클릭에서 합의로 데이터 거버넌스의 집단 동의 어셈블리

초록

본 논문은 기존의 ‘공지·동의’ 모델이 개인에게 과도한 부담을 주고 실제로는 의미 있는 동의를 확보하지 못한다는 문제점을 지적한다. 데이터 활용이 사회적·공동적 해를 초래할 수 있는 상황에서, 저자들은 ‘집단 동의’를 구현하는 방안으로 ‘동의 어셈블리’를 제안한다. 이는 대표성을 갖춘 소규모 시민 토론회를 통해 데이터 처리에 대한 집단적 판단을 내리게 하는 제도적 틀이며, 미래 역설계와 가상 디자인을 통해 실현 조건을 도출한다.

상세 분석

이 논문은 GDPR·CCPA 등 현행 규제 하에서 ‘공지·동의’가 갖는 구조적 한계를 다각도로 분석한다. 첫째, UI/UX 측면에서 과도한 텍스트와 법률 용어는 사용자의 인지 부담을 가중시켜 ‘동의 피로’를 초래한다. 둘째, 연령·디지털 리터러시·언어 장벽 등으로 인해 취약계층은 실질적인 동의를 제공하기 어렵다. 셋째, 데이터가 다중 사용자에게 연관되는 소셜 네트워크나, 사후 재사용(예: 생성형 AI 학습)과 같은 시나리오에서는 개인별 동의가 기술적으로도, 법적으로도 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 저자들은 ‘집단 동의’를 개념화하고, 이를 ‘동의 어셈블리’라는 제도적 메커니즘으로 구체화한다.

‘동의 어셈블리’는 deliberative mini‑publics(시민소집단) 이론을 차용해, 데이터 처리에 영향을 받는 대표 시민 그룹이 전문가·이해관계자로부터 정보를 제공받고, 토론·협의를 거쳐 집단적 동의 결정을 내린다. 이 과정에서 ‘대표성’, ‘투명성’, ‘역동적 동의(취소·조정 가능)’를 핵심 원칙으로 설정한다. 논문은 두 가지 시나리오(① 기존 웹 트래킹의 ‘공지·동의’ 대체, ② 생성형 AI 모델 학습용 데이터 수집)에서 어셈블리 운영 방식을 가상 디자인하고, 미래 역설계(backcasting) 기법을 통해 정책·법제·기술·사회적 수용성 등 5대 구현 조건을 도출한다.

또한, 기존 대안(브라우저‑레벨 GPC, 거부‑전체 확장, 예측 동의)과 비교해 집단 동의가 갖는 장점—예를 들어, 개인별 인지 부담 감소, 공동 피해 최소화, 장기·다목적 데이터 활용에 대한 사전 합의 확보—을 논증한다. 그러나 구현 과정에서 대표성 확보, 어셈블리 운영 비용, 의사결정의 법적 구속력, 그리고 기존 기업·플랫폼의 저항 등 실질적 과제도 명시한다.

전반적으로 이 논문은 개인정보 보호와 데이터 활용 사이의 구조적 트레이드오프를 ‘집단적 의사결정’이라는 새로운 거버넌스 레이어로 전환함으로써, 보다 지속 가능하고 민주적인 데이터 생태계를 설계하려는 시도라 할 수 있다.