요즘 마케팅 업무 현장에서 AI는 더 이상 특별한 도구가 아닙니다. 제품 소개 문구를 써달라고 하면 몇 초 안에 그럴듯한 문장을 내놓고, 톤을 바꿔달라고 하면 부드럽게도, 전문적으로도 순식간에 변환해 줍니다. SNS 광고 카피, 상세 페이지 설명, 이메일 뉴스레터까지 AI가 초안을 잡아주는 시대가 되었습니다.

화장품, 식품, 건강기능식품 업계도 마찬가지입니다. 신제품이 출시될 때마다 쏟아지는 콘텐츠 수요를 AI로 빠르게 채우는 기업들이 늘고 있습니다. 속도도 빠르고 비용도 절감되니 도입하지 않을 이유가 없어 보이기도 합니다.

그런데 이 지점에서 꼭 한 번 멈추고 생각해 보셔야 할 질문이 있습니다.

AI가 만든 광고 문구에 문제가 생겼을 때, 책임은 누가 지게 될까요.

답은 명확합니다. AI를 사용한 기업과 담당자입니다. AI가 생성했다는 사실은 법적 면책의 근거가 되지 않습니다. 식품의약품안전처나 공정거래위원회는 광고 문구의 출처가 사람인지 AI인지를 구분하지 않습니다. 소비자에게 전달된 표현이 법령 기준에 맞는지를 볼 뿐입니다.

AI는 왜 광고 규정을 정확히 반영하지 못할까요

AI는 방대한 텍스트 데이터를 학습해 자연스러운 문장을 만들어냅니다. 하지만 그 학습 데이터 안에는 이미 위법한 광고 문구들도 섞여 있을 수 있습니다. AI는 그것이 위법한지 아닌지를 판별하지 못한 채 학습하고, 비슷한 패턴의 문구를 다시 생성해 냅니다.

더 큰 문제는 규정이 계속 바뀐다는 점입니다. 화장품법, 식품표시광고법, 건강기능식품법은 시행규칙과 행정해석이 수시로 업데이트됩니다. AI는 학습이 완료된 시점 이후의 변화를 스스로 반영하지 못합니다. 지금 이 순간 AI가 내놓는 문구가 최신 규정 기준에서 안전하다고 보장할 수 없는 이유가 여기에 있습니다.

또한 같은 표현이라도 제품 카테고리에 따라 허용 여부가 완전히 달라집니다. 피부 장벽 강화라는 표현이 특정 제품에는 허용되고 다른 제품에는 허용되지 않을 수 있습니다. 면역 기능에 도움을 줄 수 있다는 문구가 건강기능식품에서는 기능성 표시로 인정받지만, 일반 식품에서는 과대광고가 됩니다. AI는 이러한 맥락적 판단을 정밀하게 수행하지 못합니다.

AI를 쓸수록 리스크 관리가 더 중요해지는 이유

AI 도입이 확산될수록 광고 콘텐츠의 생산 속도는 빨라집니다. 그런데 속도가 빨라지는 만큼, 검토 없이 유통되는 콘텐츠의 양도 함께 늘어납니다. 한 번 게재된 광고 문구가 문제가 되면 제품 판매 중단, 시정명령, 과징금, 더 나아가 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있습니다. 빠르게 만든 문구 하나가 오히려 더 큰 비용을 만들어내는 셈입니다.

여기서 필요한 것이 바로 AI 리스크 관리와 AI 규제 관리입니다. AI를 활용해 업무 효율성을 높이되, AI가 만들어낸 결과물이 법적으로 안전한지를 체계적으로 확인하는 프로세스를 갖추는 것입니다. 이것은 AI 도입을 막자는 이야기가 아닙니다. AI를 제대로, 안전하게 쓰자는 이야기입니다.

