행정안전부, AI 강국 외치며 속으론 '성장 발목'
-황규철 행정안전부 인공지능정부실장, 29일 서울 NIA에서 '데이터 이익공유제 도입 방안 세미나' 개최
-방인식 서울과학기술대 교수·최선미 ETRI 책임연구원 발제, 개인정보·저작물 활용 이익 환원 제도화 모색
-방인식 서울과학기술대 교수·최선미 ETRI 책임연구원 발제, 개인정보·저작물 활용 이익 환원 제도화 모색
가요진 기자입력 : 2026. 06. 29(월) 18:20
사진=행정안전부 제공
[행안부/CTN]가요진 기자= 황규철 행정안전부 인공지능정부실장은 "데이터 이익공유제는 데이터 생태계의 지속 가능성을 높일 수 있는 아이디어지만, 실제 제도화하기 위해서는 정교한 설계와 충분한 사회적 합의가 필요하다"라면서, "이번 세미나에서 도출된 전문가들의 분석과 제언을 바탕으로, 우리 실정에 맞는 최적의 데이터 활용 및 보호 모델이 무엇인지 신중하게 검토하겠다"라고 말했다. 행정안전부는 민간 전문가와 관계기관이 참여하는 '데이터 이익공유제 도입 방안 세미나'를 29일 서울 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 그간 보안 문제로 개방이 어려웠던 개인정보나 저작물을 안전하게 활용하고, 기업이 창출한 이익의 일부를 사회에 환원·재투자하는 선순환 생태계를 구축한다는 취지로 마련됐다.
이날 세미나에는 행안부를 비롯해 개인정보보호위원회, 금융위원회 등 유관 기관들이 대거 참석했다. 발제자로 나선 방인식 서울과학기술대 교수는 이익공유제의 국내외 동향과 필요성을 역설했고, 최선미 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원은 핀테크 분야의 데이터 유통 사례를 바탕으로 정책 제언을 펼쳤다. 행안부는 이번 세미나에서 수렴한 전문가 의견을 종합적으로 분석해 관련 법제도를 정비하고, 나아가 대한민국이 글로벌 인공지능(AI) 3대 강국으로 도약할 수 있도록 핵심 데이터 산업 발전 전략에 적극적으로 반영하겠다는 계획을 내놓았다.
하지만 이처럼 정부가 데이터 이익공유제를 AI 산업의 선순환을 이끌 혁신적 정책 방향인 양 대대적으로 홍보하고 나선 것과 달리, IT 업계와 학계 안팎에서는 기업의 비즈니스 현실을 전혀 모르는 전형적인 탁상공론이자 민간 유인을 위축시키는 과도한 규제라는 비판이 지배적이다. 기술 전문가들은 수많은 원천 데이터 중 특정 데이터가 인공지능 서비스 성과에 얼마나 기여했는지 가치를 객관적으로 산정할 표준 기준이 전무한 상황에서, 이익의 환원과 재투자부터 강제하겠다는 발상 자체가 실무적으로 성립할 수 없는 공상에 가깝다고 꼬집는다. 특히 정작 기업들이 목말라하는 핵심 데이터의 과감한 규제 완화와 실질적인 개방 대책은 미룬 채, 제도적 법제화의 틀 안에 가두어 이익 분배 방식만 논하는 세미나를 열어 생색을 내는 것은 관청 주도의 실적 쌓기용 말잔치에 불과하다는 지적에서 자유롭기 어렵다.
이에 따라 단순히 세미나 개최 횟수나 유관 기관들의 형식적인 토론 실적에 안주할 것이 아니라, 민간 기업들이 리스크 없이 공공·민간 데이터에 접근할 수 있도록 가치 평가 지표를 정량화하고 정당한 대가를 실시간으로 정산하는 디지털 기반 '스마트 데이터 거래 중개 플랫폼'의 선제적 구축이 시급한 대안으로 거론된다. 나아가 일시적인 이익 환원 압박으로 민간의 투자 의지를 꺾는 우를 범하지 않도록, AI 서비스 개발 기업에 실질적인 세제 혜택과 데이터 바우처 지원을 현실화하고 관련 전문 실무 인력을 행정 전반에 상시 배치해 현장의 걸림돌을 제거해야 한다. 결과적으로 글로벌 AI 3대 강국이라는 허울 좋은 구호를 남발하기보다는, 원천 데이터의 안전한 개방과 시장 친화적인 보상 체계를 확립하여 민간이 자발적으로 성장할 수 있도록 돕는 농밀한 행정의 체질 개선이 선행되어야 마땅하다.
