 사람들이 메신저로 어떻한 대화를 하며, 어디서 접속하는 지, 또한 주변에 어떤 일이 벌어지고 있는지 감시할 수 있게 되는 겁니다. 이것이 바로 영화에서나 보던 사이버 해킹이 아닐까 싶은데요. 정말 영화에서만 보던 사이버해킹이 현실적으로 일어날 수 있을까요? 설령 실제로 진행되었다는 가정을 할 게 될 경우, 얼마나 정밀하게 개인을 식별하고 추적할 수 있는 것일까요? 만약 국가가 국민의 디지털 미디어를 전부 감시하고 있고 언제든지 개입할 수 있다면, 그거 야 말로 '잘못된 일'이 아닐까요?   IP 추적의 현실적 한계와 디지털 감시망의 허점 물론 IP망을 통해 개인을 추적한다는 말 자체는 어폐가 있을지도 모릅니다. IPv4 주소는 256의 4거듭제곱, 약 43억개의 고유 주소를 가지는 자원입니다. 정해져 있는 자원이라 전 세계인에게 돌아가지 않아요. 실제 IANA(Internet Assigned Numbers Authority, 인터넷 할당 번호 관리기관)에서는 2011년부터 IPv4의 할당을 중지했고, 2015년 ARIN(American Registry for Internet Numbers, 미국 인터넷 번호 등록부)에서는 IP 주소가 고갈되었다고 밝혔습니다. 한국이 소속된 APNIC(Asia Pacific Network Information Center, 아시아-태평양 지역 네트워크 정보센터)의 경우도 2020년에 거의 고갈되었다고 밝혔죠. 128비트 체계인 IPv6을 사용하면 이런 문제가 해결되지만, 아직까지 도입은 지지부진한 상태입니다. 문제는 그러다 보니 공유기를 사용한다거나, Tailnet과 같은 VPN(Virtual Private Network, 가상 사설망)을 쓰는 식으로 IP를 나눠 쓰고, DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol, 동적 호스트 구성 프로토콜)과 같이 접속할 때마다 보유중인 IP들중 하나를 분배해주는 식으로 고정된자원을 아껴 쓰게 되는데요. 이렇게 되면 "IP 주소로 원점을 타격하는" 공격은 사실상 불가능해집니다. 또, IP 주소만으로는 개인 정보를 추적할 수도 없습니다. 우리나라가 중국과 같이 전국민을 검열하는 정보 감시 방화벽인 금순공정이 있는 것도 아니여서 SSL에 대한 중간자 공격도 불가능합니다. 과거 IPv4의 수량이 충분하였을 때 개인마다 고정 IP를 받던 시기 기준으로  IP를 추적해서 핑 폭주 공격인 ICMP Flooding을 가하기도 했지만, 개인유무를 식별할 수 없는데다 IDC에서 1차적으로 걸러지는 지금은 불가능하죠.하지만 한국인터넷진흥원(KISA)와 같이 각국에서 사용할 주소 자체는 어느 정도 관리되고 있기 때문에 Track URL과 같은 도구를 통해 어느 ISP(Internet Service Provider, 인터넷 서비스 공급자)의 어떤 노드에서 접속했는지는 알 수 있습니다. 특정 지역 거주 여부 정도까진 알 수 있죠. 개인이 정보를 뽑아낼 수 있는 건 여기까지입니다. 하지만 여기서 문제가 생깁니다. 통신사 문을 물리적으로 열고 들어갈 수 있는 권력기관이라면 사정은 달라지죠. 통신사는 라우팅 정보를 사용해서 유동 IP가 어느 MAC 주소 사용 기기, 어느 가입자에게 할당되었는지에 대한 로그를 보유하고 있습니다. 그래서 사이버수사대는 통신사 측에 정식으로 수사 협조 요청을 해서 정보를 수령, IP와 개인 정보를 확인하기도 합니다.  통신사정보열람 및 개인 SNS감청과 통신비밀보호법의 딜레마 여기서 문제가 생깁니다. 앞서 CCTV를 강제로 열어봤던 것처럼, 총구나 권력을 앞세워 통신사 정보를 강제로 열람하거나 혹은 PII(Personal Identifiable Information, 개인 식별 정보) 원장을 보유하고 있는 국가 기관이 작정하고 개인의 사생활을 열람 및 공격하겠다고 나서면 이를 막을 수 있는 방법이 없다시피 한 것입니다. 실제 2017년, 국군 사이버사령부가 법원을 비롯해 공공기관 전산망을 해킹하고 있다는 사실이 드러난 적도 있었습니다. 미국의 경우 NSA(National Security Agency, 미국 국가안보국)에서는 공개되지 않은 제로데이 취약점이 산더미같이 쌓여있다는 말이 나오기도 하죠. 국가정보기관의 국민을 향한 이런 도감청 시도는 한국에서만 일어나는 일이 아니라는 겁니다. 실제 1979년 12월 12일, 계엄사령부 합수본부단장이자 보안사령관이었던 전두환은 도감청을 총동원한 정보 수집을 바탕으로 진압군의 움직임을 속속들이 파악해서 진압군의 움직임에 사전대응했습니다. 특히 전두환의 비서실장이자 하나회의 핵심인물 중 한 명인 허화평은 군사반란을 성공적으로 이끌기 위해, 수도경비사령관 장태완 소장을 중심으로 한 진압군들의 모든 통화를 도감청한 적이 있습니다. 이걸 보면 권력을 등에 업은 국가정보기관의 무서움을 새삼 실감할 수 있는데요. 이번 사건은 계엄사령부가 도청과 감청에 이어 더 강력하고, 초법적이며, 불법여론 조작까지 하려는 시도로 인한 공포가 증가되었다고 볼 수 있습니다. 국민헌법상 통신의 비밀을 국민의 기본권으로 규정하고 있습니다. 통신비밀보호법도 감청가능한 범죄의 한정, 범죄수사의 보충성, 영장에 준하는 법원의 허가서 발부 등 매우 엄격한 요건 아래에서만 감청을 허용하고 있습니다. 하지만 전국민을 대상으로 소위 '반국가세력'을 막겠다는 미명 하에 자행될 뻔했던 이번 공격은 비윤리적이며, 위험하며, 잘못된 일입니다.  