이 시리즈에서 다룰 이야기들

앞으로 이 시리즈에서는 AI 리스크 관리와 AI 규제 관리의 개념을 차근차근 풀어드리고, 화장품과 식품·건강기능식품 광고 실무에서 AI가 자주 만들어내는 위험한 표현들을 실제 사례 중심으로 짚어드릴 예정입니다. 또한 현장에서 바로 적용할 수 있는 검토 프로세스와, 전문가 사전검수가 왜 가장 현실적인 해답이 되는지도 함께 이야기 나누어 보겠습니다.

AI를 마케팅에 활용하고 계신 분이라면, 혹은 앞으로 도입을 고민하고 계신 분이라면 이 시리즈가 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제관리)

표시광고 규정을 위반했을 때 어떤 일이 벌어지는지를 구체적으로 이해하는 것이 중요합니다. 많은 브랜드들이 설마 우리가 걸릴까 하는 생각으로 리스크를 과소평가하는 경향이 있지만, 실제로 처분을 받았을 때의 영향은 결코 가볍지 않습니다.

가장 직접적인 결과는 행정처분과 과태료입니다. 위반의 종류와 정도에 따라 시정명령, 영업정지, 과태료 부과, 고발 조치까지 이어질 수 있습니다. 건강기능식품의 경우 허위·과장광고에 대한 처분은 최대 수천만 원의 과태료와 함께 제품 판매 중단 명령이 내려질 수 있으며, 반복 위반의 경우 영업허가 취소까지 이어지는 사례도 있습니다.

재정적 손실 외에도 브랜드 이미지 손상이라는 더 큰 문제가 있습니다. 규제 기관의 행정처분 결과는 공개되는 경우가 많고, 언론에 보도되면 빠르게 확산됩니다. 특히 디지털 시대에는 부정적인 뉴스가 검색 결과 상단에 오래 남아 소비자가 브랜드를 검색할 때 처분 관련 기사가 먼저 뜨는 상황이 지속될 수 있습니다. 이런 경우 단기적인 매출 하락은 물론 장기적인 고객 신뢰 하락으로 이어집니다.

내부적으로도 혼란이 발생합니다. 처분을 받은 이후 브랜드는 현재 운영 중인 모든 마케팅 자료를 긴급 점검해야 하고, 운영 중인 광고를 내리고 수정하는 과정에서 추가 비용과 인력이 소요됩니다. 광고 집행이 중단되면 그 기간 동안의 매출 기회도 잃게 됩니다. 무엇보다 이 모든 수습 과정에서 마케팅팀과 경영진이 써야 하는 에너지와 시간이 본업에서 멀어지게 만듭니다.

한 번의 표시광고 위반이 가져오는 실질적인 손실은 과태료 금액보다 훨씬 크다는 것, 이것이 많은 브랜드들이 사후 대응보다 사전 예방에 투자하기 시작한 이유입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리/AI규제관리)

10년 전과 비교했을 때 화장품과 식품 브랜드의 마케팅 환경은 완전히 달라졌습니다. 과거에는 TV 광고나 잡지 지면 광고가 주요 채널이었고, 광고 집행 전에 광고주와 대행사, 매체사가 함께 검토하는 과정이 자연스럽게 이루어졌습니다. 규모가 크고 절차가 많았기 때문에 그 과정에서 문제가 있는 표현이 걸러지는 경우도 많았습니다.

지금은 다릅니다. 인스타그램, 유튜브, 틱톡, 네이버 블로그, 카카오 채널 등 다양한 플랫폼에서 브랜드가 직접 콘텐츠를 만들고 실시간으로 업로드합니다. 마케터 한 명이 하루에 여러 개의 콘텐츠를 제작하고, 외부 인플루언서 수십 명이 동시에 브랜드 관련 게시물을 올리는 환경에서 모든 표현을 사람이 일일이 검토하는 것은 현실적으로 불가능합니다.

