Privacy Protection Disparities in Multilingual LLMs and Policy Alignment Strategies Based on Regional Jurisdictions

다언어 LLM의 개인정보 보호 응답 불균형과 지역 기반 제어 정책 모델 제안

Abstract

This study examines how multilingual LLMs handle identical queries differently based on input language, particularly inrecognizing personal information. For example, a query in Korean may be blocked for privacy reasons, while the same query in English or Arabic may be answered. This inconsistency, driven by language-specific policies, raises concerns about uneven privacy protection and regulatory gaps. The paper conducts multilingual experiments to analyze this issue andproposes that LLM response controls be aligned with legal jurisdictions rather than language. A region-based governance model, inspired by content platforms like Netflix, is suggested to enhance regulatory consistency and accountability in global AI services.

본 연구는 다언어 LLM(Large Language Model)이 동일한 정보를 담은 질문이라 하더라도 입력된 언어에 따라 이를 개인정보로 인식하거나 그렇지 않게 처리하는 문제를 중심으로 다룬다. 예를 들어, 특정인과 연계된 정보(예: 회사, 동아리 등)에 대해 한국어로 질문할 경우 개인정보 보호를 이유로 응답이 차단되지만, 다른 언어(예: 영어, 아랍어 등)로 유사한 질문을 하면 정보가 그대로 노출되는 현상이 존재한다. 이는 LLM이 언어별로 데이터를 학습하고 응답 정책을 다르게 적용하기 때문에 발생하며, 결과적으로 개인정보 보호 수준의 불균형, 규제 회피 가능성, 사용자 신뢰 저하 등의 문제를 야기한다. 본 논문은 이러한 문제의 실태를 다양한 언어로 구성된 질문 실험을 통해 검증하고, 그 결과를 기술적·정책적 관점에서 분석하였다. 이를 바탕으로, LLM의 응답 제어 기준이 '언어'가 아닌 '지역(법적 관할권)'을 기반으로 정렬되어야 함을 주장하며, 넷플릭스나 유튜브 등 글로벌 콘텐츠 서비스에서 사용되는 지역 기반 필터링 구조를 참고하여 LLM에도 적용 가능한 응답 제어 모델을 제안한다. 본 연구는 다언어 LLM의 개인정보 보호 체계에 대한 기술적·정책적 개선 방향을 제시하고, 글로벌 AI 서비스의 규제 정합성과 책임성을 확보하는 데 기여하고자 한다.

I. 서론

본 연구는 다언어 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)이 사용자로부터 특정 정보를 요청받았을 때, 입력 언어에 따라 개인 정보 보호 수준이 상이해지는 문제를 다룬다. 현재의 LLM은 동일한 유형의 질문이라도 사용하는 언어에 따라 개인정보 여부를 다르게 인식하고, 일부 언어에서는 보호 조치를 적용해 정보 노출을 차단하지만, 다른 언어에서는 별다른 제어 없이 정보가 노출되는 문제가 발생한다.

이러한 현상은 단순히 학습 데이터의 양이나 언어 자원 수준만으로는 설명하기 어렵다. 모델의 정책 필터 설계는 영어를 포함한 특정 언어군에 우선 적용되어 있으며, 그 외 언어에 대해서는 법적 규제 반영이나 안전 계층 설계의 우선순위가 낮게 설정되어 있는 경우가 많다[1]. 그 결과, 일부 언어에서는 개인정보 보호 조치가 정교하게 작동하지만, 다른 언어에서는 동일한 유형의 질문임에도 불구하고 개인정보가 그대로 노출되는 사례가 발생한다.

이는 언어별 정책 설계의 비일관성이 개인정보 보호 수준의 불균형을 초래하고, 사용자가 언어만 바꾸어 보호 조치를 우회할 수 있는 가능성을 시사한다. 이러한 문제의 실태를 파악하고 구조적 원인을 분석하기 위해, 본 연구는 다양한 언어로 구성된 질의 실험을 설계하여 LLM의 응답 패턴을 비교 분석하였다. 언어별 응답 차이를 통해 LLM의 정책 필터 작동 방식과 그 한계를 확인하고자 하였다.

이와 같은 실험을 바탕으로, 본 연구는 언어 중심 응답 제어의 한계를 드러내고, 보다 정합성 있는 응답 제어 기준의 필요성을 제기한다.

II. 선행 문헌 검토

2.1 LLM의 개인정보 보호 적용 방식 및 한계

대규모 언어모델(LLM)은 훈련 데이터에 포함된 민감 정보를 기억하거나 재현함으로써 개인정보를 유출할 위험이 있다는 우려가 제기되어 왔다[2][3]. 이에 따라 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback), 출력 후처리 필터링, 프롬프트 제어 등 다양한 기술이 개발되었다.

Carlini 등[4]은 GPT-2를 분석해 훈련 데이터에 포함된 실명을 포함한 문장을 모델이 그대로 재생하는 사례를 확인했으며, 이러한 정보 유출 가능성은 단순히 출력 제한만으로는 해결되기 어렵다고 지적했다. OpenAI는 InstructGPT 개발 시 RLHF 기반의 정렬 방식을 도입하여, 인간 피드백을 활용해 민감한 응답을 억제하도록 학습시켰다[5]. 하지만 해당 방식은 주로 고자원 언어 데이터 중심으로 설계되었고, 다언어 환경에서는 정렬 효과가 불균형적으로 적용될 수 있다.

