생성형 AI와 대규모 언어 모델이 야기하는 프라이버시 침해 문제를 다룬다. AI가 무차별적으로 수집하는 데이터를 통해 개인정보가 유출될 위험을 경고하며 GDPR 등 법적 원칙을 바탕으로 프라이버시 보호 방안을 제시한다. AI 기술의 발전에 따른 법적, 윤리적 도전 과제를 탐구하고, 생성형 AI의 적절한 활용 방법을 논의한다.

캐나다에서 정보공개 및 프라이버시 전문가로 일하고 있다. 토론토대와 요크대에서 개인정보보호와 프라이버시 법규, 사이버 보안을 공부했다. 캐나다 온타리오주 정부와 앨버타주 정부, 브리티시컬럼비아(BC)의 의료서비스 기관 FNHA, 밴쿠버 아일랜드의 수도권청(Capital Regional District) 등을 거쳐 지금은 캘리언그룹(Calian Group)의 프라이버시 관리자로 일하고 있다.

저서로 『디지털의 흔적을 찾아서』(방송통신위원회, 2020), 『유럽연합의 개인정보보호법, GDPR』(커뮤니케이션북스, 2018), 『디지털 프라이버시』(커뮤니케이션북스, 2018), 『인터넷의 거품을 걷어라』(미래M&B, 2000)가 있고, 번역서로는 『통계의 함정』(2024), 『해커의 심리』(2024), 『어둠 속의 추적자들』(2023), 『공익을 위한 데이터』(2023), 『인류의 종말은 사이버로부터 온다』(2022), 『프라이버시 중심 디자인은 어떻게 하는가』(2021), 『마크 저커버그의 배신』(2020), 『에브리데이 크립토그래피 2/e』(2019), 『보이지 않게, 아무도 몰래, 흔적도 없이』(2017), 『보안의 미학』(2015), 『똑똑한 정보 밥상』(2012), 『불편한 인터넷』(2012), 『디지털 휴머니즘』(2011) 등이 있다.

AI와 프라이버시

01 AI의 기원과 진화
02 AI의 유형
03 생성형 AI 개론
04 생성형 AI가 제기하는 문제들
05 개인정보와 프라이버시의 이해
06 생성형 AI와 프라이버시
07 생성형 AI와 프라이버시의 딜레마
08 AI 법규와 개발 원칙들
09 생성형 AI와 프라이버시의 균형 잡기
10 슬기로운 생성형 AI 사용법