(※ 국립외교원 외교안보연구소가 발간한 보고서 주요 내용을 공유한다. 보고서 원제는 『인공지능 기술을 이용한 국가의 사회감시 체계 현황과 주요 쟁점』이다.)
《디지털 감시기술 현황》
최근 美 카네기국제평화재단(Carnegie Endowment for International Peace)의 조사결과에 의하면 세계 176개국 중 확인된 75개국이 개인과 사회 감시를 목적으로 AI 기술을 활발하게 사용하고 있다. 현대의 첨단 정보통신기술과 인공지능을 이용한 감시기술에는 ▲기존의 CCTV에 AI 기술을 접목시킨 지능형 CCTV, ▲빅데이터와 사물인터넷(IoT: Internet of Things) 등을 통해 도시와 국토의 다양한 문제를 실시간(real-time)으로 해결하고 관리하는 스마트도시(smart city), 안전도시(safe city), 국토관리 플랫폼(platforms) 등이 있다. 또한 AI 감시기술 중 최근 가장 주목받고 있는 기술은 ▲안면인식(facial-recognition) 기술, ▲빅데이터 수집 및 분석을 통한 범죄예방 AI 알고리즘 등이 있다. 이 밖에 많은 국가들이 ▲보안검색기술(Security Screening Technologies)이 접목된 자동국경통제(automated border control), ▲클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 기반의 원격 감시 시스템, ▲드론(drone)에 AI를 접목한 감시기술도 사용하고 있다.
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| (source: unitingaviation.com) |
1. 지능형 CCTV
원래 아날로그 시스템으로서 작동했던 CCTV는 디지털 시스템으로 바뀌면서 컴퓨터 네트워크와 인터넷을 통해 데이터를 송수신할 수 있는 IP 카메라(Internet Protocol Camera)로 발전했고, 이제는 사고, 학습, 자기개발이 가능한 AI 카메라와 영상분석 시스템으로 변화되었다. 코로나19 팬데믹에 대한 세계 각국의 대응은 팬데믹 발생 이전부터 이미 높은 성장률을 달성하고 있었던 AI가 결합된 CCTV 영상감시 기술을 다루는 보안시장의 규모를 한층 더 확장시키고 있다. 최근 주목받고 있는 지능형 CCTV는 CCTV에 실시간으로 입력되는 영상을 분석하여 움직임이 있는 물체를 감지·추적·분류하고, 사전에 정의된 사건(events)을 감지하고 녹화·재생·검색할 수 있는 지능형 영상 감시 시스템이다.
딥러닝 기능이 적용되는 이러한 지능형 CCTV는 관찰 객체인 사람이나 차량뿐 아니라, 휠체어, 유모차, 안전모 등 특정 사물도 인식하고 사람의 얼굴을 인식하고 분석하는 것을 넘어 사물의 종류, 개수, 크기, 위치까지 파악하는 등 감시 현장에 필요한 최적의 감시 시스템을 구현할 수 있다. 이러한 지능형 CCTV는 국가 주요 인프라 시설과 전국 CCTV 통합관제 센터에서 이미 사용되고 있으며, 한국의 경우 ‘인텔리빅스(IntelliVIX)’가 청와대, 국경선, 궁, 왕릉, 숭례문 등 국가 문화재 시설을 포함하여 국가 주요 시설에 지능형 CCTV를 공급하여 고도화된 보안 시스템을 구축했고 지능형 영상분석 기술의 세계시장을 선도하고 있다.
세계 보안업계는 4차 산업혁명을 주도하는 인공지능과 사물인터넷 등 다양한 디지털 ICT 기술이 결합되어 물리적 보안기술과 사이버 보안기술이 서로 융합되는 새로운 융합보안 시장이 창출될 것으로 예상하고 있다. 사물인터넷 기기의 확산은 곧 AI 네트워크의 확산을 의미하므로 사이버 보안 문제도 핵심 이슈이다. AI는 머신러닝(ML) 기반의 빅데이터 분석과 알고리즘은 대량의 통신 데이터의 행동과 트래픽 패턴을 감시하며 알려진 패턴의 사이버 공격을 신속하게 탐지하고 자동으로 대응하는 등 사이버 보안을 지원하는 역할을 제공할 수 있다.