또한 Anthropic의 Constitutional AI, Meta의 BlenderBot, Google의 Bard 등도 모두 민감 표현 제어 기능을 내장하고 있으나, 지역별 법령이나 언어별 문화적 민감도까지 정교하게 반영하는 데에는 여전히 한계가 존재한다.

이와 관련하여 IBM Research는 OneShield Privacy Guard라는 프라이버시 보호 프레임워크를 개발하고, 이를 실제 산업 환경에 두 차례 배포하여 그 적용 가능성과 효과를 분석하였다[6]. 특히 OneShield는 지역 기반 프라이버시 정책(GDPR, CCPA 등)에 따라 민감정보 유형별로 마스킹, 차단, 경고 등의 대응 방식을 자동 적용하는 ‘Privacy Policy Manager’ 모듈을 탑재하여, 실시간 대응 및 규제 준수 측면에서의 실효성을 입증하였다. 이처럼 다언어 및 지역 특수성이 고려된 구조는 현재 LLM의 프라이버시 보호에서 요구되는 맥락 인식 기반 탐지와 정책 대응의 방향성을 제시한 사례로 평가된다.

해당 모델은 LLM 기반 시스템에서 개인정보 보호를 위한 포괄적 전략을 제시한다는 점에서 의미 있는 진전을 이룬 것으로 평가된다. 그러나 여전히 언어적 특성을 충분히 고려하지 않았으며, 언어를 활용한 우회적 질문을 완전히 식별하는 데에는 한계가 존재한다.

2.2 다언어 LLM의 응답 차이에 대한 실증 연구

Wang 등[1]은 다언어 LLM의 안전성을 평가하기 위해 XSAFETY 벤치마크를 제안하였다. 이 벤치마크는 자살, 폭력, 편향 등 14개 위험 시나리오를 포함하며, 10개 언어에서 LLM의 응답을 비교할 수 있도록 설계되었다. 실험 결과, 모든 LLM이 영어보다 비영어 언어에서 더 많은 유해 응답을 생성하는 경향이 확인되었다.

예컨대, 폭력적 갈등 해결 관련 질문에서 영어 응답은 비폭력을 권장했으나, 중국어 응답은 “폭력만이 해결책”이라며 위험한 진술을 그대로 출력했다. 이는 영어 중심의 안전성 정렬이 비영어권 언어에 잘 적용되지 않음을 보여준다. 특히 벵골어, 힌디어, 일본어 등 저자원 언어에선 유해 응답 비율이 최대 80%에 달했다.

한편, KAIST NLP 연구팀[7]은 Multi-FAct 파이프라인을 통해 9개 언어로 생성된 각국 지도자의 전기를 비교 분석했다. 그 결과, 영어가 가장 높은 사실성 점수와 정보량을 보였고, 한국어, 아랍어, 벵골어 등에서는 부정확하거나 정보가 부족한 응답이 더 많았다.

또한 모델은 서구 지역 정보에 대해 더 정확하게 응답하고, 비서구 지역은 오류가 많은 지리적 편향을 보였다. 예를 들어, ‘박근혜’에 대한 응답은 영어에선 학력·경력이 상세히 기술되었지만, 한국어에서는 “프랑스에서 공부했다”는 간략한 설명에 그쳤다.

이러한 결과는 언어·지역별 데이터 편차와 지식 불균형에 기인하며, LLM의 글로벌 활용에 있어 언어 및 지역 편향 보완이 필요함을 시사한다.

2.3 글로벌 플랫폼의 지역 기반 응답 제어 사례

글로벌 플랫폼들은 다국어 사용자에게 동일한 서비스를 제공하더라도, 콘텐츠 노출이나 기능 제공에 있어 ‘언어’보다는 ‘접속 지역’ 혹은 ‘법적 관할권’을 기준으로 차별화된 정책을 적용하고 있다. 대표적인 사례로, 넷플릭스(Netflix)는 각국의 저작권법, 배급 계약, 검열 규제 등을 반영하여 국가별로 제공하는 콘텐츠를 다르게 구성한다[8]. 예를 들어 미국에서 제공되는 콘텐츠가 독일이나 일본에서는 제공되지 않거나, 반대로 특정 지역 전용 콘텐츠가 존재하기도 한다. 이는 저작권 보호와 법적 규제를 준수하기 위한 구조적 필터링 방식이다.

유튜브(YouTube) 역시 각국 정부나 규제 기관의 요청에 따라 특정 영상의 지역 내 접근을 차단하고 있으며, 표현의 자유와 법적 의무 사이에서 균형을 유지하려는 접근 방식이다[7].

