‘AI를 쓰지 않는다’는 사람들이 놓치고 있는 보안 패러독스

사회 전반에 인공지능(AI)의 영향력이 급속히 확대되는 가운데, ‘AI를 쓰지 않는다’는 이른바 비(非)AI 사용자들이 스스로 기술로부터 자유롭다고 여기지만 실제로는 이미 일상 깊숙이 AI가 침투한 환경에 노출되어 있다는 문제점이 드러나고 있다. 기사에서는 AI 기술의 실질적 확산 현상과 비AI 이용 의사를 밝히는 이들이 어떻게 자기도 모르는 사이 AI 네트워크의 영향권에 포섭되는지 집중적으로 다뤘다.

국내외 여러 전문가들은 일상적인 웹 검색, 전자결제, 교통 및 내비게이션, 심지어 커뮤니케이션 플랫폼까지 상당 부분 AI 기반 서비스 위에서 구동되고 있다고 지적한다. 구글, 네이버, 카카오 등 주요 포털 및 이메일 서비스에도 AI 필터와 맞춤형 추천 시스템이 쓰이고 있다. 사용자 본인이 직접 생성형 AI 챗봇이나 이미지 생성기, 음성 비서 등을 사용하지 않더라도, 각종 서비스의 정보 흐름이나 백엔드 보안·자동화 시스템에 AI가 내재돼 있다는 점은 규명된 사실이다. 이른바 ‘AI 디폴트 사회’로의 이행이다.

여기서 보안 관점에서 주목할 만한 현상이 있다. 사용자의 명시적 거부와 무관하게 개인정보, 위치 데이터, 행동 로그, 구매 패턴 등이 AI 기반 프로세스로 포집되고, 분석·가공된다. 이는 서비스 편의성 증대와 동시에 보안 리스크 확산을 의미한다. 예를 들어, AI 시스템이 추천 알고리즘 최적화, 피싱·스팸 탐지 등에서 실시간 데이터를 활용하는 만큼, 개인정보 익명화 및 보호 강화가 반드시 선행돼야 한다. 그러나 고도화된 AI가 원본 데이터와 파생 데이터를 혼합 처리하는 특성상, 사용자가 완전한 ‘비AI 환경’에서 생활한다는 것은 이미 불가능에 가깝다.

더욱이 최근 클라우드 인프라와 보안 솔루션의 핵심에도 AI가 자리 잡는다. 구글의 VPC(가상 사설망) 모니터링, 마이크로소프트의 다중 인증·침입탐지, AWS의 로그분석과 비정상 트래픽 탐색 등 모두 AI가 자동화된 위험 평가와 대응을 지원한다. 사용자는 자사 선택과 무관하게, 금융기관·병원·지자체 등 서비스를 이용할 때마다 AI 기반의 신원 검증 및 보안 모듈을 거치게 된다. 이로 인해 ‘나는 AI를 안 쓴다’는 주장 자체가 구조적으로 성립하기 어려운 상황이 됐다.

한편, AI의 무의식적 전방위 확산에는 역설적 리스크 역시 내포된다. 사용자가 인지하지 못한 채 AI에 데이터가 노출되고 프로세싱되는 구조는 새로운 공격면(attack surface)이자 프라이버시 침해 우려를 증폭시킨다. 특히, AI가 포함된 보안 시스템이 오작동하거나, 비인가 외부 학습 데이터와 연동될 경우 디지털 신뢰 인프라가 약화된다. 실제로 최근 해외 몇몇 금융기관 사례에서는 AI 기반의 자산평가·대출 심사 데이터가 부적절하게 외부 유출돼 집단 소송 및 보안 당국 조사가 진행 중이다.

일부 이용자는 ‘AI 비사용’을 선언함으로써 자기결정권을 실현한다고 믿지만, 사실상 스마트폰 업데이트, 망 연동, 클라우드 스토리지 동기화 등 일상적 작업에도 AI 엔진이 탑재되어 있다. 오히려 자신의 디바이스와 플랫폼에 어떻게 AI 요소가 적용되고 있는지 투명하게 점검할 필요가 있다. 기업·기관 입장에서도 AI 모델이 처리하는 데이터 명세, 로그·감사 내역, 머신러닝 기반 보안정책의 공개적 검증이 중요하다. 투명성의 확보가 미래 보안 패러다임의 선결과제로 부상한다.

AI 도입에 따른 보안 위협은 과거와 또 다른 양상을 보이기 시작했다. 공격자는 AI가 통제하는 취약 포인트, 예측모델의 편향, 자동화 우회 시나리오를 활용해 새 수법을 시도한다. 방어자의 대응 역시 AI 중심으로 개편된다. 불법 봇 탐지, 스피어 피싱(지능형 타깃 공격), 비정상 앱행동 감지 등은 더 이상 일반 룰 기반 방어로 충분하지 않다. 똑같이 AI 알고리즘의 학습 속도와 정확성이 방어 시스템 경쟁력의 핵심이 됐다. 따라서 AI 사용 여부가 아니라, AI 사용에 따른 보안 체계와 투명성, 이용자 권리보호가 핵심 쟁점이다.

전 세계적으로 보안업계와 규제당국은 AI 운용의 투명성 강제, 데이터 주권 실현, 알고리즘 독립검증 및 거버넌스 강화에 초점을 맞춘다. EU·미국 등은 AI 의사결정 기록, 품질평가, 오용 신고체계 마련을 시도 중이다. 한국도 AI 윤리, 프로파일링 거부권, AI 보안위협 국가단위 대응체계 도입이 논의되고 있다. 개인·기업 모두 AI 환경의 기본 원리를 숙지하고, 서비스 제공자에 안전한 데이터 처리방식 검증을 요구해야 하는 시대다.

정리하면, AI를 인위적으로 거부하는 것으로는 일상의 AI 확산과 그에 수반되는 보안 위협에서 스스로를 보호하기 어렵다. 보다 효과적인 대안은 자신의 서비스·기기 내 AI 적용 현황 파악, 투명성 검증, 보안업계 표준 준수, 자율적 데이터 관리 능력 향상에 있다. 급변하는 AI 기반 사회에서, 사용자의 신뢰와 권익은 소극적 거부가 아니라 적극적 숙지와 대응에서 비롯된다.

— 윤세현 ([email protected])