AI 학습 데이터 구축 시 개인정보는 수집 가능 여부, 활용 동의, 보관 방식, 비식별화, 접근 권한을 기준으로 검토해야 합니다. 이미지, 영상, 음성, 문서에는 개인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 수 있습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 AI 데이터 개인정보의 단일 개념으로만 보지 않고, 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 수집 전에 동의와 활용 범위를 확인합니다.
- 얼굴, 번호판, 이름, 전화번호 등 식별 정보를 점검합니다.
- 작업자 접근 권한과 보안 환경을 관리합니다.
개인정보가 포함된 데이터는 단순 마스킹만으로 충분하지 않을 수 있습니다. 모델 학습에 필요한 정보와 제거해야 할 정보를 구분하고, 비식별화 후 데이터 품질이 유지되는지도 함께 검수해야 합니다.
구축 시 주의할 점
- 법적 검토가 필요한 데이터는 작업 전에 범위를 확정해야 합니다.
- 외부 작업 시 NDA와 접근 제어 기준을 마련해야 합니다.
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