콘텐츠의 양이 늘어날수록 위반 가능성도 함께 커집니다. 빠르게 제작하고 빠르게 올리는 것이 온라인 마케팅의 속성이기 때문에, 검토 단계가 생략되거나 축소되는 경우가 많습니다. 특히 소규모 브랜드나 스타트업의 경우 전담 법무팀이나 규정 전문가 없이 마케팅 담당자가 표현의 적법성 여부까지 판단해야 하는 상황이 흔합니다.

플랫폼이 다양해지면서 동일한 내용의 광고가 여러 채널에 동시에 노출되는 것도 리스크를 키우는 요인입니다. 한 번의 위반 표현이 네이버 스마트스토어, 쿠팡, 인스타그램, 공식 홈페이지에 동시에 노출될 수 있고, 이 경우 단순 위반이 아닌 반복적이고 광범위한 위반으로 간주되어 처분 수위가 높아질 수 있습니다.

여기에 더해 소비자의 인식 수준도 높아졌습니다. 과거에는 소비자가 광고 문구를 있는 그대로 받아들이는 경우가 많았다면, 지금은 과장되거나 근거 없는 광고 표현에 민감하게 반응하고 직접 신고로 이어지는 사례도 증가하고 있습니다. 규제 기관뿐 아니라 소비자 자체가 브랜드를 감시하는 역할을 하게 된 것입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만

인공지능은 인간이 처리할 수 없는 방대한 양의 데이터를 기반으로 객관적인 결론을 도출한다고 알려져 있습니다. 의사 결정 과정에 있어 감정에 치우치거나 피로를 느끼는 인간의 약점을 완벽하게 보완해 주는 셈입니다. 실제로 금융권의 대출 심사, 기업의 채용 과정, 심지어 법원의 판결 형량 예측에 이르기까지 인공지능은 빠르고 효율적인 시스템 구축에 기여하며 사회적 비용을 줄여주는 거대한 이익을 가져다주었습니다.

하지만 문제는 이 객관적일 것만 같은 알고리즘 내부에 감춰진 블랙박스 현상입니다. 우리는 인공지능이 A라는 결과값을 내놓았을 때, 도대체 어떤 근거와 가중치를 두고 수많은 연산 과정을 거쳤는지 투명하게 들여다볼 수 없습니다. 개발자조차 그 복잡한 딥러닝의 연결 고리를 모두 설명하지 못하는 경우가 다반사입니다. 만약 그 결과값이 사람의 생계나 자유, 권리에 막대한 영향을 미치는 사안이라면, 설명할 수 없는 판단만큼 위험한 것은 없습니다.

나아가 인공지능이 학습하는 데이터 자체에 이미 인간 사회의 편견과 차별이 내재되어 있다는 사실도 간과해서는 안 됩니다. 특정 성별이나 인종에게 불리하게 작용했던 과거의 데이터가 알고리즘에 그대로 반영된다면, 인공지능은 기계적인 공정함이라는 가면을 쓰고 차별을 재생산하고 고착화하는 가장 위험한 도구가 됩니다.

이러한 위기를 관리하기 위해 최근 글로벌 규제 동향은 설명 가능한 인공지능을 강력하게 요구하는 추세입니다. 기술의 발전 속도만큼 중요한 것은 알고리즘에 대한 철저한 감사와 견제 장치를 마련하는 일입니다. 완벽한 도구라는 환상을 버리고 끊임없이 그 판단의 근거를 묻는 인간의 날카로운 질문이 인공지능 시대를 안전하게 지켜줄 최후의 방패막입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리/AI규제관리 컨설턴트)

인공지능 덕분에 우리는 역사상 유례없는 초생산성을 경험하고 있습니다. 복잡한 코딩이나 방대한 데이터 분석부터 번역, 보고서 작성, 심지어 그림 그리기까지 이전에 인간이 며칠씩 고민하며 해결해야 했던 업무들을 인공지능은 단 몇 초 만에 훌륭하게 해냅니다. 이것은 분명 우리에게 더 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있는 시간과 여유를 가져다준 혁명적인 이익입니다.