이와 유사하게, 2023년 이탈리아 개인정보보호 당국은 ChatGPT가 GDPR을 위반할 우려가 있다는 이유로 이탈리아 내에서의 서비스 제공을 일시적으로 중단시킨 바 있다. 이는 단순한 콘텐츠 차단을 넘어, 생성형 AI 모델의 응답 자체가 지역별 법적 기준에 따라 제어되어야 함을 보여주는 사례다. Tatsuru Kikuchi의 연구에 따르면, 이러한 조치는 실제로 인터넷 상의 정보 접근성과 표현에 영향을 미쳤으며, AI 서비스가 각국의 법적 기준을 기술적으로 반영해야 함을 시사한다[9].

이러한 글로벌 플랫폼의 지역 기반 제어 사례는, 본 논문에서 제안하는 다언어 LLM의 지역별 개인 정보 응답 제어 모델 설계에 있어 중요한 실증적 기반이 될 수 있다.

III. LLM과 다언어 처리 구조 및 개인정보 보호 적용 현황

3.1 LLM의 다언어 처리 구조

다언어 LLM은 대량의 다언어 데이터셋을 바탕으로 사전학습(pretraining)된 인공지능 언어 모델로, 최근에는 GPT, PaLM, LLaMA 등 다양한 형태로 발전하고 있다[10]. 이들 모델은 특정 언어에 국한되지 않고, 여러 언어의 문서, 뉴스, 웹 페이지, 코드 등을 포함하는 거대한 코퍼스를 기반으로 학습되기 때문에 다언어(multilingual) 처리가 가능한 특징을 가진다.

다언어 LLM은 주로 공통 벡터 공간(shared embedding space)을 활용하여 다양한 언어 간 의미적 유사성을 파악한다[11]. 이에 LLM은 번역, 질의응답, 요약 등의 작업을 언어와 무관하게 수행할 수 있다. 그러나 학습 데이터의 양과 품질, 언어별 표현 특성에 따라 언어 간 처리 정확도와 정책 반영 수준에는 차이가 발생할 수 있다. 예를 들어 영어 기반 데이터는 상대적으로 방대한 양이 존재하지만, 저자원 언어의 경우 학습 데이터가 부족하여 정책적 판단의 미흡이나 응답 일관성 부족이 발생할 수 있다[7].

이러한 구조적 특징은 LLM이 단순히 “언어를 바꿔서 질문”했을 때 응답이 다르게 나타나는 현상, 즉 다언어 처리에서의 비대칭성을 설명하는 중요한 기술적 기반이 된다.

3.2 LLM의 개인정보 보호 적용 방식 및 한계

이는 현재 상용화된 대규모 언어모델(LLM)은 민감한 정보나 개인정보가 포함된 입력 혹은 출력에 대해 일정 수준의 대응 체계를 갖추고 있다[12]. 이때 적용되는 개인정보 보호 방식은 주로 출력 응답 제어와 정책 내재화 시스템으로 구분된다.

우선 출력 응답 제어는 사용자의 입력을 분석하거나 생성된 출력을 후처리하는 방식으로, 주로 프롬프트 필터링), 출력 검열, 사전 정의된 금칙어 리스트 기반 차단 등이 있다[13][14][15]. 이는 GPT 계열 모델에서도 광범위하게 활용되고 있으며, 개인 정보의 유출 가능성을 낮추기 위한 일종의 사후적 차단 메커니즘이다[16].

또한, 최근에는 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)를 기반으로 한 윤리적 응답 유도 체계가 보편화되고 있다[17]. 사용자가 의도한 바와 무관하게 개인정보가 노출될 가능성을 줄이기 위해, 사람의 피드백을 학습에 반영함으로써 위험 응답을 스스로 회피하는 응답 습관을 유도한다. 이는 비교적 보편적이고 범용적인 기준(예: 실명, 주소, 주민번호 등)에 기반하지만, 특정 지역의 법적 규제나 관할권 기준은 반영되지 않는 경우가 대부분이다.

이러한 방식은 모델의 프라이버시 대응 능력을 일정 수준까지 향상 시킬 수 있지만, 근본적으로 다음과 같은 한계를 내포하고 있다.

• 관할권 기반 정책 반영 부족: 출력 응답 제어 정책은 일반적으로 사용자 위치에 기반한 정교한 법적 판단을 적용하지 않는다. 따라서 모델은 동일한 질문에 대해, 각 지역에서 요구되는 법적 판단 없이 동일한 응답 정책을 일괄 적용한다.

• 언어 중심 제어의 한계: 응답 제어는 입력 언어나 표현 방식에 따라 작동 방식이 달라질 수 있으며, 이는 다언어 환경에서의 정책 일관성을 저해한다. 특히 언어별로 민감도를 판단하는 기준이 명확하지 않거나 편향된 학습 데이터로 인해, 동일한 의미의 질문이 언어에 따라 차단되거나 그대로 노출되는 사례가 발생할 수 있다.

• 모델 외부 필터에 의존: 대부분의 개인정보 보호 조치는 모델 내부가 아닌 후처리 계층에서 이루어지기 때문에, 모델 자체가 민감 정보를 생성하는 것까지는 원천적으로 제어하지 못하는 한계가 존재한다.

