AI 시대, 마케터를 위한 바이브 디자인⑤ -AI윤리

* 본 글은 Design with AI - Vibe Designing with AI의 원문 글을 참고하여

* 보다 마케터들에게 2026년의 업무에 도움이 되고자, 마케터 입장에서 작성된 글입니다.

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시리즈 5. 윤리적 리스크와 2026년 전략

신뢰를 쌓고 성장을 이끌 가이드

GDPR·EU AI Act 같은 규제 안에서, ‘투명성’과 ‘공정성’을 브랜드 자산으로 바꾸는 전략

AI 기반 디지털 마케팅이

감정 데이터

하이퍼 퍼스널라이제이션(초개인화)

을 적극적으로 쓰기 시작하면서,

윤리적 위험(Ethical Risks)과
규제 준수(Compliance)는
더 이상 피할 수 없는 전략적인 견제를 기반으로 한 실행 과제가 되었습니다.

마케터는 먼저, 움직이는 윤리 기준을 세워야 합니다.

그래야만 고객 신뢰를 얻고, 2026년 이후 나올 새로운 기술·규제 환경에서도 표준을 이끌 수 있는데요.

해당 글에 대한 한글 버전의 요약 설명본입니다 - 아래에 영문 버전이 있습니다.

(1) 윤리적 위험과 규제 환경 이해하기

감정 데이터는

개인의 기분

태도

정체성과 존엄성

과 깊이 연결된 정보입니다.
그래서 특히 더 민감한 데이터로 다뤄야 하는 것도 사실입니다.

이에 GDPR과 EU AI ACT는 아래와 같이 데이터 활용의 중요성에 대해서 분류, 정리하고 있습니다.

▸ GDPR(유럽 일반 개인정보보호법)

감정 데이터는 개인 데이터로 분류될 수 있다.

경우에 따라 민감 정보(special category data)에 해당할 가능성이 크다.

이 말은 곧,

(데이터를 제공해 주는 일반 개인에게) 명시적 동의(explicit consent)를 받아야 하고,

(데이터) 수집 목적을 분명히 밝혀야 하며,

(데이터를) 필요한 최소한만 저장해야 하고,

(데이터의) 처리 과정도 투명하게 공개해야 한다는 뜻입니다.

﹥ 아마 많이 경험해서 아시겠지만, Meta와 Google에서 개인정보 동의 시 해외 거주자임을 묻거나 혹은 EU, GDPR과 연결된 사용자를 묻는 질문이 여기서 나온 것이라 생각해 보시면 됩니다.

▸ EU AI Act

EU AI Act는

심리적 프로파일링

행동 조작

에 쓰이는 AI 시스템을 고위험군으로 보고 강하게 규제하고 있습니다.

특히, 마케팅 시스템이

사회적 점수화(social scoring)를 이용해

개인에게 불리한 대우를 하거나

차별을 만들지 못하도록

법으로 명확히 금지하고 있습니다.

(2) 알고리즘 편향과 공정성(Fairness)

AI 모델은 훈련 데이터에 들어 있는 편향을 그대로 따라갈 수 있습니다.

(과거의 학습된, 잘못된 데이터를 생성형 AI 모델 도입 시에 많이 학습했었고, 지금은 좀 나아졌지만 편향(할루시네이션)이 아직도 남아있긴 하죠)

예를 들면,

인종