공공데이터 개방 및 인공지능 학습 데이터 품질관리 강화

쉬운 요약

• 인공지능 개발에 활용할 수 있는 공공데이터를 더 많이, 더 좋은 품질로 개방하기 위한 법률 개정안이에요.
• 공공데이터를 제한하는 법령을 만들 때 미리 제한 요인을 점검하고, 개방 효과가 큰 데이터를 국가중점개방데이터로 지정하려고 해요.
• 공공기관이 보유한 데이터 목록을 원칙적으로 모두 공개해 국민과 기업이 어떤 데이터를 찾을 수 있는지 쉽게 알 수 있도록 해요.
• 인공지능 학습용 데이터의 품질관리와 품질 인증, 학습용 데이터 생성·제공, 개인정보 가명처리 근거를 새로 마련하려고 해요.
• 데이터를 적극적으로 개방한 담당자가 고의나 중대한 과실이 없다면 불이익을 받지 않도록 면책 규정도 구체화하려고 해요.

주요 내용

• 공공데이터 제한 요인 평가: 공공데이터의 제공이나 이용을 제한하는 법령을 만들거나 바꿀 때 사전 평가를 거치도록 해요.
• 국가중점개방데이터 지정: 수요가 많고 개방 효과가 큰 고품질·고가치 데이터를 국가중점개방데이터로 지정해 제공할 수 있도록 해요.
• 공공데이터 목록 원칙적 공개: 공공기관이 보유한 공공데이터 목록 전체를 국민이 알기 쉽게 공표하도록 해요.
• 인공지능 학습 데이터 품질관리: 과학기술정보통신부장관과 행정안전부장관이 인공지능 학습이 가능한 데이터의 품질관리 시책을 마련하도록 해요.
• 품질 인증 제도 도입: 공공데이터의 품질을 확인하고 공공기관의 체계적인 관리를 돕기 위해 품질 인증 근거를 마련해요.
• 학습용 데이터 생성·제공: 공공기관이 인공지능 개발이나 활용에 필요한 학습용 데이터를 만들어 제공할 수 있도록 해요.
• 가명처리와 제공 기간 조정: 개인정보가 포함된 공공데이터를 개인정보 보호법에 따라 가명처리해 제공할 수 있도록 하고, 가명처리에 필요한 기간을 고려해 제공 결정 기간을 연장할 수 있게 해요.
• 개방 담당자 면책 구체화: 고의나 중대한 과실이 없다면 공공데이터를 개방한 담당자가 국가공무원법이나 감사 관련 법령에 따른 불이익을 받지 않도록 하려는 내용이에요.

왜 나왔나

발의 당시 설명은 인공지능 산업의 경쟁력을 높이려면 양질의 데이터를 확보하고 개방·활용하는 일이 시급하다는 문제의식에서 출발해요. 공공데이터가 인공지능의 핵심 자원으로 활용될 수 있지만, 개방을 제한하는 규정이나 데이터 품질의 차이, 개인정보 처리에 대한 부담이 활용을 막을 수 있다고 본 거예요. 법안은 데이터 목록을 더 넓게 공개하고, 인공지능 학습에 적합한 품질관리와 가명처리 근거를 마련해 공공데이터 이용을 활성화하려고 해요. 동시에 개방 담당자가 책임 문제를 지나치게 걱정하지 않도록 면책 범위를 구체화해 적극적인 데이터 개방을 유도하려는 취지도 담고 있어요.

무엇이 달라지나

1) 공공데이터 제한 요인 사전 평가

발의안은 법령을 제정하거나 개정할 때 공공데이터의 제공과 이용을 제한하는 요인이 생기는지 미리 평가하는 제도를 제9조의2에 신설하려고 해요. 공공데이터를 개방한 뒤 제한을 풀 방법을 찾는 데서 그치지 않고, 새로운 규제가 만들어지는 단계부터 개방 가능성을 살피려는 방식이에요.

• 앞으로 법령을 설계할 때 공공데이터의 이용을 막는 조항이 필요한지 함께 검토하게 될 수 있어요.
• 안전, 개인정보, 보안 등 정당한 제한과 단순한 행정 편의에 따른 제한을 구분하는 기준이 중요해요.
• 평가 결과가 실제 법령안에 어떻게 반영되는지 공개돼야 제도가 형식적인 절차에 그치지 않을 수 있어요.

2) 국가중점개방데이터 지정

발의안은 이용 수요가 많고 개방 효과가 큰 고품질·고가치 공공데이터를 국가중점개방데이터로 지정해 제공할 수 있는 근거를 제17조의2에 마련하려고 해요. 여러 기관에 흩어진 데이터 가운데 인공지능과 산업 활용 가능성이 큰 분야를 우선 관리하고 개방하려는 구상이에요.

• 어떤 데이터를 국가중점개방데이터로 볼지 수요, 품질, 사회적 효과 같은 기준이 필요해요.
• 지정된 데이터는 단순히 목록에 올리는 데 그치지 않고 실제로 이용할 수 있는 형식과 절차로 제공돼야 해요.
• 특정 산업이나 대기업만 혜택을 받지 않도록 연구자, 중소기업, 시민도 접근할 수 있는 개방 방식이 중요해요.

3) 공공데이터 목록 공개 범위 확대

현재 시행 조문인 제19조는 전략위원회의 심의·의결을 거친 제공목록을 행정안전부장관이 공표하고, 공공기관이 소관 제공대상 데이터와 이용요건을 홈페이지에 공개하도록 하고 있어요. 발의안은 공공기관 소관 공공데이터 목록 전부를 원칙적으로 공표하는 방향으로 공개 범위를 넓히려는 내용이에요.

