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경영정보 ㅣ 정책법률 “팀장이 쓴 챗GPT가 경쟁사의 답변이 된다면” 비밀관리성 함정 돌파 RAG와 API 보안거버넌스 구축가이드③

기사입력2026-01-12 11:30

서유경 객원 기자 (artecolegal@artislawpro.com) ㅣ다른기사보기

법률사무소 아티스 서유경 대표변호사·변리사

2026년 1월 22일, 대한민국 산업계의 시계는 인공지능기본법 시행이라는 거대한 변곡점을 통과한다.

AI가 ‘스마트한 비서’를 넘어 ‘기업의 실전 병기’로 자리 잡은 시대, 중소기업의 풍경은 사뭇 달라졌다. 어제까지 엑셀과 사투를 벌이던 대리는 이제 생성형 AI로 단 몇 분 만에 제안서 초안과 마케팅 로직을 완성한다.

하지만 이 눈부신 효율의 이면에는 경영진조차 아직 인지하지 못한 치명적인 ‘부메랑’이 숨어 있다.

2026년 1월 22일, 혁신과 리스크의 임계점에 서다

대기업들은 이미 수십억 원을 들여 외부와 완전히 격리된 ‘프라이빗 AI(On-premise)’라는 거대한 데이터 성벽을 쌓았다. 반면, 예산과 기술 인력이 부족한 중소기업은 누구나 접속할 수 있는 퍼블릭 AI(SaaS)라는 ‘오픈된 들판’에서 기업의 핵심 기밀을 다루고 있다.

이 격차는 단순한 기술적 불균형을 넘어, 향후 발생할 데이터 유출 및 지식재산권 분쟁에서 중소기업을 법적으로 무방비 상태에 빠뜨리는 ‘법적 사각지대’를 형성한다. 우리가 무심코 던진 프롬프트 한 줄이 기업의 10년 먹거리인 영업비밀을 법률적 보호의 울타리 밖으로 밀어내고 있는 것은 아닐까?

‘비밀관리성’의 함정

…입력하는 순간, 영업비밀의 지위는 증발하는가?

중소기업 경영진이 2026년의 법적 파고를 넘기 위해 가장 먼저 복기해야 할 조문은 부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률(이하 부정경쟁방지법) 제2조 제2호다. 법은 ‘영업비밀’의 성립 요건으로 비공지성, 경제적 유용성, 그리고 정보 주체의 처절한 방어 흔적인 ‘비밀관리성(Secrecy Management)’을 요구한다.

문제는 여기서 인공지능 시대 특유의 구조적 법리 모순이 발생한다는 점이다. 현대 기업에게 생성형 AI는 생존을 위한 ‘필수 병기’다. 국가조차 AI 전환(AX)을 강력히 독려하며 파도에 올라탈 것을 권한다. 그러나 현행 법률은 정보를 외부와 철저히 ‘격리’하고 ‘통제’할 때만 그 권리를 보호해 준다. 혁신을 위해 최신 도구(AI)를 쓴 행위가 법적으로는 오히려 “비밀을 지킬 의지가 없음을 자백한 행위”로 해석될 수 있는 역설적 상황에 놓인 것이다.

①‘상당한 노력’에 대한 법리적 쟁점…혁신인가, 방치인가?

전통적 법리에서 ‘비밀관리성’은 기업이 정보를 금고에 넣거나 사내 방화벽 내부에 가둘 때 인정됐다. 기업이 정보에 대한 통제권을 100% 행사하고 있음을 증명해야 했기 때문이다.

그러나 AI 시대에는 기업이 통제할 수 없는 외부(글로벌 빅테크의 서버)에 정보를 던져야만 비로소 기술 활용이 가능하다. “정보를 지키려면 내부에 둬야 하지만, 기술을 쓰려면 외부로 보내야 한다”는 이 이분법적 상황은 인공지능 시대가 만든 가장 잔인한 법리적 딜레마이자 모순이다.