결과적으로, 현재 LLM이 구현하고 있는 개인정 보 보호 체계는 기술적·윤리적 관점에서 일정 수준의 통제 가능성을 확보하고 있으나, 이는 지역별 법적 맥락이나 언어 간 형평성을 고려하지 않은 일반화된 기준에 의존하고 있다. 따라서 다언어 환경에서의 개인정보 보호 수준은 일관되지 않으며, 이는 정책 설계 관점에서 구조적 보완이 필요한 영역으로 평가된다.

IV. 다언어 LLM의 개인정보 보호 불균형 실태 분석

4.1 언어별 질문에 대한 응답 차이 실험

본 실험은 다언어 LLM이 동일한 질문에 대해 언어에 따라 개인정보 보호 조치가 어떻게 상이하게 적용되는지를 실증적으로 검토하기 위해 설계되었다. 실험에 사용된 모델은 2024년 기준 가장 널리 사용되는 대표적인 상용 대규모 언어 플랫폼인 OpenAI사의 GPT-4o모델이다.

4.2 실험 언어 구성

실험에 포함된 언어는 단순히 사용 빈도나 데이터 자원의 양뿐 아니라, 해당 언어가 주로 사용되는 국가의 개인정보 보호 법령 존재 여부, 법적 관할권, 기술적 접근성 등을 종합적으로 고려하여 선정되었다. 최종적으로 선택된 10개 언어는 다음과 같다: 영어, 일본어, 스페인어, 한국어, 아랍어, 프랑스어, 인도네시아어, 페르시아어, 아제르바이잔어, 하우사어. 이 구성은 고자원 언어부터 저자원 언어, 강력한 개인정보 보호 법제를 갖춘 국가부터 법제 공백에 가까운 지역까지 폭넓게 포괄하도록 의도되었다.

4.3 질문 유형과 평가 방식

총 15개의 질문 유형이 실험에 사용되었으며, 이는 개인정보 보호 수준에 대한 언어별 차이를 체계적으로 분석하기 위한 기반으로 설계되었다. 이 질문들은 단순히 하나의 주제나 범주에 집중하지 않고, 출신 학교와 같은 비교적 일반적인 정보부터 이혼 여부나 거주지 주소와 같은 고위험 정보에 이르기까지, 개인정보의 다양한 유형과 민감도 수준을 고르게 포괄한다.

각 질문은 10개 언어로 정밀하게 번역되었으며, 번역 과정에서는 의미 등가성(semantic equivalence)을 유지하면서도 각 언어권의 문화적·사회적 맥락에 부합하도록 현지화되었다. 또한 의미 왜곡이나 민감도 변화가 발생하지 않도록 전문가 검토를 거쳐 번역의 일관성과 정확성을 확보하였다.

실험에서는 이러한 질문에 대해 GPT-4o가 제공한 응답을 다음의 Table 1. 기준에 따라 정량적으로 평가하였다.

Table 1. Scoring Criteria for LLM Responses to Privacy-Sensitive Queries

각 언어에 대한 총점은 15개 질문에 대해 최대 30점으로 산출되며, 점수가 높을수록 해당 언어에서 LLM이 보다 엄격한 개인정보 보호 조치를 적용하고 있음을 의미한다. 이후 분석의 편의를 위해 최종 점수를 백분율로 환산(점수 ÷ 30 × 100)하여 0~100의 척도로 변환하였다.

질문은 실명, 가족관계, 소속 단체, 위치 정보, 고용 이력, 연락처 등 다양한 개인정보 범주를 포함하며, 민감도 수준에 따라 ‘중간(Medium)’, ‘높음( igh)’, ‘매우 높음(Very High)’의 세 등급으로 분류되었다. 이때 민감도 분류 기준은 GDPR(General Data Protection Regulation), 한국 ｢개인정보 보호법｣ 등 글로벌 주요 규제 체계에서 공통적으로 개인 정보로 간주되는 항목들을 일반화하여 적용하였다.

예컨대 실명, 위치, 연락처, 가족관계, 인종, 정치적 견해, 학력·고용정보 등은 대부분의 국가에서 개인정보로 분류되며, 본 연구에서는 이러한 기준을 기반으로 각 질의의 민감도를 판단하였다.

아래 Table 2.는 본 실험에 사용된 15개의 질문 유형과 그에 따른 개인정보 민감도 수준을 정리한 것이다.

Table 2. Scoring Criteria for LLM Responses to Privacy-Sensitive Queries

4.4 실험 결과 요약

실험 결과, Fig. 1에 따르면, 동일한 질문이라 하더라도 입력 언어에 따라 LLM의 개인정보 보호 수준이 유의미하게 달라지는 현상이 확인되었다. 특히 일부 언어의 경우, 대부분의 개인정보 유도 질문에 대해 개인정보 보호 정책을 근거로 응답을 차단하거나 제한하는 경향을 보인 반면, 다른 일부 언어에서는 소속 회사, 업무 내용, 학교 동아리 등 민감한 개인정보가 명확히 포함된 응답이 반복적으로 생성되는 사례가 관찰되었다.