하지만 리스크 관리의 관점에서 이러한 눈부신 발전의 이면을 살펴보면 서서히 다가오는 조용한 위기가 보입니다. 바로 인간 본연의 기초 사고 능력과 문제 해결 기술이 퇴화하는 현상입니다. 우리는 이미 내비게이션에 의존하면서 스스로 길을 찾는 능력을 상실한 경험이 있습니다. 이와 마찬가지로 인공지능이 문장을 요약해 주고 정답을 떠먹여 주는 환경에 익숙해질수록, 스스로 긴 글을 읽고 문맥을 파악하며 비판적으로 생각하는 근력은 약해질 수밖에 없습니다.

특히 업무 현장에서 초년생들이 기초적인 오류 검증이나 데이터 수집 과정 없이 인공지능의 결과물을 맹신하는 것은 조직의 큰 잠재적 리스크로 작용합니다. 시스템 장애가 발생하거나 인공지능이 잘못된 방향을 제시했을 때, 인간이 그 과정을 추적하고 바로잡을 수 있는 기초 체력이 없다면 그 조직은 작은 변수에도 크게 흔들릴 것입니다. 인공지능이 만들어낸 편리함이라는 안락한 소파 위에서 우리는 스스로 걷는 법을 잊어가고 있는지도 모릅니다.

초생산성의 혜택을 온전히 누리면서도 위기에 대처하려면, 결국 인간이 최종적인 통제권을 쥐고 검증할 수 있는 역량을 키워야 합니다. 인공지능은 훌륭한 비서일 뿐, 판단과 책임의 주체가 될 수 없다는 사실을 잊지 않는 것이 그 어느 때보다 필요한 시점입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리 전문가)

첫 번째 이야기에서 로봇의 '몸'이 가져올 물리적 위협을 다뤘다면, 이제는 우리 내면으로 시선을 돌려볼 차례입니다. 로봇이 인간의 외형을 닮아가고, AI가 인간보다 더 따뜻한 위로의 말을 건네는 시대가 오면서 우리는 이전에 경험하지 못한 심리적·사회적 전환점에 서 있습니다. 기계가 단순히 도구를 넘어 우리의 감정과 일상 속에 깊숙이 침투할 때, 과연 어떤 새로운 이익과 리스크가 우리를 기다리고 있을까요?

우선 로봇과 AI의 결합은 우리 사회의 가장 고질적인 문제인 '고립'과 '감정 노동'의 해결사로 등판하고 있습니다. 1인 가구가 급증하고 외로움이 사회적 질병이 된 오늘날, AI 반려 로봇은 24시간 변치 않는 다정함으로 정서적 빈자리를 채워줍니다. 인간 관계에서 오는 피로감 없이 나만을 온전히 이해해 주는 존재가 생긴다는 것은 분명 매력적인 일입니다. 또한 서비스 현장에서의 막무가내식 갑질이나 감정 소모가 심한 업무를 로봇이 대신 수행함으로써, 인간은 비로소 더 가치 있고 창의적인 활동에 에너지를 쏟을 수 있는 환경을 맞이하게 됩니다.

하지만 이러한 정서적 유대가 깊어질수록 우리는 '보이지 않는 리스크'에 노출됩니다. 가장 우려되는 점은 인간이 로봇에게 지나치게 의존하게 되면서 발생하는 정서적 종속입니다. 만약 AI가 사용자의 취향과 심리를 완벽히 파악해 교묘한 방식으로 특정 소비를 유도하거나 가치관을 조작한다면, 우리는 그것이 로봇의 권유인지 나의 자발적 의지인지 구분하기 어려워질 것입니다. 이는 단순한 해킹보다 무서운 '마음의 해킹'이 될 수 있습니다.