2. 안면인식기술
안면인식기술(facial-recognition technology)은 사람의 얼굴 골격을 분석하고 3차원 측정과 열 적외선 촬영으로 얼굴의 형태와 열상을 스캔하여 개인을 인식하고 식별하는 기술이다. 안면인식기술은 공항의 출입국 시스템, 병원에서의 환자 관리, 금융 시스템이나 범죄 용의자 탐지에 널리 사용되고 있다. 현재의 코로나19 팬데믹으로 인해 대부분의 건물 출입 관리에 광범위하게 사용되는 이러한 비접촉 방식의 신원 확인은 기존에 시설 접근을 통제하는 데 사용되는 지문이나 손 스캐너가 잠재적인 질병 확산 경로가 될 수 있으므로 선호되고 있다. 안면인식 열화상 카메라 중에는 체온 정보 외에도 안면정보와 출입내역 등 개인을 특정할 수 있는 정보까지 자동으로 저장·관리하고 전송기능을 갖춘 경우도 있다. 이러한 정보와 출입용 아이디(ID)에 담긴 인적사항을 함께 수집할 경우 특정 개인의 신상을 파악할 수 있다.
이미지와 영상을 분석하는 AI 감시기술은 미리 고안된 이상적인(ideal) 상황을 상정하는 법칙 기반(rule-based)의 감시체계이며 딥러닝(DL)과 머신러닝(ML) 기반 알고리즘 기능으로 행위분석(behavioral analytics)과 자기학습을 수행하여 관찰 대상의 비정상적 활동을 포착할 경우 감시기관에 즉각적으로 통보한다. 코로나19 팬데믹 이후 프랑스 파리의 AI 감시 시스템은 지하철을 이용하는 시민의 마스크 착용 여부를 인식하고 있으며 당국은 이러한 정보를 통해 감염병 확산 추이를 미리 예측하는 분석에 활용하고 있다.
고도화되는 AI 안면인식 감시기술은 이상행동을 탐지(anomaly detection)하는 영상분석기술(video analytics technology)을 통해 사람이나 사물의 특이하고(unusual) 이상한(atypical), 비정상적(deviant, irregular) 행동이나 움직임을 포착할 수 있다. AI 영상분석 기술 중 ‘감정인식(emotion recognition)’ 프로그램은 사람의 표정을 분석하여 감정 상태를 판단하기도 한다. 후지쯔(Fujitsu), 월마트(Walmart)와 같은 대기업들은 총기사건 등 비상사태에 대비한 실시간 매장감시를 위한 영상분석기술을 개발하는 연구소를 설립하여 운영하고 있다. 아마존 고(Amazon Go)의 경우 고객이 상품을 고르고 카트에 담는 행위 자체로 상품 구매 절차가 가능하게 하는 센서와 카메라를 작동시키는 AI 알고리즘을 선보인 바 있다.
중국의 웨트릭스(Watrix, 银河水滴)는 얼굴 분석 없이 50m 떨어진 곳에서도 걷는 방식, 체형, 팔 움직임의 각도, 발의 방향 등으로 개인을 식별하는 보행인식(gait recognition) 프로그램으로 AI CCTV의 지능화를 촉진시키고 있다. 보행인식 기술은 범죄자 인지와 노인의 낙상, 운동선수의 보행행태 개선 등에 활용될 수 있고 범죄자가 평소의 보행 방식으로 걷지 않고 일부러 쩔뚝거리거나 변장을 해도 범죄자를 분별해 낼 수 있는 것으로 알려져 있다.
안면인식 및 보행인식 기술은 사람들의 행위패턴을 분석하고 일정한 기준으로 사람을 분류할 수 있고, 그러한 분석결과는 특정인이나 그룹에 대한 차별, 배제, 정치적 탄압의 수단으로 이용될 가능성도 있다. AI 감시 카메라는 관찰 대상이 되는 사람의 연령, 인종, 성향(disposition)을 분석하고 이들에 대한 평가와 판단에 의거하여 특정한 의사결정을 내릴 수 있다. 예컨대 위험변수를 갖는 인물이 CCTV를 통해 특정되면 대중교통 이용 제한 등 이동의 자유를 통제 당할 수 있다. 경찰은 사람들의 걸음걸이, 언어 및 운전 양태에 대한 실시간 기록을 통해 이들의 음주여부를 판단할 수 있으며, 보험회사는 운전자의 운전습관에 따라 보험가입자를 평가할 수 있다.