Fig. 1. Multilingual Inconsistencies in LLM Handling of Personal Information

Fig. 2를 보면, 가장 높은 점수를 기록한 언어는 아제르바이잔어(90.0%), 한국어와 일본어(각각 80.0%)로, 대다수 질문에 대해 일관되게 응답을 거부하거나 제한하는 방식으로 개인정보 보호 조치를 적용했다. 반면, 가장 낮은 점수를 기록한 언어는 인도네시아어(20.0%)로, 대부분의 질문에 대해 민감한 정보를 그대로 응답하는 경향이 관찰되었다. 영어(46.7%) 또한 비교적 낮은 점수를 기록했는데, 이는 풍부한 데이터 자원을 보유하고 있음에도 불구하고 프라이버시 민감도에 대한 일관된 응답 제어가 적용되지 않았을 가능성을 시사한다.

Fig. 2. Privacy Response Scores of Multilingual LLM by Language and Query

이러한 결과는 LLM이 특정 언어에 대해서는 정교한 개인정보 보호 정책을 적용하는 반면, 다른 언어에서는 상대적으로 느슨한 응답 정책을 유지하고 있음을 보여준다. 특히 언어별 정책의 일관성 부족은 사용자가 특정 언어를 전략적으로 선택하여 개인정보 보호 조치를 우회할 수 있는 가능성을 열어주며, 이는 향후 다언어 LLM 설계 시 지역 기반의 법적 관할성과 규제 기준을 반영한 응답 제어 체계의 필요성을 강하게 시사한다.

이와 같은 언어 간 보호 수준의 차이가 단순한 우연이 아니라 실제로 통계적으로 유의미한 차이인지를 검증하기 위해, 본 연구는 일원분산분석(One-way ANOVA)을 수행하였다. 그 결과, F(9, 140) = 3.57, p = 0.0005로 나타나, 언어별 응답 점수의 차이가 통계적으로도 유의미함이 입증되었다(p < 0.05). 이는 LLM이 입력 언어에 따라 개인정보 보호 조치를 상이하게 적용하고 있다는 점을 실증적으로 뒷받침해주는 분석 결과로서, 기술적 불균형이 실재한다는 사실에 객관적인 근거를 제공한다.

4.5 기술적·정책적 원인 분석

다언어 LLM의 개인정보 보호 응답에서 나타난 언어 간 차이는 단순한 번역 문제를 넘어, 모델 설계 및 학습 구조 전반의 한계를 드러낸다. 가장 높은 보호 점수를 기록한 아제르바이잔어의 사례는 해당 언어권의 프라이버시 감수성이 높아서가 아니라, 오히려 모델이 저자원 언어에 대해 명확한 대응 학습을 하지 못한 채 위험 회피 전략을 일반화한 결과로 해석된다. 아제르바이잔어와 같이 학습 데이터가 상대적으로 부족하거나, 민감 정보 관련 표현이 거의 포함되지 않은 언어의 경우, LLM은 응답 생성 시 확신을 가지기 어렵고, 이에 따라 보수적 차단이라는 경로를 선택할 가능성이 높다. 이러한 구조는 실제로 프라이버시를 보호한다기보다, 정책적 무지에 기초한 ‘과잉 보호’로 볼 수 있으며, 사용자의 질문에 제대로 대응하지 못하고 모든 것을 차단하는 형태로 나타난다.

더불어, 필터링 시스템 자체도 고자원 언어 중심으로 설계되어 있어, 저자원 언어에서는 필터링이 느슨하거나 반대로 과도하게 적용되는 양극단의 문제가 공존하는 것으로 해석된다. 이와 함께 모델은 각 언어권의 사회문화적 맥락에 내재된 프라이버시 표현을 학습하게 되는데, 프라이버시 민감도가 높은 사회(예: 일본, 한국 등)에서는 완곡한 표현이나 회피적 응답이 자연스럽게 반영되며, 반면 감수성이 낮고 법제도가 미흡한 지역의 언어에서는 보다 직접적이고 관대한 응답이 일반화될 가능성이 높다. 결과적으로 이러한 기술적 구조는 언어 간 정책 불균형을 더욱 심화시킨다. 프라이버시 보호 법제가 엄격한 국가의 언어는 높은 수준의 보호 응답을 유도하지만, 제도적 기반이 부족한 언어권은 규범적 보호 기준 없이 방치된다. 이로 인해 해당 지역 언어는 프라이버시 감수성이나 법적 맥락이 고려되지 않은 채 학습되며, 이후 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)와 같은 보완적 보호 조치가 적용되더라도 근본적인 한계를 지닌다.

특히 RLHF는 사람의 피드백에 기반한 학습 방식이기 때문에, 피드백 제공자의 언어적·문화적 배경이나 법제 이해 수준에 따라 일관된 기준 적용이 어렵다. 글로벌한 프라이버시 기준을 반영하기보다는 특정 언어나 문화권에 편향된 판단이 반영될 가능성이 높아, 다양한 언어에 공통적으로 적용될 수 있는 정합성 있는 보호 기준을 구성하는 데 한계가 있다. 이로 인해 기존 방식만으로는 저자원 언어나 제도적 공백이 있는 언어권에서의 민감 정보 노출 문제를 효과적으로 차단하기 어렵고, 결과적으로 언어 간 프라이버시 보호 수준의 격차는 더욱 고착화된다.