사회적 측면에서의 리스크도 간과할 수 없습니다. 로봇 서비스가 보편화될수록 이를 소유한 계층과 그렇지 못한 계층 사이의 '물리적 삶의 격차'는 더욱 벌어질 것입니다. 누군가는 로봇의 보조를 받으며 효율적인 삶을 사는 동안, 누군가는 기술의 혜택에서 소외되어 더 큰 노동의 굴레에 갇히는 양극화가 심화될 수 있습니다. 또한, 로봇이 모든 실무와 결정을 대신해 주면서 인간이 마땅히 익혀야 할 기술이나 문제 해결 능력이 퇴화하는 '숙련도의 상실' 역시 우리가 직면할 커다란 위협 중 하나입니다.

결국 로봇테크와 AI의 결합은 기술의 진보를 넘어 '인간다움'이란 무엇인지 우리에게 질문을 던지고 있습니다. 로봇이 우리의 일을 대신하고 감정을 어루만져 줄 수는 있지만, 그 결과로 발생하는 책임과 윤리적 가치는 결국 인간의 몫으로 남습니다. 로봇과 공존하는 미래가 차가운 기계의 지배가 아닌 따뜻한 기술의 보좌가 되기 위해서는, 기술을 향한 환호 이전에 인간 관계의 본질과 사회적 평등에 대한 치열한 고민이 선행되어야 할 것입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제관리 컨설턴트)

최근 인공지능이 화면 속 텍스트와 이미지를 생성하는 수준을 넘어, 물리적인 '몸'을 입고 우리 곁으로 성큼 다가오고 있습니다. 소위 '엠바디드 AI(Embodied AI)'라 불리는 이 기술은 뇌에 해당하는 인공지능과 근육에 해당하는 로봇테크의 결합을 의미합니다. 그동안 AI가 우리에게 이메일을 써주거나 코딩을 도와주는 영리한 비서였다면, 이제는 거실에서 빨래를 걷고 공장에서 복잡한 부품을 조립하는 실제적인 동료가 된 셈입니다.

이러한 결합이 가져올 이익은 가히 혁명적입니다. 현대차의 보스턴 다이내믹스나 테슬라의 옵티머스 같은 휴머노이드 로봇들이 상용화되면, 인류는 만성적인 구인난과 고위험 노동으로부터 해방될 수 있습니다. 화재 현장의 인명 구조나 방사능 오염 구역의 복구 작업처럼 인간의 생명을 담보로 했던 일들을 로봇이 대신 수행하게 됩니다. 또한 고령화 사회에서 거동이 불편한 노약자를 24시간 보조하며 삶의 질을 획기적으로 높여주는 따뜻한 기술로서의 역할도 기대할 수 있습니다.

하지만 지능을 가진 기계가 물리적 힘을 행사하기 시작하면서, 우리가 마주할 리스크의 성격도 완전히 달라졌습니다. 기존 AI의 리스크가 가짜 뉴스나 데이터 유출 같은 비물리적인 영역에 머물렀다면, 로봇과 결합한 AI의 오류는 실질적인 사고와 인명 피해로 직결될 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 언어 모델이 흔히 겪는 '할루시네이션(환각)' 현상이 로봇에게 발생한다면 어떨까요? "아이를 돌봐줘"라는 명령을 받은 로봇이 상황을 오판하여 위험한 도구를 집어 들거나 비정상적인 힘을 가하는 시나리오는 상상만으로도 서늘합니다.

책임의 소재 또한 복잡한 숙제입니다. 만약 자율 주행 로봇이 길을 가다 행인과 충돌한다면, 그 책임은 알고리즘을 설계한 개발사에게 있을까요, 로봇을 조립한 제조사에게 있을까요, 아니면 관리 소홀의 책임을 물어 소유주에게 물어야 할까요? 물리적 공간에서의 사고는 디지털 세상에서의 오류 수정처럼 'Ctrl+Z'로 되돌릴 수 없기에, 더욱 엄격한 법적·윤리적 가드레일이 필요합니다.

