인공지능을 학습시키려면 많은 데이터가 필요하다. 그러나 자료가 많다는 이유만으로 누구나 가져다 쓸 수 있는 것은 아니다. 누가 만들고 모았는지, 어떤 목적으로 이용할 수 있는지, 다른 사람에게 제공할 수 있는 범위는 어디까지인지가 중요하다. 중국 상하이(上海)에서 공개한 데이터 권리 관련 성과는 이런 질문을 제도의 언어로 다루려는 움직임이다.
신화재경(新华财经)은 10월 31일 글로벌 데이터 비즈니스 대회의 관련 포럼에서 데이터 재산권 등록 성과와 연구 자료가 공개됐다고 보도했다. 상하이데이터거래소(上海数据交易所)가 발급한 첫 등록 증명서는 15건으로, 14개 기업과 기관이 관련됐다. 항공과 해운, 금융, AI, 농업 등 여러 분야의 데이터가 포함됐다고 전했다.
여기서 날짜를 조심해서 읽어야 한다. 상하이시 국유자산감독관리위원회(上海市国有资产监督管理委员会)는 이미 9월 15일 공개 자료에서 상하이의 첫 15건과 14개 신청 주체를 소개했다. 따라서 10월 31일을 15건이 처음 생긴 날이라고 쓸 수는 없다. 이번 소식의 새 지점은 행사에서 성과를 발표하고 권리 배분 백서와 실무 안내 자료를 공개했다는 데 있다.
공개 자료의 제목은 데이터 재산권 배분 백서(数据产权配置白皮书·2026)와 데이터 재산권 등록 100문답(数据产权登记100问)이다. 등록 절차와 권리 구성, 활용 상황을 이해하도록 돕는 자료다. 등록이 이뤄졌다는 사실과 실제 거래가 끝났다는 사실도 구분해야 한다. 증명서의 발급 건수가 곧 거래 금액이나 AI 학습 성과를 뜻하지는 않는다.
데이터는 물건과 다른 점이 있다. 책 한 권을 넘기면 원래 가진 사람의 손에서는 그 책이 떠난다. 데이터는 사본을 만들고 여러 주체가 다른 목적으로 함께 이용할 수 있다. 그 과정에서 누구에게 어떤 이용 권한이 있는지 정리하지 않으면 같은 자료를 두고 서로 다른 주장이 생길 수 있다. 권리의 범위를 구체적으로 적는 작업이 필요한 이유다.
공식 자료는 데이터를 보유하고 이용하고 운영하는 권리의 배분을 다룬다. 세 역할이 항상 같은 주체에게 모인다고 생각해서는 안 된다. 자료를 저장하는 곳과 실제 서비스에 활용하는 곳, 다른 이용자에게 제공하는 곳이 다를 수 있기 때문이다. 기사에서는 이 구분을 소유권 하나로 단순하게 바꾸지 않는 것이 중요하다.
예를 들어 여러 기업의 자료를 정리해 산업 정보를 제공하는 서비스를 생각해 볼 수 있다. 원래 자료를 제공한 기업과 이를 정리한 사업자, 결과를 이용하는 고객은 서로 다른 역할을 한다. 누가 어느 범위에서 사용할 수 있는지 약속해야 서비스의 구조가 분명해진다. 이는 권리 구성을 설명한 예시이며 특정 등록 건의 계약 내용을 소개하는 것은 아니다.
AI 학습에 쓸 데이터라면 출처를 설명하는 일이 더욱 중요하다. 인터넷에서 볼 수 있다는 사실만으로 수집과 가공, 재제공의 모든 권한이 생기는 것은 아니다. 이용 목적과 제공 조건을 확인할 수 있어야 한다. 데이터가 이동할 때 필요한 설명까지 함께 전달되지 않으면 다음 사용자는 허용 범위를 판단하기 어렵다.
개인 정보가 포함된 자료도 별도로 살펴야 한다. 등록 증명서가 있다는 이유만으로 개인 정보를 마음대로 이용할 수 있다고 이해해서는 안 된다. 등록된 권리의 범위와 개인 정보 처리에 적용되는 요건은 같은 문장이 아니다. 구체적인 활용은 해당 규칙과 계약, 자료의 성격을 함께 검토해야 한다. 등록을 모든 이용의 포괄 허가처럼 소개하면 오해가 생긴다.
