[비욘드IT] “몰래 추적하고 성능까지 바꿨다”…통제 불가능한 해외 AI 리스크

전 세계적으로 AI 서비스와 솔루션의 급격한 확산에 따라, 해외 AI 플랫폼이 국내 사용자의 데이터를 무단으로 추적하거나 알고리즘 성능을 임의로 변조하는 등 잠재적 보안 위협이 심각해지고 있다. 다수의 사례에서, 글로벌 IT 대기업이 제공하는 AI 솔루션이 예고 없이 업데이트되거나 정책이 변경되며, 기존의 데이터 수집 방식이나 AI 응답의 방식도 불투명하게 바뀌는 현상이 반복되고 있다. 이는 사용자 경험의 일관성 측면뿐 아니라, 정보보호와 데이터 주권의 관점에서 매우 중대한 문제다.

국내외 주요 IT 보안 전문기관들은 최근 해외 AI 플랫폼의 주요 보안 위협 동향을 집중 분석했다. 대표적 리스크는 사용자의 데이터를 사전 동의 없이 외부 저장소로 전송하거나, 국내 보안정책과의 충돌에도 별도 안내 없이 기술적 변화를 단행하는 경우다. 예컨대, 글로벌 챗봇 서비스는 최근 들어 대화 이력을 비공개 상태에서도 메타데이터 형태로 추적하며, 일부 이미지 생성 AI는 사용 패턴을 수집해 모델 성능을 A/B테스트 목적으로 임의 조정하는 정황이 발견된 바 있다. 이것이 일반 사용자가 인지하지 못하는 백엔드에서 이루어진다는 점에서 투명성 및 통제권의 상실로 이어진다.

기업 차원에서도 관리 불가능한 AI 위협 노출이 증가하고 있다. 주요 금융·의료·공공기관의 클라우드 환경에서 국내법을 준수하지 않는 외산 AI 엔진 연동 사례가 꾸준히 보고된다. 특히, 데이터의 해외 이전이나 AI의 불투명한 결론 도출(black-box)로 인한 리스크는 법적·윤리적 책임 소재가 불분명하다는 점에서 문제의 심각성이 더해진다. 실제로, 미국과 EU 등은 이미 AI 거버넌스 가이드라인과 엄격한 기준을 마련하고 있으며, 통제 불능 상태를 사후 규제에서 예방 중심으로 전환하는 추세다.

국내의 경우, 관련 법제도의 미비로 인해 해외 AI 사업자가 정보보호책임자(CISO) 지정이나 현지 서버 구축 등 실질적 통제 하에 놓이기 어렵다. 클라우드 환경의 파편화와 서비스별 API 오남용도 더욱 복합적인 위협을 야기한다. 사용자 계정 해킹, 인증 수단 우회 등 전통적인 위험과 결합하며, AI 기반 지능형 피싱, 개인정보 프로파일링 자동화 등 새 유형의 공격기법까지 속속 나타나고 있다. 각국 데이터주권과 AI 윤리의 글로벌 논의에 비해, 실질적 대응 체계나 기술·산업 현장의 인식은 여전히 미흡하다는 평가가 지배적이다.

실제 보안 대응 방안으로는 AI 사용환경 ‘가시성 확보’가 최우선 과제로 지목된다. 엔드포인트(사용자 단말) 수준에서 AI 접속 내역, 데이터 흐름, 알고리즘 업데이트 이력을 실시간으로 모니터링해야 한다. 또한 국내 사업자와의 기술협력 강화, 멀티클라우드 환경을 전제로 한 AI 거버넌스 아키텍처 설계 등이 추진돼야 한다. 글로벌 IT 기업에 의존하는 현 구조에서 국산 AI 보안관제 솔루션의 경쟁력 강화를 위한 투자가 시급하다. 아울러, 사용자 단위의 보안점검 체크리스트 마련과 투명한 정보공개 요구도 병행할 필요가 있다.

해외 AI 위협에 대한 통제는 단순히 사후 처벌에 그쳐서는 안 된다. 선제적 감시와 기술적 통제, 그리고 국제 규범과 국내 규제의 조화를 통한 실효성 있는 AI 거버넌스 시스템 확립이 요구된다. 정책당국의 신속한 대응뿐만 아니라, 현장 IT 담당자 및 사용자 각계의 인식 제고와 정보 공유, 기술 표준화 노력 등 다각적 접근이 병행되어야 할 시점이다. 국내 IT 산업이 진정한 혁신을 지속하기 위해서는 ‘AI 보안 주권’의 확보가 전제되어야 한다. 통제되지 않는 외부 AI의 리스크를 무시한 채 서비스 경쟁만을 좇는다면, 데이터 유출과 사회적 불신의 악순환에서 벗어나기 어렵다.— 윤세현 ([email protected])