    Dec 19 2024

    생성형AI시대, e디스커버리 제도의 도전과 변화: 디지털 저작권 보안의 새로운 국면
    생성형AI시대, e디스커버리 제도의 도전과 변화: 디지털 저작권 보안의 새로운 국면

    디지털 혁신의 가속화와 함께 생성형AI는 기업 보안과 저작권 체계에 새로운 도전과 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 기업은 법적 리스크를 최소화하고 효율성을 극대화하기 위한 전략을 수립해야 합니다. 본 문서에서는 생성형AI가 기업 보안과 디지털 저작권에 미치는 영향, 그리고 e디스커버리 제도에 미치는 변화를 살펴보고자 합니다.생성형AI가 기업 보안에 미치는 영향생성형AI는 기업의 보안 환경에 긍정적 영향과 잠재적 위협을 모두 가져옵니다. 한편으로 AI 기술은 사이버 위협 탐지, 보안 교육, 개인정보 보호 등에서 혁신을 이끌며 보안 업무의 효율성을 극대화합니다. 예를 들어, AI 기반 자동 기사 생성 도구는 뉴스를 신속히 작성하여 실시간 제공함으로써 제작 효율성을 크게 높입니다.반면 생성형AI의 오남용은 새로운 보안 위협을 초래할 수 있습니다. AI를 활용한 사이버 공격, 데이터 유출, 딥페이크 등의 문제는 기업 보안에 심각한 위협이 됩니다. 또한 법적 효율성을 높이는 동시에 윤리적 문제와 개인정보 침해 위험을 동반합니다. e디스커버리 제도는 AI 도입에 따른 이점과 위험 요소를 균형 있게 반영해야 합니다. 이를 위해 국가정보원은 AI 활용 시 보안 가이드라인을 발표하며 서비스 사용, AI와의 대화, 플러그인 및 확장 프로그램 사용 시 보안 대응 방안을 제시하고 있습니다. 생성형AI의 법적 저작권 범위생성형AI가 만든 콘텐츠의 저작권 인정 여부는 현재 법적 논의의 중심에 있습니다. 일반적으로 저작권은 인간의 창작물에 부여되며, AI가 생성한 콘텐츠는 저작권 보호 대상에서 제외되는 경향이 있습니다. 예를 들어, 우리나라에서 생성형AI로 제작된 영화 ‘AI 수로부인’은 편집저작물로서 저작권을 인정받았습니다. 이는 이미지, 영상 등의 배열에 창작성이 있다는 점을 인정한 것입니다.그러나 생성형AI가 학습한 기존 저작물에 대한 저작권 침해 문제는 여전히 존재합니다. 기존 저작물을 학습하여 유사한 결과물을 생성할 경우, 이는 저작권 침해로 간주될 수 있습니다. 따라서 AI를 활용한 콘텐츠 제작 시에는 저작권 침해 여부를 신중히 검토해야 합니다. 생성형AI 시대에서 e디스커버리 제도의 방향성e디스커버리 제도는 소송 과정에서 전자적 형태의 증거를 수집, 보존, 분석, 제출하는 절차를 의미합니다. 생성형AI의 발전은 e디스커버리 과정에 새로운 과제를 안겨주고 있습니다. 예를 들어, AI가 생성한 콘텐츠가 증거로 제출될 경우, 그 신뢰성과 진위 여부를 판단하는 것이 중요합니다. 특히, 딥 페이크와 같이 AI를 활용한 위조 콘텐츠의 증가는 법적 증거로서의 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다. 따라서 생성형AI 시대의 e디스커버리 제도는 다음과 같은 방향으로 발전해야 합니다:-      AI 생성 콘텐츠의 신뢰성 검증: AI가 생성한 콘텐츠의 진위 여부를 판단하기 위한 기술적, 법적 기준 마련-      저작권 침해 여부 판단: AI가 생성한 콘텐츠가 기존 저작권을 침해하는지 여부를 검토하는 절차 강화-      법적 프레임워크 정립: 생성형AI와 관련된 법적 공백을 메우기 위해 저작권법 및 관련 법령 개정 필요 생성형AI의 윤리적 고려사항결정적으로 윤리적 문제와 보안 및 프라이버시 보호에 대한 주의가 필요합니다. 따라서 e디스커버리 제도는 생성형AI의 도입으로 인한 효율성 향상과 함께, 윤리적 문제와 보안 및 프라이버시 보호에 대한 고려를 균형 있게 반영해야 합니다. 생성형AI의 발전은 기업 보안, 저작권, 법적 절차 등 다양한 분야에 새로운 도전과 기회를 제공합니다. 법률 전문가들은 이러한 변화에 발맞춰 새로운 법적 기준과 절차를 마련해야 하며, 이를 통해 디지털 시대의 법적 안정성과 공정성을 확보할 수 있을 것입니다. 생성형AI에 대한 대비책 필요생성형AI는 빠르게 전환되는 디지털시대의 중심에 있습니다. 기업과 법률 전문가들은 관련 규제를 면밀히 검토하고 변화에 발맞춘 대비책을 마련해야 합니다. 이를 통해 기술 발전 속에서 법적 안정성을 확보하고 신뢰할 수 있는 디지털 환경을 구축할 수 있을 것입니다.

    Dec 17 2024