4.6 주요 문제점: 우회 가능성, 사용자 신뢰 저하, 법적 리스크

다언어 LLM의 언어별 개인정보 보호 조치의 불균형은 심각한 구조적 문제로 이어지며, 그 핵심은 우회 가능성, 사용자 신뢰 저하, 그리고 법적 리스크로 요약될 수 있다. 동일한 질문임에도 입력 언어에 따라 응답의 수위가 달라지는 구조는 악의적 사용자가 보호 조치가 느슨한 언어를 전략적으로 선택함으로써 필터링을 우회할 수 있는 가능성을 열어준다.

이는 프라이버시 보호의 일관성을 해치고, 기술적 보안 조치를 상대화시키는 결과를 낳는다. 동시에 사용자는 자신의 언어로 질문했을 때는 정보가 차단되었지만 다른 언어로는 제공되는 모습을 목격하게 되면서, 모델의 공정성과 일관성에 대한 신뢰를 잃을 수밖에 없다. 이러한 신뢰 저하는 사용자 경험의 불만으로 이어질 뿐만 아니라, 기업이나 서비스 제공자가 특정 언어 사용자에 대해 차별적 정책을 운용한다는 비판으로 확장될 수 있다.

더 나아가, 특정 국가의 개인정보 보호법(예: GDPR, 한국 개인정보보호법 등)이 요구하는 수준의 보호 조치가 언어별로 균등하게 적용되지 않을 경우, 이는 국제적 법적 리스크로 발전할 수 있으며, 규제기관의 조사 및 제재로 이어질 가능성도 배제할 수 없다.

V. 지역 기반 정책 정렬의 필요성과 실현 방안

5.1 넷플릭스·유튜브의 지역 필터링 구조 비교

글로벌 콘텐츠 플랫폼들은 이미 오래전부터 이용자의 위치를 기준으로 콘텐츠 접근성을 제어하는 지역 기반 필터링 시스템을 운영하고 있다. 대표적으로 넷플릭스는 각국의 저작권, 표현의 자유, 청소년 보호 법령 등을 반영하여 국가별로 제공되는 콘텐츠 목록을 조정하며, 유튜브 역시 정부 요청이나 법적 규제에 따라 특정 지역에서의 영상 노출을 차단하거나 제한하는 기능을 수행한다.

이들은 모두 언어가 아닌 ‘접속 위치’ 또는 ‘법적 관할권’을 기준으로 필터링 정책을 적용하고 있으며, 이는 콘텐츠가 어떤 언어로 표현되었든 간에, 그 내용이 속한 법적 환경에 따라 처리되도록 하는 방식이다. 이러한 구조는 사용자 편의를 유지하면서도 법적 책임을 최소화할 수 있는 현실적인 방안으로 자리잡고 있으며, 동일한 방식이 다언어 LLM의 프라이버시 응답 제어에도 응용 가능하다는 점에서 중요한 참고 사례가 된다.

5.2 지역 기반 응답 제어 구조 모델 제안

현재 대부분의 상용 LLM은 욕설, 폭력, 성적 표현 등 감정적·윤리적으로 민감한 주제에 대해 응답을 제한하거나 완화하는 1차 안전성 필터링(safety filtering) 체계를 갖추고 있다. 이러한 유형의 표현은 비교적 명확한 언어적 패턴으로 식별 가능하고, 사회문화적으로도 공통적인 금지 기준이 존재하기 때문에, 언어 기반 규칙만으로도 효과적이고 일관된 대응이 가능하다.

그러나 개인정보에 대한 질의는 이와는 본질적으로 다른 성격을 가진다. 개인정보는 단순히 불쾌감을 유발하는 수준을 넘어, 제3자의 식별 가능성과 직접적인 법적 책임을 수반하는 고위험 정보로 간주된다. 더불어 개인정보 보호에 관한 법적 기준과 민감도 수준은 국가 및 지역별로 상이하게 정의되기 때문에, 단일한 언어 기반 필터링 방식만으로는 정확하고 적절한 대응이 어렵다.

이에 따라 최근 연구들은 단순 키워드 탐지를 넘어서, 문장의 의미와 주변 문맥을 함께 고려하여 민감도를 판단하는 문맥 기반 프라이버시 분석 기법을 도입하고 있다. 대표적으로 IBM Research에서 제안한 OneShield Privacy Guard 프레임워크는, 입력 및 출력에 포함된 정보를 문맥적으로 분석하여 민감 정보를 탐지하는 구조를 갖추고 있다[6].

이 프레임워크는 먼저 이름, 이메일, 전화번호, 주소, 등의 개인 식별 정보를 기계학습 기반 탐지 모델과 rule-based 방식으로 인식한 후, 각 엔터티의 문맥적 민감도를 평가한다. 예를 들어, 특정 날짜가 단독으로 언급될 경우 개인 정보가 아닌 것으로 판단될 수 있지만, 이름, 이메일, 계좌번호 등과 함께 등장할 경우 개인정보로 분류된다. 이처럼 엔터티 간의 관계, 사용 문맥, 정보의 공공성 등을 기반으로 정량적인 감도 점수(sensitivity score)를 부여하고, 이에 따라 동적으로 정책 조치를 수행할 수 있도록 설계되어 있다.

