30일 한국법제연구원과 한국형사·법무정책연구원(형정원) 공동학술대회에서 ‘행동기반 AI 기술의 현재와 미래’를 주제로 발표에 나선 성유리 형정원 부연구위원은 AI가 수사 과정의 효율성과 정확성을 높일 수 있는 가능성에 대해 언급했다. 토론에 나선 김준철 서울연구원 연구위원은 그에 따른 현실적 적용의 한계와 해결 방안에 대해 의견을 펼쳤다.
◇AI, 수사 과정 ‘정밀성·효율성’을 높인다
성유리 부연구위원은 AI 기반 행동 분석 기술이 수사 현장에 가져올 획기적인 변화를 강조했다. 그는 AI가 얼굴 인식, 미세 표정 감지, 감정 인식, 비언어적 단서를 통한 거짓말 탐지 등 다양한 측면에서 인간 행동을 정교하게 분석할 수 있다고 설명했다. 특히, 기존 수사 방식으로는 포착하기 어려웠던 미묘한 행동 변화나 미세한 표정 변화까지 AI가 감지함으로써 진술의 신빙성을 평가하고 사건의 실체적 진실에 더 가깝게 다가갈 수 있음을 역설했다.
구체적인 사례와 문헌 연구 등에 따르면 AI 기반 거짓말 탐지 기술의 정확도는 70~80% 수준에 도달한 것으로 보인다. 이는 AI 기반 거짓말 탐지 기술이 수사관의 주관적 판단 개입 여지를 줄이고, 보다 객관적이고 과학적인 방식으로 진술의 진위 여부를 파악하는 데 결정적인 기여를 할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 방대한 양의 수사 자료를 AI가 빠르게 분석해 핵심 단서를 추출함으로써 수사 인력의 부담을 줄이고 효율성을 극대화할 수 있는 잠재력도 높이 평가된다.
성 부연구위원은 이러한 기술적 가능성이 실제 법 적용에 필요한 물리적, 법적 기반 마련 논의로 이어져야 한다며 AI 기술이 단순히 수사 보조 도구를 넘어 사법 정의 구현에 필수적인 요소로 자리매김할 수 있음을 강조했다.
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◇현실 적용 위해선 ‘윤리·데이터·제도’가 과제
김준철 연구위원은 지정 토론에서 AI 기술의 수사 현장 적용에 있어 해결해야 할 과제들을 지적했다. 김 연구위원은 대부분의 AI 행동 분석 연구가 통제된 실험 환경에서 이뤄져 실제 조사 현장의 다양성과 복잡성에 대응하기 어렵다는 기술적 한계를 짚었다. 특히 미세 표정 인식이나 감정 추론 기술 역시 비정형적이고 비자발적인 표현을 인식하는 데 한계가 있다고 덧붙였다.
가장 중요한 과제 중 하나로는 AI 학습용 데이터의 품질과 적정성 문제가 제기됐다. 현재 사용되는 표정 및 감정 데이터셋이 대부분 서구인을 대상으로 구성돼 있어, 한국인 특유의 언어적·문화적 표현 특성을 충분히 반영하지 못해 국내 조사 환경에서의 활용에 제약이 따른다는 것이다. 김 연구위원은 실질적인 적용을 위해서는 한국 조사 환경에 적합한 표준 데이터셋 구축 전략이 필요하며, 인위적이고 연출된 표정 데이터의 한계를 극복해야 한다고 강조했다.
그는 또 AI 기술이 피의자 진술 신빙성 판단 과정에 사용될 경우, 법적 판단과 인권 보호에 중대한 영향을 미칠 수 있으므로 분석 결과의 해석과 활용에 명확한 기준과 제한이 마련돼야 한다고도 했다. 김 연구위원은 이를 위해 과거 대검찰청 조사 영상을 비식별화해 학습 데이터로 활용하는 제도적 기반 마련과 함께 윤리적 심의, 기술 검증, 성능 평가 등을 포괄하는 공공형 AI 활용 가이드라인을 만드는 것은 물론, 법무부·과학기술정보통신부·국가인권위원회 등 유관 부처 협력을 통해 이를 안정적으로 운영할 수 있는 체계도 필요하다고 역설했다.
김 연구위원은 궁극적으로 AI 행동 분석 기술의 현장 적용을 위해 △국내 조사 환경에 적합한 표준 데이터셋 구축 △데이터 활용의 법적 근거 및 윤리적 지침 수립 △기술 성능과 사회적 신뢰 간 균형을 고려한 도입 전략 수립 △공공 거버넌스 기반 기술 검증 및 적용 체계 구축 △단기 실증과 장기 제도 정비를 연계한 정책 로드맵 마련 등 5가지 정책적·제도적 조건 충족이 필수적이라고 제언했다.
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