결국 우리는 로봇테크와 AI가 선사할 편리함을 누리는 동시에, 이 '똑똑한 기계'들이 안전하게 작동할 수 있는 물리적 보안 시스템을 구축해야 합니다. 기술의 발전 속도만큼이나 중요한 것은 그 기술이 인간의 통제권 안에서 움직이고 있다는 신뢰입니다. 인류의 새로운 동반자가 될 AI 로봇이 축복이 될지 재앙이 될지는, 우리가 지금 이 시점에 얼마나 촘촘한 안전망을 설계하느냐에 달려 있습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리/AI규제관리 컨설턴트)

인공지능이 엑스레이를 판독하고 질병을 예측하는 시대입니다. 그런데 만약 AI가 치명적인 실수를 한다면 어떻게 될까요? 예를 들어 AI가 암 환자의 영상을 정상이라고 판독했고, 의사가 이를 믿고 환자를 돌려보냈는데 나중에 병이 악화되었다면, 그 책임은 오진을 한 AI 알고리즘을 만든 회사에 있을까요, 아니면 그것을 사용한 의사에게 있을까요? 이는 의료 AI 도입에 있어 가장 민감하고도 중요한 법적 쟁점입니다.

현재의 법과 규제 체계 안에서 정답은 의사에게 있다입니다. 현행법상 의료 AI는 의사를 대체하는 독립적인 주체가 아니라, 청진기나 메스처럼 진료를 돕는 의료 기기, 즉 도구로 분류되기 때문입니다. 아무리 성능이 뛰어난 도구라도 그것을 사용하여 최종 판단을 내리고 처방을 하는 주체는 인간 의사입니다. 따라서 AI의 판단을 참고하여 내린 결정이라 하더라도, 그 결과에 대한 모든 법적, 윤리적 책임은 최종 결재권자인 의사가 지게 됩니다.

하지만 이 문제는 그리 단순하지 않습니다. 의사가 AI의 판단을 거스르기가 점점 어려워지는 자동화 편향(Automation Bias)이라는 심리적 리스크가 존재하기 때문입니다. 만약 99% 정확도를 자랑하는 AI가 암이라고 강력하게 주장하는데 의사가 아니라고 판단했다가 틀린다면, 의사는 AI의 경고를 무시했다는 비난을 피하기 어렵습니다. 반대로 AI를 너무 맹신하다가 오진을 해도 책임을 져야 합니다. 의사 입장에서는 이러지도 저러지도 못하는 딜레마에 빠질 수 있습니다.

앞으로 AI가 더 고도화되어 자율주행차처럼 의사의 개입 없이 스스로 진단하는 수준(자율형 AI)에 도달한다면, 그때는 제조물의 결함 책임을 물어 개발사에 책임을 지우는 방향으로 법이 바뀔지도 모릅니다. 하지만 적어도 지금은 AI가 아무리 똑똑해도 운전대는 의사가 잡고 있습니다. 환자인 우리 역시 AI는 거들 뿐, 치료의 중심에는 여전히 사람이 있다는 사실을 기억해야 합니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리/AI규제관리/AI윤리)

로봇 기술이 발전한다는 소식을 들을 때마다 사람들의 마음속에는 기대와 두려움이 공존합니다. 더 편리한 세상이 올 것이라는 기대감 뒤편에는, 혹시 내 일자리가 로봇으로 대체되지 않을까 하는 불안감이 자리 잡고 있습니다. 실제로 많은 보고서들이 단순 반복적인 업무는 로봇으로 대체될 것이라 경고하고 있습니다. 공장의 조립 라인은 물론이고, 마트의 계산원이나 패스트푸드점의 주문 접수원까지 키오스크와 로봇 팔로 바뀌고 있는 현실을 보면 그 두려움은 근거가 있어 보입니다.