영업비밀은 ‘세상에 알려지지 않아야(비공지성)’ 가치가 존재한다. 하지만 생성형 AI의 본질은 입력된 데이터를 바탕으로 통계적 확률을 계산해 타인에게 그 결과물을 내어주는 ‘학습’에 있다. 내가 입력한 데이터가 당장 유출되지 않더라도, 그것이 AI 모델의 엔진 속에 ‘학습 데이터’라는 공공재적 성격으로 편입되는 순간, 이를 ‘비밀로 유지되고 있다’고 볼 수 있는지에 대해 기존 법리는 명확한 답을 내놓지 못한다.

2026년 현재, 법원의 시각은 더욱 엄중해졌다. 만약 기업이 보안 설정이 검증되지 않은 오픈형 AI에 핵심 로직을 입력했다면, 추후 분쟁 발생 시 상대방은 이를 근거로 “정보 소유자가 스스로 비밀성을 포기하고 공중에 배포한 것과 다름없다”고 공격할 것이다.

기업이 AI 공급사의 약관을 인지할 수 있었음에도 아무런 내부 통제 없이 데이터를 무분별하게 입력했다면, 법적 보호를 받기 위한 ‘관리 노력’의 소명은 사실상 불가능에 가깝다. 결국 혁신을 위해 선택한 AI가 기업의 법적 방패를 녹여버리는 ‘트로이 목마’가 되는 셈이다.

②사후 구제가 어려운 ‘입증 책임’의 벽

상상해보라. 우리 회사가 AI에 입력했던 핵심 공정 노하우가 몇 달 뒤 경쟁사의 유사 서비스에 반영된 정황이 포착되었다. 분노한 당신은 소송을 고려하지만, 법정에서 마주할 현실은 기술적 ‘블랙박스’의 벽이다.

▲인과관계 증명의 난해함=내 데이터가 AI 모델의 수조 개 파라미터(Parameters) 중 어디에 녹아들었으며, 그것이 경쟁사의 결과물에 어떤 직접적 영향을 주었는지 입증하는 것은 현재의 기술 수준으로 불가능에 가깝다.

▲상대방의 예상 논리=“우리는 귀사의 비밀을 침해한 것이 아니라, AI가 생성한 ‘공공의 지식(Public Domain)’을 참고했을 뿐이다.”

법원은 “권리를 주장하는 자가 그 성립 요건을 입증해야 한다”는 입증책임의 원칙에 따라, 영업비밀 침해소송에서 원고(기업) 측에 엄격한 비밀관리 노력을 요구한다. 결국 생성형 AI에 데이터를 입력하는 행위는 단순한 정보 노출을 넘어, 해당 기술이 법적 영업비밀로서 존재한다는 ‘성립 요건의 입증’ 자체를 어렵게 만든다는 점에서 실무적 위험성이 크다.

따라서 2026년의 중소기업은 AI를 통한 기술 혁신과 더불어, 해당 성과물이 영업비밀로서의 법적 지위를 유지할 수 있도록 ‘객관적인 관리 지표와 데이터 주권’을 확보해야 하는 실무적 과제를 안게 되었다.

기술적 방패와 거버넌스

…‘비밀’을 지키며 AI를 쓰는 현실적 해법

그렇다면 중소기업은 AI가 주는 혁신의 열매를 포기하고 다시 과거의 아날로그 방식으로 회귀해야 하는가? 결코 그렇지 않다.

2026년의 기술 생태계는 중소기업도 충분히 활용 가능한, 이른바 ‘성벽 안의 AI’ 구축 전략을 제시하고 있다. 핵심은 데이터를 모델에 직접 학습시키는 것이 아니라, 데이터를 통제 가능한 영역에 묶어두는 기술적·제도적 경계선을 긋는 것이다.

①RAG(Retrieval-Augmented Generation)

…학습 데이터 편입 없이 지식만 인출하기

자본력과 기술인력이 한정된 중소기업에게 가장 현실적이면서도 강력한 보안 대안은 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기술이다. 대기업처럼 수조 원대의 비용을 들여 거대언어모델(LLM)을 사내 서버에 직접 구축하거나, 우리 회사의 기밀 데이터를 모델에 직접 입력해 재학습(Fine-tuning)시키는 방식은 비용 효율성이 낮을 뿐만 아니라 데이터가 모델의 신경망에 고착화될 위험이 크다.