[영문번역 기사-AI활용]
Ministry of the Interior and Safety Director General of Artificial Intelligence Government Bureau Huang Kyu-chul stated, "The data profit-sharing system is a promising idea to enhance the sustainability of the data ecosystem, but its actual institutionalization requires a sophisticated design and sufficient social consensus. Based on the analysis and suggestions from experts derived today, we will prudently review what the optimal model for data utilization and protection is for our current circumstances." The Ministry of the Interior and Safety announced on the 29th that it held the 'Seminar on Introducing Data Profit-Sharing Schemes' at the National Information Society Agency (NIA) in Seoul, inviting private experts and relevant agencies. The seminar aimed to explore methods to safely utilize high-value data like personal information or copyrighted materials while establishing a virtuous cycle where enterprises reinvest a portion of their profits back into society.
The seminar brought together various regulatory authorities, including the Personal Information Protection Commission and the Financial Services Commission. Professor Bang In-sik of Seoul National University of Science and Technology delivered a presentation on global trends and the underlying necessities of the system, while Choi Sun-mi, a principal researcher at the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), presented policy suggestions based on data transaction cases within the fintech sector. The Ministry plans to comprehensively analyze the expert recommendations to realign relevant statutory frameworks, thereby leveraging these metrics to support South Korea's broader national strategy to leap forward into one of the top three global AI powerhouses.
However, despite the ministry's extensive promotion of the data profit-sharing scheme as an innovative policy direction to foster a virtuous cycle, tech industry associations and academic experts point out that it is an administrative convenience-oriented convenience that acts as a counterproductive market regulatory barrier while ignoring business realities. Technological experts note that under current market standards where objective metrics to calculate the specific value contribution of a piece of raw data to an AI service are non-existent, discussing profit distribution and forced social returns first is practically impossible and fundamentally flawed. In particular, some sectors point out that relying on top-down administrative ceremonies to stack bureaucratic records under the guise of an academic seminar—while delaying substantial deregulation and data opening initiatives that private enterprises desperately require—is not free from the criticism of being a mere bureaucratic show.
To overcome these structural limitations, the early implementation of a digital community-based smart data brokerage platform that systematically tracks data value metrics and coordinates real-time transaction settlements is suggested as an urgent alternative to ensure safe access for private vendors without unexpected operational risks. Furthermore, rather than relying solely on slogan-driven administrative novelty declarations that inadvertently freeze private investment sentiment through artificial profit-return mandates, authorities should prioritize practical administrative support measures, such as expanding tax incentives and data voucher programs for AI developers and practically deploying professional data coordinators on-site for immediate technical guidance. Consequently, rather than overestimating the effects of proclaiming a flashy global AI powerhouse slogan, prioritizing substantive administrative framework reforms aimed at securing safe data accessibility and cultivating market-friendly incentive structures must be prioritized.
이날 세미나에는 행안부를 비롯해 개인정보보호위원회, 금융위원회 등 유관 기관들이 대거 참석했다. 발제자로 나선 방인식 서울과학기술대 교수는 이익공유제의 국내외 동향과 필요성을 역설했고, 최선미 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원은 핀테크 분야의 데이터 유통 사례를 바탕으로 정책 제언을 펼쳤다. 행안부는 이번 세미나에서 수렴한 전문가 의견을 종합적으로 분석해 관련 법제도를 정비하고, 나아가 대한민국이 글로벌 인공지능(AI) 3대 강국으로 도약할 수 있도록 핵심 데이터 산업 발전 전략에 적극적으로 반영하겠다는 계획을 내놓았다.
하지만 이처럼 정부가 데이터 이익공유제를 AI 산업의 선순환을 이끌 혁신적 정책 방향인 양 대대적으로 홍보하고 나선 것과 달리, IT 업계와 학계 안팎에서는 기업의 비즈니스 현실을 전혀 모르는 전형적인 탁상공론이자 민간 유인을 위축시키는 과도한 규제라는 비판이 지배적이다. 기술 전문가들은 수많은 원천 데이터 중 특정 데이터가 인공지능 서비스 성과에 얼마나 기여했는지 가치를 객관적으로 산정할 표준 기준이 전무한 상황에서, 이익의 환원과 재투자부터 강제하겠다는 발상 자체가 실무적으로 성립할 수 없는 공상에 가깝다고 꼬집는다. 특히 정작 기업들이 목말라하는 핵심 데이터의 과감한 규제 완화와 실질적인 개방 대책은 미룬 채, 제도적 법제화의 틀 안에 가두어 이익 분배 방식만 논하는 세미나를 열어 생색을 내는 것은 관청 주도의 실적 쌓기용 말잔치에 불과하다는 지적에서 자유롭기 어렵다.