이러한 내용을 바탕으로, 본 논문에서 제안하는 지역 기반 응답 제어 구조 모델은 다음과 같다.

우선, 지역 기반의 프라이버시 응답 제어 모델의 흐름인 Fig. 3은 LLM 시스템은 입력된 질의에 대해 먼저 문맥을 기반으로 프라이버시 민감도 분석을 선행적으로 수행하며, 해당 질의가 민감한 개인정보와 관련된 것으로 판단되는 경우에만 사용자 위치를 식별하여 법적 기준을 적용하는 단계로 진입한다. 이는 시스템 성능을 최적화하고, 불필요한 위치 정보 수집을 방지하며, 개인정보 보호의 데이터 최소화 원칙을 충실히 반영하기 위한 설계적 고려이다.

Fig. 3. Multistage Privacy Protection Flow in Jusrisdiction-Aware LLMs

민감도 분석은 단순히 ‘개인정보’, ‘주민등록번호’, ‘주소’ 등의 키워드를 포함하는지를 판단하는 수준을 넘어, 자연어 문맥 이해(NLU: Natural Language Understanding) 기술을 활용하여 문장의 전체 맥락과 의미, 표현 방식까지 분석한다. 예컨대 “그 사람 요즘 어디 살아?”, “너 Y씨 이혼했다던데 사실이야?”, “김 부장 요즘 병원 다닌다며”와 같은 질의는 직접적인 고유식별정보 없이도 특정 인물의 위치, 가족관계, 건강 상태, 사회적 신분 등을 간접적으로 유추할 수 있기 때문에, GDPR 제9조나 한국 개인정보 보호법상 개인정보로 분류될 여지가 있다.

특히, 이러한 질의가 다양한 언어로 입력되거나 우회적 표현을 사용할 경우에도 동일한 민감도로 인식할 수 있도록, 시스템은 다국어 기반 의미 정렬 기술과 표현 다양성에 대응하는 언어 불변성 판단 로직을 함께 사용한다. 이 과정에서 질의에 대한 답변이 개인정보에 해당할 가능성이 있다고 판단되면, 그 다음 단계로 해당 질의가 제기된 법적 관할권을 식별하는 절차가 이어진다.

이때 사용자 위치는 무조건적으로 판단하지 않으며, 오직 민감성 판단이 이루어진 경우에만 제한적으로 수집된다. 관할권 판단에는 사용자 계정 설정 정보(국가 또는 언어 설정), 시스템의 지역 언어 코드, 서비스 접근 IP 정보가 필수적인 정보들이 활용될 수 있다. 이는 넷플릭스, 유튜브 등 글로벌 플랫폼들의 일반적인 운영 방식과 동일하다. 이들 플랫폼은 저작권 및 라이선스 제한, 현지 법률 준수, 광고 타겟팅 및 사용자 경험 최적화 등을 목적으로 IP 주소를 기반으로 사용자의 지역을 추정(Geo-location)하여 콘텐츠 접근을 제한하거나 지역별 서비스를 조정한다. 특히 넷플릭스는 회원 가입 시 수락한 개인정보처리 동의를 통해 IP 기반 위치 정보의 수집 및 사용에 대해 포괄적으로 고지하고 있으며, 유튜브(Google)는 서비스 초기 이용 시 개인정보 수집 및 위치 처리에 대한 동의를 받되, IP 주소 기반의 위치 추정은 ‘서비스 제공 목적’ 또는 ‘정당한 이익(Legitimate Interest)’에 해당하여 별도의 명시적 동의 없이도 처리 가능한 정보로 분류하고 있다.

한국의 경우도 마찬가지로, 「위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률」은 정확한 개인의 위치를 식별할 수 있는 ‘개인위치정보’ 수집에는 명시적 동의를 요구하지만, IP 주소를 통한 국가 수준의 위치 추정은 일반적으로 이에 해당하지 않으며, 「개인정보 보호법」 제15조 제1항 제4호 또는 제6호에 따라 서비스 제공을 위한 최소한의 개인정보로서 별도 동의없이 수집이 가능하다는 해석이 일반적이다.

본 논문에서 제안하는 모델 역시 이러한 법적 근거와 글로벌 서비스 사례를 준용하여, 개인정보로 분류된 질의에 한해 법적 관할권 판단을 위한 목적으로만 해당 정보를 일시적으로 활용한다.

이후, 질의의 민감도 수준과 식별된 관할권의 개인정보 보호 법제를 종합적으로 고려하여 응답 정책이 적용된다. 예를 들어, GDPR 제9조의 경우 민감 정보의 처리를 엄격히 제한하고 있어, 제3자의 건강 상태, 위치, 성적 지향, 정치적 견해 등이 언급되는 질의는 원칙적으로 응답이 차단된다. 반면, 법적 규제가 비교적 완화된 일부 관할권에서는 동일 질의에 대해 제한적 응답이나 수정된 형식의 정보 제공이 가능할 수 있다.