API를 통한 기술적 통제와 ‘AI 데이터 등급제’라는 제도적 규범의 결합이야말로, 중소기업이 AI라는 거대한 파고 속에서도 기업의 본질적인 자산을 지켜낼 수 있는 가장 견고한 방어체계가 될 것이다. <이미지=클립아트코리아>

RAG는 이 지점에서 영리한 우회 전략을 취한다. 핵심 데이터를 AI 모델 자체에 주입하는 대신, 기업이 통제 가능한 독립된 보안 서버나 신뢰할 수 있는 클라우드 내 벡터 데이터베이스(Vector Database)에 문서를 별도로 보관한다. AI가 사용자의 질문을 받으면, 모델은 먼저 이 격리된 데이터베이스에서 관련 내용을 ‘검색(Retrieval)’해오고, 그 정보를 ‘참조’해 답변을 ‘생성(Generation)’하는 구조다. 즉, AI에게 지식을 직접 가르치는 것이 아니라, 필요할 때만 사내 도서관의 책을 잠시 꺼내 보게 하는 방식이다.

이 기술적 차별점은 법리적으로 매우 중요한 의미를 갖는다. 전통적인 학습방식과 달리, RAG를 통하면 기업의 핵심정보가 외부 AI 모델의 파라미터(Parameter)로 영구 편입되지 않기 때문이다. 이는 우리 회사의 지식 자산이 불특정 다수의 타인에게 생성 답변의 형태로 노출될 물리적 가능성을 원천적으로 차단하는 기술적 방어선이 된다.

결국 RAG 시스템을 구축해 운영한다는 사실은, 추후 부정경쟁방지법상의 분쟁 상황에서 강력한 소명자료가 된다. 기업이 단순히 AI를 방치한 것이 아니라, “기술적으로 데이터를 모델과 격리하여 물리적 보안을 유지했으며, 접근 권한을 엄격히 제한함으로써 영업비밀로서의 비밀관리성을 확보하기 위해 상당한 노력을 기울였다”는 사실을 입증하는 객관적인 증거가 되기 때문이다. 이는 혁신을 수용하면서도 법적 보호의 울타리를 견고히 유지하려는 중소기업에게 가장 합리적인 ‘데이터 거버넌스’의 출발점이라 할 수 있다.

②Web Chat을 넘어 Enterprise API로의 전환

…데이터 통제권의 법적 분수령

여전히 많은 중소기업 현장에서는 직원들이 개인 계정을 통해 브라우저로 접속하는 무료 웹 채팅 서비스를 업무에 활용하곤 한다. 그러나 이는 보안과 법무적 관점에서 ‘통제 불가능한 데이터 유출 통로’를 열어두는 것과 같다. 2026년 인공지능기본법 체제 하에서 기업이 데이터 주권을 선언하기 위한 표준적인 AI 활용 방식은 공급사가 제공하는 Enterprise용 API(Application Programming Interface)를 기반으로 한 사내 전용 환경을 구축하는 것이다.

글로벌 주요 AI 공급사들은 일반 웹 서비스와 달리 API를 통해 전송되는 데이터에 대해서는 ‘모델 학습 미활용(Zero Data Training)’ 및 ‘데이터 무저장(Zero Data Retention)’ 정책을 별도의 기업용 약관으로 보장한다. 중소기업은 API 연동을 통해 입력 데이터의 소유권을 명확히 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 임직원이 입력하는 모든 프롬프트에 대해 실시간 보안 필터링을 적용하고, 접속 로그를 중앙에서 통합 관리할 수 있다. 이러한 ‘중앙 집중형 통제’는 사후에 정보 유출 사고나 법적 분쟁이 발생했을 때, 기업이 데이터 흐름을 완벽히 모니터링하고 관리해왔음을 증명하는 가장 강력한 물리적 증거가 된다.