이에 따라 단순히 세미나 개최 횟수나 유관 기관들의 형식적인 토론 실적에 안주할 것이 아니라, 민간 기업들이 리스크 없이 공공·민간 데이터에 접근할 수 있도록 가치 평가 지표를 정량화하고 정당한 대가를 실시간으로 정산하는 디지털 기반 '스마트 데이터 거래 중개 플랫폼'의 선제적 구축이 시급한 대안으로 거론된다. 나아가 일시적인 이익 환원 압박으로 민간의 투자 의지를 꺾는 우를 범하지 않도록, AI 서비스 개발 기업에 실질적인 세제 혜택과 데이터 바우처 지원을 현실화하고 관련 전문 실무 인력을 행정 전반에 상시 배치해 현장의 걸림돌을 제거해야 한다. 결과적으로 글로벌 AI 3대 강국이라는 허울 좋은 구호를 남발하기보다는, 원천 데이터의 안전한 개방과 시장 친화적인 보상 체계를 확립하여 민간이 자발적으로 성장할 수 있도록 돕는 농밀한 행정의 체질 개선이 선행되어야 마땅하다.
[영문번역 기사-AI활용]
Ministry of the Interior and Safety Director General of Artificial Intelligence Government Bureau Huang Kyu-chul stated, "The data profit-sharing system is a promising idea to enhance the sustainability of the data ecosystem, but its actual institutionalization requires a sophisticated design and sufficient social consensus. Based on the analysis and suggestions from experts derived today, we will prudently review what the optimal model for data utilization and protection is for our current circumstances." The Ministry of the Interior and Safety announced on the 29th that it held the 'Seminar on Introducing Data Profit-Sharing Schemes' at the National Information Society Agency (NIA) in Seoul, inviting private experts and relevant agencies. The seminar aimed to explore methods to safely utilize high-value data like personal information or copyrighted materials while establishing a virtuous cycle where enterprises reinvest a portion of their profits back into society.
The seminar brought together various regulatory authorities, including the Personal Information Protection Commission and the Financial Services Commission. Professor Bang In-sik of Seoul National University of Science and Technology delivered a presentation on global trends and the underlying necessities of the system, while Choi Sun-mi, a principal researcher at the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), presented policy suggestions based on data transaction cases within the fintech sector. The Ministry plans to comprehensively analyze the expert recommendations to realign relevant statutory frameworks, thereby leveraging these metrics to support South Korea's broader national strategy to leap forward into one of the top three global AI powerhouses.
However, despite the ministry's extensive promotion of the data profit-sharing scheme as an innovative policy direction to foster a virtuous cycle, tech industry associations and academic experts point out that it is an administrative convenience-oriented convenience that acts as a counterproductive market regulatory barrier while ignoring business realities. Technological experts note that under current market standards where objective metrics to calculate the specific value contribution of a piece of raw data to an AI service are non-existent, discussing profit distribution and forced social returns first is practically impossible and fundamentally flawed. In particular, some sectors point out that relying on top-down administrative ceremonies to stack bureaucratic records under the guise of an academic seminar—while delaying substantial deregulation and data opening initiatives that private enterprises desperately require—is not free from the criticism of being a mere bureaucratic show.
To overcome these structural limitations, the early implementation of a digital community-based smart data brokerage platform that systematically tracks data value metrics and coordinates real-time transaction settlements is suggested as an urgent alternative to ensure safe access for private vendors without unexpected operational risks. Furthermore, rather than relying solely on slogan-driven administrative novelty declarations that inadvertently freeze private investment sentiment through artificial profit-return mandates, authorities should prioritize practical administrative support measures, such as expanding tax incentives and data voucher programs for AI developers and practically deploying professional data coordinators on-site for immediate technical guidance. Consequently, rather than overestimating the effects of proclaiming a flashy global AI powerhouse slogan, prioritizing substantive administrative framework reforms aimed at securing safe data accessibility and cultivating market-friendly incentive structures must be prioritized.
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가요진 기자 gyj1119@naver.com
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