【编者按】在数字时代，个人隐私安全已成为全民关注的焦点。近期，韩国个人信息保护委员会（PIPC）对SK电信开出千亿韩元的天价罚单，引发业界震动。与此同时，电商巨头Coupang卷入大规模数据泄露风波，却试图通过政治途径转移焦点，声称受到“歧视”。监管机构强势回应：无论本土还是外资企业，只要违规，一视同仁！这不仅是罚款之争，更是全球数据保护战的一个缩影。当AI技术普及，个人信息一旦泄露便可能瞬间扩散，事后补救往往为时已晚。韩国正推动从“事后惩罚”转向“事前预防”的监管革命，拟出台更严厉的惩罚性罚款制度，让数据保护成为企业经营的铁律。这场博弈，关乎我们每个人的数字安全感。
个人信息保护委员会（PIPC）表示，将积极应对SK电信就罚款提起的诉讼，并对Coupang进行彻底调查和处罚。Coupang一直通过美国政界声称“韩国政府歧视美国公司Coupang”，但委员会强调，无论公司是本土还是外资，都将依据《个人信息保护法》违规调查原则一视同仁。
针对SK电信提起的、要求撤销PIPC处以1347.91亿韩元罚款的诉讼，PIPC主席宋庆熙在21日表示：“以个人信息泄露未造成金融损失为由，主张罚款不公，这在逻辑上站不住脚。”她补充道：“罚款是经过彻底法律审查后作出的，我们将积极应诉。”
宋主席在首尔中区新闻中心举行的新年记者会上指出：“即使参考美国或欧盟（EU）等海外案例，对大规模个人信息泄露处以罚款，也是为了追究公司未能妥善管理个人信息的责任。”她强调：“对SK电信的罚款是经过全面法律审查后确定的，因此我们将积极应对诉讼。”
此前，PIPC于去年4月因黑客攻击导致2700万客户个人信息泄露，对SK电信处以1347.91亿韩元罚款及960万韩元附加罚款。这是PIPC对国内公司开出的史上最大罚单，超过了2022年对谷歌（692亿韩元）和meta（308亿韩元）的罚款。
SK电信于19日提起诉讼，要求撤销罚款，理由是与其他类似案例相比，该罚款过高。据悉，SK电信的立场是，罚款应考虑黑客事件后其在赔偿方案和信息保护创新措施上投入的1.2万亿韩元，以及泄露未造成金融损失的事实。
关于Coupang的大规模个人信息泄露事件，宋主席表示：“调查已取得重大进展。”她补充说：“超过3000万Coupang会员的个人信息被泄露，如果非会员信息也被确认泄露，规模预计将进一步扩大。”针对Coupang应对方式的争议，她说：“与以往泄露个人信息的现有企业或机构相比，Coupang的应对确实不足。”并强调：“PIPC将依据《个人信息保护法》违规情况对Coupang进行调查和处罚，无论企业是本土还是外资，均同等适用。”
对于在黑客攻击嫌疑中部分服务器被确认重新安装或丢弃的LG U+，她表示：“我们认为这是一个非常严重的问题。”并补充道：“我们正在准备一项法律法案，其中包括强制调查权和数据保存令，以防止未来发生类似事件。”
此外，她补充说，对去年发生个人信息泄露的KT、Lotte Card、Netmarble和Kyowon Group的调查仍在进行中，并“将在不久的将来结束”。
刚刚度过上任100天的宋主席表示：“去年，PIPC最受关注的部分，令人遗憾的是发生在电信公司和分销平台等与国民生活密切相关的领域的大规模个人信息泄露事件。”她指出：“这些企业持有大量个人信息，因此需要实施相应的高水平保护措施，但在实际调查过程中确认的许多事故，并非源于先进的黑客技术，而是由于缺乏基本的管理、检查和控制。”
宋主席表示：“这不仅反映了单个企业的问题，也暴露了现有侧重于事后应对的保护体系的结构性局限。”她解释说：“在人工智能和自动化技术普及的环境中，仅靠泄露后调查和惩罚的方式，难以切实保护国民。”在基于AI的服务和平台环境中，一次管理失误可能在短期内引发大规模、连锁性的损害，而当意识到事件并做出响应时，个人信息往往已被复制和传播。
她强调：“我们将把个人信息保护体系从事后制裁转变为先发制人的预防。”为了在组织和基础设施层面加强预防功能，去年年底成立了专门负责预防的部门，并新设了取证中心。她说：“今年，我们将建立技术分析中心，确保在关键领域有效实施先发制人的检查和预防措施。”
宋主席强调，转向预防性体系并不意味着削弱制裁。她说：“我们正在推动引入惩罚性罚款例外制度，对严重和重复违规行为处以最高达总销售额10%的罚款。”并解释道：“这不是为了加强惩罚，而是一种结构性机制，旨在使个人信息保护成为企业经营的前提条件，而非企业的可选项。”
她补充说，PIPC将为激励制度奠定法律基础，该制度将为积极投资个人信息保护并切实执行预防措施的公司提供诸如罚款减免等优惠。
此外，为了从根本上加强个人信息保护责任结构，PIPC正在推动法律修订，包括明确首席执行官对个人信息保护的最终责任、加强首席隐私官（CPO）的权限，以及引入CPO指定报告制度。
另外，PIPC计划加强对个人信息处理标准的研究，以持续应对深度伪造等AI时代的新威胁。