• 실제 데이터가 당장 제공되지 않더라도 어떤 데이터가 존재하는지 먼저 확인할 수 있게 될 수 있어요.
• 국민과 기업은 기관별 홈페이지를 일일이 찾지 않고 필요한 데이터의 존재 여부를 파악하기 쉬워질 수 있어요.
• 비공개 또는 제공 제한 데이터가 있다면 그 사유와 제공 가능 여부를 명확히 안내해야 이용자의 혼란을 줄일 수 있어요.

4) 인공지능 데이터 품질관리와 인증

현재 시행 조문인 제22조는 공공기관의 장에게 공공데이터의 안정적 품질관리와 적정한 품질수준 확보를 위한 조치를 요구하고, 과학기술정보통신부장관과 행정안전부장관에게 품질 진단·평가와 개선지원 시책을 추진하도록 하고 있어요. 발의안은 여기에 인공지능 학습이 가능한 데이터의 품질관리 시책을 구체화하고, 제22조의2에 공공데이터 품질 인증 제도를 도입하려고 해요.

• 인공지능이 학습하기 쉬운 형식인지, 데이터가 정확하고 일관적인지 등을 별도로 관리할 수 있게 돼요.
• 품질 인증이 도입되면 이용자가 데이터의 신뢰성과 관리 수준을 판단하는 데 도움을 받을 수 있어요.
• 인증이 형식적인 확인에 그치지 않으려면 데이터의 최신성, 오류 수정, 갱신 주기도 함께 관리해야 해요.

5) 학습용 데이터 제공과 개인정보 가명처리

발의안은 공공기관의 장이 인공지능 개발과 활용에 필요한 경우 학습용 데이터를 생성해 제공할 수 있도록 제26조에 근거를 신설하려고 해요. 개인정보가 포함된 공공데이터는 개인정보 보호법에 따라 가명처리해 제공할 수 있도록 하고, 처리에 필요한 기간을 고려해 제공 결정 기간을 연장할 수 있도록 제안해요.

• 공공기관이 보유한 원자료를 그대로 넘기는 대신, 인공지능 학습에 맞는 형태로 가공해 제공할 수 있는 길이 열릴 수 있어요.
• 가명처리를 거치면 개인정보 보호를 고려하면서도 데이터 활용 가능성을 넓힐 수 있어요.
• 가명처리만으로 재식별 위험이 사라지는 것은 아니므로 결합 가능성, 접근 권한, 이용 목적 관리가 함께 필요해요.

6) 데이터 개방 담당자 면책 구체화

발의안은 공공데이터 개방 담당자에게 고의나 중대한 과실이 없는 경우 국가공무원법, 감사원법, 공공감사에 관한 법률 등에 따른 불이익처분을 하지 않도록 제36조제2항의 면책 내용을 구체화하려고 해요. 데이터 개방 과정에서 발생할 수 있는 책임 부담 때문에 담당자가 필요한 개방을 지나치게 소극적으로 판단하는 문제를 줄이려는 취지예요.

• 담당자가 법과 절차에 따라 성실하게 판단했다면 개방 결과만으로 불이익을 받지 않도록 보호하려는 방향이에요.
• 반대로 고의나 중대한 과실은 면책 대상에서 제외돼 책임을 완전히 없애는 내용은 아니에요.
• 면책 요건과 판단 주체가 불명확하면 책임 회피나 과도한 개방으로 이어질 수 있어 세부 기준이 중요해요.

이 법안의 핵심은 공공데이터를 더 많이 공개하는 데서 끝나지 않고, 인공지능이 실제로 활용할 수 있는 품질과 안전한 처리 절차까지 함께 마련하려는 데 있어요.

누구에게 영향이 있나

• 공공기관: 보유 데이터 목록 공개, 품질관리, 학습용 데이터 생성과 제공 등 실무가 늘어날 수 있어요.
• 행정안전부와 과학기술정보통신부: 인공지능 학습 데이터 품질관리 시책, 진단·평가, 인증 체계를 마련하고 운영하게 될 수 있어요.
• 인공지능 기업과 연구자: 국가중점개방데이터와 학습용 데이터에 접근할 기회가 넓어질 수 있어요.
• 중소기업과 예비 창업자: 공공데이터 목록을 통해 활용 가능한 자료를 찾기 쉬워지고, 데이터 확보 비용을 줄일 가능성이 있어요.
• 개인정보가 포함된 데이터의 정보주체: 가명처리된 정보가 학습용 데이터로 제공될 수 있어 개인정보 보호와 활용 사이의 균형이 중요해져요.
• 공공데이터 개방 담당자: 고의나 중대한 과실이 없는 업무 수행에 대해 면책을 받을 수 있는 범위가 달라질 수 있어요.

봐야 할 점

• 국가중점개방데이터를 선정하는 기준이 실제 수요와 사회적 필요를 충분히 반영하는지 확인해야 해요.
• 공공데이터 목록을 원칙적으로 공개하더라도 보안, 개인정보, 국가안전 관련 데이터의 제외 기준이 분명해야 해요.
• 인공지능 학습에 적합한 품질의 의미와 품질 인증의 평가 항목, 유효기간, 사후관리 방식이 구체화돼야 해요.
• 가명처리된 데이터의 재식별 위험을 줄이기 위한 접근 통제와 이용 목적 관리가 마련되는지 봐야 해요.
• 개방 담당자 면책이 적극적인 개방을 돕는 장치인지, 반대로 부실한 검토를 허용하는 수단으로 작동하지 않는지 살펴야 해요.