정정 (2026년 10월 19일): KVKK 제9조에 따른 표준 계약은 위원회가 개별적으로 승인하는 것이 아니라 위원회가 공표한 문안을 수정 없이 사용하고 서명 후 5영업일 이내에 개인정보보호청에 신고해야 하는 것이므로, 이에 관한 설명을 바로잡았습니다.

확장 가능한 AI 모델을 구축하려면 막대한 연산 능력이 필요하고, 그러다 보면 글로벌 클라우드 제공업체를 쓸 수밖에 없습니다. 앙카라의 리걸테크(Legal-Tech) 기업이 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하든, 두바이에 본사를 둔 기업이 인사 분석 업무를 한곳으로 모으든, 데이터는 국경을 넘나들 가능성이 큽니다. 데이터는 튀르키예에서 수집하고, 모델은 아랍에미리트(UAE)의 서버에서 훈련시키며, 추론은 미국에서 수행할 수도 있습니다. 많은 야심 찬 AI 프로젝트가 심각한 법적 장벽에 부딪히는 것이 바로 이렇게 데이터 수명 주기가 여러 나라에 흩어질 때입니다. 국외 이전 규정 준수는 이제 행정적 체크리스트에 그치지 않고, AI 아키텍처 전체의 구조적 건전성을 좌우하는 요소가 되었습니다.

1. KVKK 제9조 개정이 AI 운영에 미치는 영향

KVKK 제9조의 엄격한 명시적 동의 요건과 공식 ‘안전 국가’ 목록이 없다는 점 때문에, 수년 동안 튀르키예에서 개인정보를 국외로 이전하기는 매우 어렵다고 알려져 있었습니다. 그러나 2024년 3월 대대적인 개정으로 상황이 크게 바뀌었고, 튀르키예 법은 GDPR에 한층 가까워졌습니다.

AI 기업 입장에서는 훈련 데이터셋을 국외로 이전할 때 명시적 동의가 더 이상 주된(그리고 매우 불안정한) 수단이 아니게 되었다는 뜻입니다. 이제는 튀르키예 개인정보보호위원회가 공표한 표준 계약(내용을 수정하지 않고 사용해야 하며, 서명일로부터 5영업일 이내에 개인정보보호청에 신고해야 합니다)이나, 그룹 내 데이터 통합을 위해 위원회의 승인을 받은 구속력 있는 기업 규칙(BCR)을 활용할 수 있습니다. 사우디아라비아나 아랍에미리트(UAE)에서 중앙 AI 허브를 운영한다면, 클라우드·AI 공급업체와 이러한 표준 계약을 체결하고 기한 내에 신고하는 것을 전제로, 튀르키예 지사의 데이터를 이전할 때 정보주체 한 사람 한 사람에게 동의를 받지 않고도 적법한 이전 체계를 갖출 수 있습니다.

2. AI 클라우드 인프라와 GCC의 접근 방식

GCC 지역은 데이터 주권과 개인정보 보호 체계를 빠르게 정비해 나가고 있습니다. 아랍에미리트의 2021년 제45호 연방 법령(PDPL)과 사우디아라비아의 개정된 개인정보 보호법(PDPL)은 모두 데이터를 어디로, 어떻게 옮길 수 있는지 엄격하게 규율하고 있습니다.

AI 인프라(예: Google Vertex AI, AWS Bedrock, Microsoft Azure 등)를 선택할 때는 “훈련” 단계와 “추론”(사용) 단계 모두에서 데이터의 물리적 위치를 파악해야 합니다. 많은 제공업체가 특정 GCC 지역 안에 데이터를 저장하는 옵션을 제공하며, 이것으로 데이터 현지화 요건을 상당 부분 충족할 수 있습니다. 그러나 모델 구조상 AI가 답변을 내놓기 전에 데이터를 미국 서버로 보내 처리해야 한다면, 이는 지속적인 국외 이전에 해당합니다. UAE와 사우디아라비아 법률에 따르면 이 경우 데이터를 받는 국가가 같은 수준의 보호를 제공한다는 적정성 결정이나 적절한 계약상 안전장치가 있어야 합니다.

3. AI 분야의 공급업체 관리 및 하위 처리자 체인

AI 데이터의 국외 이전 규정 준수에서 잘 드러나지 않는 함정은 하위 처리자 체인입니다. 데이터가 두바이에만 머물 것이라 여기고 두바이의 평판 좋은 AI 공급업체와 계약할 수 있습니다. 그러나 그 공급업체가 캘리포니아의 LLM 제공업체 API를 쓰고, 그 제공업체는 또 다른 나라의 데이터 라벨링 서비스를 이용할 수도 있습니다.

주된 개인정보처리자인 귀사는 이 체인 전체에 법적 책임을 집니다. 직접 거래하는 AI 공급업체에 계약으로 하위 처리자 공개 의무를 지우고, 훈련 데이터를 다시 이전할 때에도 귀사가 지켜야 하는 KVKK 또는 GCC 기준을 똑같이 따르도록 해야 합니다. 규제가 없는 관할 구역의 하위 처리자가 귀사의 데이터를 유출하면 벌금은 귀사가 물게 됩니다.

4. 모델 역전과 익명화: 국경에서의 방어 수단

국외 이전에 따르는 법적 부담을 피하는 가장 효과적인 방법 가운데 하나는 데이터가 국경을 넘기 전에 더 이상 “개인정보”가 아니게 만드는 것입니다. 튀르키예나 GCC 소재 법인이 모델 훈련용 데이터 세트를 해외로 보내기 전에 완전히 익명화한다면, 그 데이터는 KVKK와 역내 개인정보보호법(PDPL)의 적용 범위를 벗어납니다.

그러나 AI 때문에 이 과정이 복잡해집니다. 첨단 머신러닝 모델은 여러 데이터셋을 대조해 개인을 다시 식별해 내는 데 능합니다(모델 역전 공격). 따라서 기존의 가명 처리 방식(예: 이름은 가리고 주민등록번호는 유지하는 방식)만으로는 AI 데이터를 국외로 이전하기에 충분하지 않습니다. 현지에서 되돌릴 수 없는 암호화 기반 익명화나 합성 데이터 생성을 적용해야 합니다. 실제 개인정보는 담지 않으면서 해당 지역 사용자의 통계적 특성을 본뜬 합성 데이터로 모델을 훈련시키면 국외 이전에 따르는 법적 위험을 완전히 없앨 수 있습니다.

결론

국경 없는 디지털 경제에서도 물리적 서버에는 주소가 있고, 그 주소가 법적 의무를 결정합니다. 새로운 KVKK 계약 메커니즘을 활용하고, 클라우드 공급자의 지역 구성을 엄격히 점검하며, 첨단 익명화 기술에 투자한다면 튀르키예와 GCC, 나아가 글로벌 AI 생태계를 잇는 견고하고 규정에 맞는 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

면책 조항: 이 글은 일반적인 정보 제공만을 목적으로 작성되었으며, 법률 자문이 아닙니다. 구체적인 AI 및 데이터 개인정보 보호 규정 준수 의무에 대해서는 항상 자격을 갖춘 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다.