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링크드인, 사용자 데이터로 생성형 AI 무단 학습: 거부 설정해도 기존 학습은 유지

게시 확산 지수 73

외신에 따르면, 링크드인이 사용자 동의 없이 계정 데이터를 생성형 AI 모델 학습에 기본으로 활용하기 시작했다. 사용자는 '데이터 프라이버시' 설정에서 이를 수동으로 끌 수 있지만, 이미 완료된 학습 데이터는 철회되지 않는다. EU 및 스위스 사용자는 대상에서 제외된다.

링크드인, 사용자 데이터로 생성형 AI 무단 학습: 거부 설정해도 기존 학습은 유지
이미지: theverge.com

비즈니스 소셜 네트워크 LinkedIn이 사용자들의 동의도 구하지 않은 채 게시물과 계정 데이터를 생성형 AI 모델 학습에 사용해 온 것으로 드러났습니다.

404 Media 보도에 따르면, LinkedIn은 개인정보 처리방침을 공식적으로 개정하기 전에 계정 설정에 AI 학습 데이터 제공 항목을 몰래 추가하고 이를 기본 활성화(Opt-in) 상태로 설정해 두었습니다. 논란이 일자 LinkedIn은 약관을 뒤늦게 수정했으며, 법무 총괄인 Blake Lawit은 해당 변경 사항이 11월 20일부로 적용된다고 밝혔습니다.

하지만 가장 큰 문제는 이미 학습에 쓰인 데이터는 되돌릴 방법이 없다는 점입니다. 사용자가 뒤늦게 거부하더라도, 향후 수집될 데이터에만 적용될 뿐입니다.

학습을 완전히 막으려면 두 번 거부해야 한다

LinkedIn 지원 문서에 따르면 학습에 수집되는 정보는 사용자가 작성한 게시물과 기사, 언어 설정, 플랫폼 이용 빈도는 물론이고 생성형 AI 도구와의 상호작용 내역까지 포함됩니다. 이 데이터는 LinkedIn 자체 모델뿐만 아니라 모회사인 Microsoft의 Azure OpenAI 서비스를 통한 모델 개발에도 활용될 수 있습니다.

LinkedIn은 FAQ에서 프라이버시 강화 기술을 적용한다고 밝혔지만, 사용자가 AI 기능에 입력한 개인정보가 향후 다른 생성 결과물로 유출될 수 있다는 잠재적 위험성도 인정했습니다.

데이터 학습을 차단하는 과정도 복잡합니다. 설정의 '데이터 프라이버시' 메뉴에서 '생성형 AI 개선을 위한 데이터' 항목을 찾아 토글을 꺼야 합니다. 하지만 이것만으로는 부족합니다.

콘텐츠 추천이나 모니터링 등 비생성형 머신러닝 시스템에 데이터가 쓰이는 것을 막으려면, 별도로 마련된 '데이터 처리 이의 제기 양식'을 찾아 직접 제출해야 합니다.

유럽은 제외, 영국 규제 당국 개입에 중단

이번 조치에서 유럽연합(EU), 유럽경제지역(EEA), 스위스 사용자는 처음부터 제외되었습니다. 강력한 개인정보 보호법인 GDPR 위반에 따른 막대한 벌금을 피하기 위한 조치로 풀이됩니다.

반면 대상에 포함되었던 영국의 경우, 정보위원회(ICO)가 즉각 우려를 표명하며 개입에 나서자 LinkedIn은 9월 20일 영국 사용자 데이터의 AI 학습 활용을 전면 중단하기로 했습니다.

앞서 Meta가 2007년부터 수집한 사용자 게시물로 AI를 학습시키려다 유럽 규제 당국의 반발로 물러서고, X(구 트위터)가 Grok 학습에 사용자 데이터를 자동 활용하다 아일랜드 데이터보호위원회에 제소당한 것과 똑같은 양상입니다.

왜 중요한가

AI 업계 전반에서 고품질 학습 데이터 고갈이 현실화되면서, 플랫폼들이 이용자들의 자발적 콘텐츠를 AI 원자재로 전용하는 흐름이 노골화되고 있습니다. 특히 전문 직무 지식과 이력이 집약된 LinkedIn 데이터는 Microsoft 진영 입장에서 대체하기 힘든 고급 자산입니다.

하지만 LinkedIn의 이번 대처는 비판을 피하기 어렵습니다. 이용약관을 고치기도 전에 몰래 기본 설정을 켜두고, 학습 거부 절차를 앱 내 토글과 외부 별도 양식으로 쪼개놓은 것은 사용자 이탈을 막으려는 전형적인 '다크 패턴'에 가깝습니다. 이미 학습된 데이터는 회수할 수 없다는 통보 역시 사실상의 기정사실화 전략입니다.

한국을 포함해 규제 보호막 밖에 있는 이용자라면 지금 즉시 설정에 들어가 토글을 끄고 이의 제기 양식을 작성하는 것이 안전합니다. 이번 사건은 규제 기관의 직접적인 제재 압박이 존재하지 않는 한, 빅테크 기업이 자발적으로 이용자의 데이터 주권을 지켜줄 가능성은 거의 없다는 점을 분명히 보여줍니다.

출처 (5)

  1. [1]
    theverge.com(새 탭에서 열림)원문theverge.com
  2. [2]
  3. [3]
  4. [4]
  5. [5]
    techradar.com(새 탭에서 열림)보도techradar.com

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