AI 시대의 '잊힐 권리'와 데이터 삭제의 딜레마

⚡ Key Takeaways

• 모델 훈련이 삭제를 복잡하게 만든다 — AI 훈련에 사용된 개인정보는 데이터베이스 기록과 달리 학습된 패턴을 통해 모델 파라미터에 내장되어, 기존 삭제 방식으로는 불충분하다. 𝕏
• 알고리즘 몰수가 선례를 만들다 — FTC는 불법적으로 획득한 데이터로 훈련된 모델의 삭제를 요구했으며, 이는 훈련 데이터 출처가 중요하며 모델도 파기 명령 대상이 될 수 있음을 보여준다. 𝕏
• 머신 언러닝은 아직 성숙 단계 — 정확하고 근사한 언러닝 기법이 개발 중이지만, 계산 비용, 효과 보장, 검증의 어려움 등 절충점이 있어 실제 배포에 한계가 있다. 𝕏