The Boundary Between AI Training Data and Personal Information Rights: Governance and Control Challenges in the Case of “A.”, an AI Assistant by SK Telecom

생성형 인공지능(Generative AI)의 확산은 방대한 양의 고품질 학습 데이터를 필수 자원으로 만들고 있으며, 이에 따라 개인정보 수집·활용을 둘러싼 법적·윤리적 문제는 더욱 복잡하고 구조화된 형태로 전개되고 있다. 특히 통신 기반 AI 서비스는 실시간으로 민감 데이터를 수집할 수 있는 구조를 갖추었으나, 이러한 데이터가 인공지능 학습에 활용되는 과정에서 그 정당성과 책임 구조는 여전히 불투명하다.본 연구는 SK텔레콤의 AI 비서 서비스 ‘에이닷(A.)’ 사례를 통해 통화 데이터, 대화 기록, 제3자 연동 정보 등 고위험 개인정보 활용 방식과 이에 따른 사용자 통제권 침해, 제3자 권리 미보장, 알고리즘 불투명성의 문제를 분석하였다. 특히 통화 데이터의 처리 과정은 개인정보보호법(PIPA)상 목적 제한성 원칙 및 사전 동의 체계와 충돌하며, 기존 법제도가 AI 학습 데이터의 복합성과 재사용 가능성을 충분히 포섭하지 못하고 있음을 실증적으로 드러낸다.또한 Stack Overflow 사례를 통해, 공개된 데이터라도 정보 주체의 권리 고지, 활용 목적의 명확성, 저작권 보호 등 최소한의 규범 요건이 충족되지 않으면 법적·윤리적 위반으로 전환될 수 있음을 밝혔다. 이러한 분석을 바탕으로 GNU GPL 라이선스의 핵심 원칙 - ‘공개’, ‘책임 공유’, ‘권리 연속성’ - 을 AI 데이터 거버넌스 구조에 적용할 수 있는 가능성을 탐색하였다.결론적으로 본 연구는 기술·법·윤리 통합적 관점에서 새로운 데이터 규범 설계 필요성을 제시하며, AI 생태계의 투명성과 책임성, 디지털 시민사회의 정보주권 강화를 위한 기반을 제공하고자 한다.