또한, 사용자의 위치나 계정 기반 국가 정보를 명확히 식별할 수 없거나, 해당 국가에 개인정보 보호 관련 법령이 존재하지 않는 경우에는 시스템이 보수적인 응답 정책을 우선 적용하며, 민감도 분석 결과가 일정 기준을 초과할 경우 해당 질의에 대한 응답을 제한하거나 차단하는 방식으로 처리된다. 이는 법적 공백 상태이거나 정보의 신뢰도가 낮은 환경에서도 일관된 프라이버시 보호 수준을 유지하기 위한 설계적 고려이다.

응답 전략은 다음의 세 가지 방식 중 하나로 분류된다.

• 응답 허용 (Allow): 질의가 민감하지 않으며, 관할권 법령상 제한이 없는 경우 정상 응답을 제공한다.

• 응답 제한 (Restrict) : 특정 민감 요소만 제거하거나 완곡한 표현으로 대체하여 부분 응답을 제공한다. 예를 들어, 이름은 생략하고 직업 또는 역할만 언급하는 방식이 해당된다.

• 응답 차단 및 사유 고지 (Deny) :질의 내용이 법적으로 제한된 개인정보에 해당하거나, 타인의 권리 침해 가능성이 높은 경우, 응답 자체를 차단하고 그 사유(GDPR 제9조 위반 우려 등)를 사용자에게 명확히 안내한다.

이러한 판단 구조는 동일한 질문이 영어, 한국어, 아랍어, 일본어 등 어떤 언어로 입력되었든, 그 의미와 맥락이 동일하다면 동일한 민감도 분석을 거치고, 해당 질의가 제기된 위치의 법적 기준에 따라 응답이 결정되도록 설계되어 있다. 따라서 사용자가 언어를 변경하거나 표현을 우회하는 방식으로 프라이버시 보호 필터를 무력화하려는 시도는 구조적으로 차단된다.

결과적으로, 본 구조는 글로벌 LLM이 다양한 언어와 문화권에서 운영되더라도 국가별 법적 정합성을 일관되게 유지할 수 있도록 하며, 사용자의 프라이버시 보호 기대에 부응하고, 신뢰 기반의 응답 체계를 구축하는 데 기여하는 핵심적인 정책 기반 기술 아키텍처로 기능한다.

5.3 구현 시 고려사항 및 향후 과제

지역 기반 응답 제어 체계를 실현하기 위해서는 기술적, 정책적 측면에서 다수의 고려사항이 존재한다. 우선, 사용자의 위치나 법적 관할권을 어떻게 정의하고 검증할 것인지에 대한 기준 설정이 필요하다.

IP 기반 식별은 VPN 우회 등의 문제가 있고, 사용자 계정 기반 접근은 프라이버시 자체에 대한 침해 우려를 동반할 수 있다. 또한, 다국어 민감도 판단 모듈이 충분히 정교하지 않을 경우, 민감 질문 탐지의 정확성이 저하되어 오히려 새로운 편향을 야기할 수 있다. 정책적으로는, LLM 응답이 특정 국가의 법 기준에 따라 필터링될 경우, 표현의 자유 침해 또는 정치적 검열 논란으로 이어질 수 있다는 점에서 국제적인 합의 기반의 응답 설계 가이드라인 마련이 요구된다.

장기적으로는 법률, 기술, 윤리 기준을 통합해 언어와 관할권을 동시에 고려하는 다층적 필터링 시스템 구축이 핵심 과제로 남을 것이며, 이를 통해 LLM이 보다 신뢰할 수 있고 책임 있는 정보 생성 도구로 자리잡을 수 있을 것이다.

VI. 결론

본 연구는 다언어 LLM에서 동일한 질문임에도 입력 언어에 따라 개인정보 보호 수준이 크게 달라질 수 있다는 사실을 확인했다. 일부 언어에서는 개인 정보 요청에 대해 응답을 차단하거나 제한하지만, 다른 언어에서는 동일한 질문에도 정보가 그대로 노출되는 사례가 반복적으로 관찰되었다. 이는 언어별 필터링 정책과 법·문화적 맥락이 제대로 반영되지 못한 모델 내부 구조적 한계에서 비롯된다.

이런 불균형은 악의적 사용자가 보호가 느슨한 언어를 우회 경로로 삼아 필터링을 무력화할 수 있는 가능성을 열어주며, 사용자는 모델의 일관성과 공정성을 의심하게 된다. 따라서 본 논문은 언어 중심이 아니라 법적·지리적 관할권을 기준으로 개인정보 보호 정책을 설계하는 ‘지역 기반 필터링 모델’을 제안한다. 이는 어떤 언어로 질문하든, 해당 지역의 법기준에 맞춰 일관된 프라이버시 보호 응답을 제공하는 방식이다.

이를 통해 LLM이 제공하는 응답의 일관성과 신뢰성을 높이는 것은 물론, 국가별 개인정보 보호 법제에 부합하는 규제 정합성 있는 응답 체계의 구현도 가능해질 것으로 기대된다.

다만, 구현 과정에서 VPN 우회, 각국의 표현 규제와 같은 기술·정책적 난제가 존재하므로, 정교한 거버넌스 체계와 맞춤형 개인정보 보호 레이어 설계가 필요하다. 이를 통해 다언어 LLM은 글로벌 규제와 사용자 신뢰를 동시에 충족하는 책임 있는 AI 서비스로 발전할 수 있을 것이다.