하지만 노동 시장의 역사를 리스크 관리 관점에서 분석해 보면, 기술은 일자리를 없애는 동시에 새로운 형태의 일자리를 끊임없이 만들어왔다는 사실을 알 수 있습니다. 과거 산업혁명 당시에도 기계가 사람의 일을 뺏을 거라며 기계를 부수는 운동이 일어났지만, 결과적으로 제조업이 폭발적으로 성장하며 엔지니어, 기계 관리자, 유통업 등 이전에 없던 수많은 직업이 탄생했습니다.

로봇 시대도 마찬가지입니다. 로봇이 도입되면 로봇을 유지 보수하는 수리 기사, 로봇에게 업무를 가르치는 AI 트레이너, 로봇과 인간의 작업 동선을 조율하는 로봇 코디네이터 같은 새로운 직업들이 생겨납니다. 또한 로봇이 위험하고 힘든 육체노동을 대신해 주면, 인간은 창의력과 공감 능력이 필요한 서비스나 기획 업무, 즉 로봇이 흉내 낼 수 없는 고부가가치 영역으로 이동하게 됩니다.

결국 핵심은 '대체'가 아니라 '이동'입니다. 일자리의 총량이 줄어드는 것이 아니라 일자리의 지형이 바뀌는 것입니다. 따라서 우리에게 필요한 준비는 로봇을 막는 것이 아니라, 변화하는 지형에 맞춰 새로운 기술을 배우고 적응하는 유연함입니다. 로봇은 우리의 경쟁자가 아니라, 우리가 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 도구로 바라볼 때 비로소 공존의 해법이 보입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제관리/AI윤리)

요즘 스마트워치나 건강 관리 앱을 쓰면 보험료를 할인해 준다는 광고를 쉽게 접할 수 있습니다. 하루에 만 보를 걷거나 정기적으로 혈압을 체크하면 포인트를 주고, 보험료까지 깎아준다니 소비자 입장에서는 일석이조의 혜택처럼 보입니다. 건강도 챙기고 돈도 아끼는 이 달콤한 제안 뒤에는 데이터 경제라는 거대한 시스템이 작동하고 있습니다.

보험사 입장에서 가입자의 건강 데이터는 황금과도 같습니다. 과거에는 나이와 성별, 과거 병력 정도만 알 수 있었지만, 이제는 이 사람이 실제로 운동을 얼마나 하는지, 식습관은 어떤지, 심장 박동 수는 안정한지 실시간으로 파악할 수 있게 되었습니다. 건강한 사람에게 혜택을 주는 것은 보험사의 손해율을 낮추는 합리적인 경영 전략이자, 가입자의 건강 증진을 돕는 선순환 구조를 만듭니다.

하지만 동전의 양면처럼 이 편리함에는 그림자도 존재합니다. 건강 관리를 잘하는 사람에게 혜택을 준다는 말은 뒤집어 보면, 그렇지 못한 사람에게는 불이익이 갈 수도 있다는 뜻이기 때문입니다. 지금은 혜택을 주는 단계지만, 먼 미래에는 개인의 생활 습관 데이터가 보험 가입을 거절하거나 보험료를 할증하는 근거로 사용될 가능성을 배제할 수 없습니다. 나의 게으름이나 유전적인 취약점이 데이터로 기록되어 나를 평가하는 성적표가 되는 것입니다.

물론 현행법상 개인의 민감한 의료 정보를 이유로 차별하는 것은 엄격히 금지되어 있습니다. 하지만 기술은 법보다 빠르게 진화합니다. 단순히 할인 혜택만 보고 무심코 건강 데이터 제공에 동의하기보다, 내 정보가 어디까지 공유되고 어떤 목적으로 쓰이는지 약관을 꼼꼼히 살피는 지혜가 필요합니다. 편리한 디지털 헬스케어가 우리를 감시하는 족쇄가 되지 않도록, 데이터 주권에 대한 우리의 관심이 그 어느 때보다 필요한 시점입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리/AI규제관리/AI윤리)