---
id: DATA-ETHICS-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [ai-ethics, data-privacy, gdpr, [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]], security]
last_reinforced: 2026-04-26
---

# Data Ethics and Privacy (데이터 윤리 및 프라이버시)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터의 가치는 그것이 보호되는 방식에서 온다" — 지능의 원천인 데이터를 수집, 저장, 활용하는 전 과정에서 개인의 프라이버시를 보호하고 공정성과 투명성을 지키기 위한 윤리적/법적 체계.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 기술적 가능성(Can we?)보다 윤리적 정당성(Should we?)을 우선시하며, 데이터 주권을 명시적으로 관리하고 오남용 리스크를 최소화하는 보안 거버넌스 패턴.
- **핵심 원칙 및 기술:**
    - **Consent & [[Purpose|Purpose]]:** 명확한 동의 하에 정해진 목적으로만 데이터 활용.
    - **Anonymization / Pseudonymization:** 개인을 식별할 수 없도록 비식별화 처리.
    - **Differential Privacy:** 데이터셋에 통계적 노이즈를 추가하여 개별 정보를 보호하면서 전체 통계 정보만 활용.
    - **Federated Learning:** 원본 데이터를 서버로 보내지 않고 로컬 기기에서 학습한 결과만 공유하여 프라이버시 보호.
    - **Regulatory Compliance:** GDPR(유럽), CCPA(캘리포니아) 등 국가별 데이터 보호법 준수.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 데이터가 많을수록 좋다는 양적 팽창 시대에서, 정당하지 않은 데이터는 모델 전체의 신뢰성을 파괴한다는 '품질 및 윤리' 중심으로 패러다임 전환.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 사용자 지식 보강 과정에서 개인정보 유출 가능성을 자동 스캔하며, 수집된 데이터는 엄격한 비식별화 과정을 거쳐 로컬 브레인 학습에만 활용함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]], AI-Safety, [[Privacy-Preserving-AI|Privacy-Preserving-AI]], [[Federated-Learning|Federated-Learning]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Data-Ethics and Privacy.md