데이터의 품질도 권리와 다른 문제다. 사용할 권한을 확인했더라도 내용이 오래됐거나 특정 집단에 치우쳤을 수 있다. 필요한 항목이 빠져 있거나 같은 자료가 여러 번 들어 있을 수도 있다. 권리가 정리됐다는 사실만으로 AI의 답변 정확도와 공정성이 보장되지는 않는다. 이용 가능한 자료와 좋은 자료는 따로 평가해야 한다.
백서와 문답집의 역할은 이런 복잡한 문제에 질문할 공통의 틀을 제공하는 데서 찾을 수 있다. 기업이 어떤 자료를 설명해야 하는지, 이용자가 무엇을 확인해야 하는지 이해하면 거래를 준비하는 대화가 쉬워질 수 있다. 다만 안내 자료가 나왔다고 모든 분쟁이 해결됐다는 뜻은 아니다. 실제 사례에서 기준이 어떻게 적용되는지 계속 살펴야 한다.
기업이 준비할 자료도 데이터의 양만으로 끝나지 않는다. 생성과 수집의 경위, 처리 방법, 이용 범위와 제한을 설명할 수 있어야 한다. 같은 이름의 데이터라도 갱신 주기가 다르고 포함하는 기간이 다르면 쓰임이 달라진다. 구매자에게 필요한 정보가 언제까지의 사실인지 알려 주는 일도 품질 설명의 일부다.
거래 뒤의 관리도 필요하다. 자료의 내용과 이용 조건이 바뀔 때 어떻게 알릴지, 잘못된 정보가 발견되면 무엇을 고칠지 정해야 한다. 한 번 전달한 파일만으로 관계가 끝나는지, 계속 갱신하는 서비스인지도 구분해야 한다. 이런 운영 조건은 실제 이용자가 느끼는 가치와 비용에 영향을 줄 수 있다.
한국의 기업과 연구기관이 이번 소식을 볼 때도 중국 전체의 모든 데이터가 자유롭게 거래된다는 식의 해석은 피해야 한다. 확인된 것은 상하이의 등록 업무와 관련 자료 공개다. 다른 지역과 다른 분야의 이용 조건까지 한 번에 바뀌었다고 볼 수 없다. 실제 협력을 검토한다면 이용할 데이터와 참여 주체, 목적을 좁혀 확인해야 한다.
정책의 성과를 평가할 때는 증명서 수 외의 정보도 필요하다. 이용자가 권리 범위를 이해하기 쉬워졌는지, 자료 제공 과정의 확인 비용이 줄었는지, 분쟁이 생겼을 때 근거를 찾기 쉬워졌는지를 살필 수 있다. 제도를 만들었다는 발표와 제도가 현장에서 잘 작동한다는 평가는 다른 단계다.
상하이의 10월 31일 발표는 데이터 거래에서 권리를 설명하는 문서와 실무 기준의 중요성을 보여 준다. AI 시대의 경쟁은 많은 자료를 모으는 일만으로 끝나지 않는다. 어디에서 온 자료를 어떤 조건으로 쓰는지 설명할 수 있어야 한다. 등록과 거래, 이용 허가와 데이터 품질을 각각 구분해 볼 때 이번 소식의 의미도 더 정확하게 드러난다.
[참고자료]
신화재경, 2026년 10월 31일 보도 데이터 권리 등록 성과와 관련 백서·문답집 공개.
상하이시 국유자산감독관리위원회, 2026년 9월 15일 발표 첫 등록 15건·14개 신청 주체와 등록 운영 체계.
上海发布数据产权研究成果，AI用数应先问来源
上海在10月31日相关论坛上介绍数据产权登记实践，并发布《数据产权配置白皮书（2026）》及《数据产权登记100问》。首批15份凭证涉及14家主体；上海市国资委9月15日已介绍这组登记情况，不能把10月31日写成首次登记日。登记、交易与具体使用许可应分别理解，登记凭证也不代表可任意处理个人信息。AI用数还需核对来源、用途、权利范围及质量。
[어휘풀이]
数据产权 / shùjù chǎnquán / 데이터 재산권
登记 / dēngjì / 등록
凭证 / píngzhèng / 증명 자료
主体 / zhǔtǐ / 주체
许可 / xǔkě / 허가
来源 / láiyuán / 출처
用途 / yòngtú / 용도
质量 / zhìliàng / 품질
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