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데이터 수집의 위기 요인과 통제 방안
사생활 침해로 위기 발생
- M2M(Machine to Machine) 시대가 되면서 정보를 수집하는 센서들의 수 증가
- 개인정보의 가치가 커짐에 따라 많음 사업자들이 개인정보 습득에 많은 자원 투입
- 특정 데이터가 본래 목적 외로 가공되어 2차, 3차 목적으로 활용될 가능성 증가
- 위험의 범위가 사생활 침해 수준을 넘어 사회, 경제적 위협 확대 우려
동의에서 책임으로 강화하여 통제
- 개인정보 사용으로 발생하는 피해에 대해서는 개인정보 사용자의 전적 책임
- 익명화 기술 같은 더 적극적인 보호 장치를 마련하게 하는 효과 기대
* 익명화(Anonymization) : 사생활 침해를 방지하기 위해 데이터에 포함된 개인정보를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 방법
데이터 활용의 위기 요인과 통제방안
책임원칙 훼손으로 위기 발생
- 빅데이터 분석 결과에 따라 특정한 행위를 할 가능성이 높다는 이유만으로 특정인이 처벌받는 것은 민주주의 사회 원칙 훼손
- 특정인이 특정한 사회, 경제적 특성을 가진 집단에 속한다는 이유만으로 그의 신용도와 무관하게 대출이 거절되는 상황은 잘못된 클러스터링의 피해
결과 기반 책임 원칙을 고수하여 통제
- 기존의 책임 원칙를 더욱 강화
- 예측 결과에 의해 불이익을 당할 가능성을 최소화하는 방안 마련 필요
- 제도 마련과 함께 알고리즘의 높은 기술적 완성도
데이터 처리의 위기 요인과 통제 방안
데이터 오용으로 위기 발생
- 빅데이터는 과거에 일어났던 일로 인해 기록된 데이터에 의존
- 빅데이터를 기반으로 미래를 예측하는 것은 어느정도 정확도를 가질 수 있지만 항상 맞는 것은 아님
- 빅데이터 사용자가 데이터를 과신할 때 큰 문제가 발생할 가능성
- 잘못된 지표를 사용하는 것은 오히려 과거 경험에 의존하는 것보다 더 잘못된 결론 도출 가능성 존재
- 잘못된 인사이트를 도출하여 비즈니스에 활용할 경우 더 많은 손실 발생
알고리즘 접근을 허용하여 통제
- 알고리즘에 대한 접근권한을 부여받아 직접 검증
- 알고리즘에 대한 객관적인 인증방안 마련 및 도입
- 알고리즘의 부당함을 반증할 수 있는 방법 제시 요청
- 공개해 준 알고리즘을 해석해 줄 알고리즈미스트와 같은 전문가 영입
요약
- 데이터 수집
- 사생활 침해 위기 발생 > 동의에서 책임으로 강화하여 통제
- 데이터 처리
- 책임원칙 훼손으로 위기 발생 > 결과 기반 책임 원칙을 고수하여 통제
- 데이터 처리
- 데이터 오용으로 위기 발생 > 알고리즘 접근을 허용하여 통제
참고
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