오지안 고려대 겸임교수가 AI 행정의 책임 설계는 생성형 AI 입력창에 개인정보가 닿는 순간부터 시작돼야 한다고 주장했다. 이름·주민번호를 지워도 주소·나이·날짜 등 파편화된 단서가 결합하면 재식별(Re-identification)이 가능하므로, 기준은 '삭제'가 아니라 '재식별 가능성'이어야 한다는 것이다. 개인정보보호위원회 안내서 등 상위 지침은 있지만 현장에서는 '개인정보 입력 금지' 경고문 한 줄로 좁혀지는 만큼, 자료 위험 등급별 허용 AI 환경 차등화, 고위험 정보 자동 탐지·차단, 인간 검토(Human-in-the-loop), 감사 추적 등 시스템적 '가드레일'이 필요하다고 제안했다. AI 행정 평가 기준이 자동화 업무량이 아니라 입력 전 위험 식별·정제 능력으로 바뀌어야 한다는 지적이다.

• •직접 식별정보를 지워도 파편화된 단서 결합으로 재식별이 가능해 '삭제'가 아닌 '재식별 가능성'이 판단 기준이어야 함
• •공개형 외부 서비스와 기관 전용 환경에 자료 민감도별 차등 기준을 적용하고 고위험 정보는 입력 단계에서 시스템이 탐지·차단해야 함
• •개인정보보호위 안내서(2025.8), 가명정보 가이드라인 개정(2026.3) 등 상위 지침과 현장 절차 사이의 공백이 문제
• •준비·검증·실행·통제·사후(감사 추적) 5단계 가드레일 설계를 제안
• •문서형 가이드가 아닌 시스템적 가드레일과 판단 훈련 교육이 병행돼야 지침이 실행력을 가짐