③‘AI 이용 지침(By-law)’의 명문화

…법이 요구하는 ‘상당한 노력’의 실체

기술적 방어막을 구축했다면, 이를 뒷받침할 제도적 장치로서의 내부 규정이 반드시 뒤따라야 한다. 2026년 인공지능기본법 시행령 제26조 등이 규정하는 고영향 AI 사업자의 책무나 일반적인 위험관리 체계의 실무적 핵심은 결국 ‘구체적인 내부 가이드라인의 존재 유무’로 귀결된다. 기업은 이제 단순히 “주의해서 사용하라”는 추상적인 구두 경고를 넘어, 데이터의 성격에 따라 활용 범위를 강제하는 ‘AI 데이터 등급제’를 명문화해야 한다.

▲1등급(공개·일반 데이터): 대외 보도자료, 범용적 번역 등 외부 노출 시에도 리스크가 없는 정보(사내 승인 툴 내에서 자유롭게 활용)

▲2등급(주의·내부 데이터): 고객 상담 로그, 일반적인 사내 회의록 등 개인정보나 내부 프로세스가 포함된 정보(개인정보 비식별화 처리 및 API 기반 전용 툴 활용 필수)

▲3등급(핵심 기밀 데이터): 미발표 특허 기술, 핵심 알고리즘, 미공개 재무제표(퍼블릭 AI 입력 절대 금지 및 오프라인·폐쇄형 모델 활용 원칙)

이처럼 세분화된 규정을 취업규칙이나 사내 보안지침에 명시하고, 이를 바탕으로 임직원의 보안 서약서를 갱신하는 행위는 부정경쟁방지법상 ‘비밀관리성’을 입증하기 위한 객관적이고도 상당한 노력의 결정적 증거가 된다. 즉, API를 통한 기술적 통제와 ‘AI 데이터 등급제’라는 제도적 규범의 결합이야말로, 중소기업이 AI라는 거대한 파고 속에서도 기업의 본질적인 자산을 지켜낼 수 있는 가장 견고한 방어체계가 될 것이다.

AI 경영의 승패…혁신과 보안의 정교한 경계선

2026년형 ‘데이터 주권’의 불확실성 속에서 무심코 던지는 프롬프트 한 줄의 행방은 경영진의 실질적 통제권 아래에 있어야 한다. 인공지능기본법 제31조와 동법 시행령 제22조가 ‘투명성 고지’를 의무화하며 AI의 책임성을 강조하는 배경에는, 역설적으로 이 기술이 내포한 불투명성과 통제 불가능성에 대한 법리적 우려가 깔려 있다. 이제 데이터는 단순한 정보 자산을 넘어, 기업 스스로 그 안전성을 증명해야 하는 ‘법적 보호 자산’으로 정의되어야 한다.

데이터를 외부 서버로 전송하는 순간, 관리 권한의 실질적인 열쇠는 글로벌 공급사의 손으로 넘어간다. 대다수 서비스가 ‘학습 제외(Opt-out)’ 옵션을 제공하지만, 서비스 최적화나 로그 기록 등의 명목으로 데이터의 흔적은 서버에 잔류할 수 있다. 과연 현재의 약관과 설정만으로 기업의 영업비밀이 완벽히 격리되고 있다고 단언할 수 있는가?

결국 2026년의 AI 경영은 기술 도입의 속도 경쟁이 아니다. 기술의 파괴적 활용과 비공개 정보의 방어 사이에서 얼마나 정교한 ‘경계선’을 구축하느냐의 싸움이다. 가이드라인 없는 AI 도입은 대문의 빗장을 열어둔 채 내부 자산을 정리하는 것과 같다. 명확한 내부 거버넌스는 혁신의 발목을 잡는 것이 아니라, 오히려 기업이 더 과감하게 전진할 수 있게 돕는 안전벨트가 될 것이다. 이제 중소기업 경영자들은 ‘어떻게 쓸 것인가’를 넘어 ‘어떻게 지킬 것인가’를 먼저 자문해야 한다. (중기이코노미 객원=서유경 법률사무소 아티스 대표변호사·변리사)

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