3. 생체인식기술
생체인식기술(biometrics)은 살아있는 사람의 신체정보 즉 생리학적 특징이나 행동의 특징을 디지털 정보화하여 그 사람의 신원을 인증하는 자동화된 방법이다. 생리학적 특징은 DNA, 지문, 홍채·망막의 무늬, 손의 형태, 정맥의 패턴, 심전도, 심박수, 뇌파와 같은 생체신호 등이며, 행동특징은 음성(voiceprint), 서명, 걸음걸이 등이 대표적이다.11 생체인식기술은 이미 2001년 9·11 테러 이후 ▲출입국 심사, 출입통제, ▲근태관리, ▲민원발급과 같은 행정, ▲미아찾기나 복지기금관리 등 사회복지 분야, ▲원격의료, 의료진·환자 신원확인 등 의료분야, ▲휴대전화 인증이나 PC 로그인 등 정보통신 분야, ▲온라인 뱅킹, ATM 현금인출, 핀테크와 같은 금융 분야의 인증수단으로 널리 사용되고 있다.
디지털화된 생체정보는 암호, 핀(PINs: Personal Identification Numbers), 스마트카드 등 기존 보안 시스템보다 사용하기 편리하고 ‘고유성’과 ‘불변성’의 강점으로 위조와 복제가 쉽지 않으므로 강화된 보안 방식으로 간주된다. 보안시스템으로서의 생체인식기술은 관공서, 은행, 금융, 보험 분야에 신속하게 도입되고 있고, 최근 두 가지 이상의 생체정보를 사용하는 복합생체인식(Multimodal Biometric Recognition) 기술에 대한 수요도 증가하고 있다.
2020년 내내 코로나19 팬데믹이 세계적으로 지속되는 동안 감염병과 관련된 허위조작정보를 이용한 온라인 사기와 다크웹(dark web) 등에서 탈취된 개인정보가 판매되는 등 많은 사람들이 금전적 손실을 경험하는 상황은 금융계에서 보안 강화를 위한 생체인식 기술의 유용성에 더욱 주목하는 계기를 만들었다. 기존의 전통적인 지식기반승인(KBA: knowledge-based authentication) 시스템은 다양한 온라인 서비스를 사용하는 사용자가 일일이 전화번호, 핀번호, 주민등록번호·사회보장번호(Social Security Numbers)와 같은 개인식별정보(PII: Personally Identifiable Information)를 입력해야 하는 불편이 따르고 많은 시간이 소요되며, 개인 부주의에 의해 실수가 발생하기 때문이다.
따라서 현재 많은 업계는 기존의 KBA 시스템보다 더욱 신뢰할 수 있는 인증방식으로서 생체인식인증과 같은 개인의 디지털 정보와 문서기반인증(document-based authentication) 및 AI의 기계학습(ML)을 통한 알고리즘 기술 등을 복합적으로 사용하는 방식으로 이행하고 있다. 이러한 새로운 방식은 개인 신원 인증이 신속하고 편리하며 사람의 간섭에 의한 오류를 제거할 수 있고, 위조나 탈취가 어려운 것이 강점이다. 시장분석업체 ‘Markets and Markets’는 생체인식 시스템 시장이 2020년-2025년 사이 연평균 13.4% 성장할 것으로 내다봤다. 이러한 생체인식 기술은 동물에게도 적용되어 최근 농촌진흥청은 반려견의 코 무늬를 통해 개체를 확인하는 ‘반려동물 위기관리 통합 서비스’를 개발했다.
4. 보안검색기술 및 전자모니터링
AI를 이용한 보안검색기술(Security Screening Technologies)은 테러와 범죄를 예방하기 위한 목적으로 세계 주요 대도시에서 이용되고 있다. 최근 딥러닝 기술을 탑재한 공항 보안검색 시스템은 영상 속 위험물질을 자동으로 판독·검출·분류하고 있고 보안검색 시간을 단축시키며 정확도를 높이고 있다.
영국은 2019년 9월부터 트루비전(Thruvision) 업체가 개발한 인공지능 감시기술을 통해 이스트 런던의 기차역인 스트랫포드역(Stratford Station)에서 총, 칼, 폭발물 등 개인의 무기 소지를 최대 30피트 거리에서도 물리적 수색 없이 감지할 수 있는 기술을 시범적으로 운용하고 있다. 우리의 경우 AI 전문기업 소프트온넷이 LG CNS와 2019년 1월 세계최초로 개발, 구축한 AI 기반 엑스레이(X-ray) 보안검색 자동판독 시스템을 시범 운영을 거쳐 2019년 7월 인천국제공항 출국장 보안 검색대에 정식으로 도입했다. 이 시스템은 총기류, 도검류, 액체류를 비롯한 반입 금지 물품 21종을 자동으로 판별하여 보안 검색 요원에게 알리고, 서버에 기록을 남기는 클라우드 서비스를 지원한다.
전자모니터링(EM : Electric Monitoring) 시스템은 관찰 대상이 되는 시설이나 건물 등의 내·외부에 CCTV를 설치하여 관찰 대상을 자동으로 녹화하고 영상과 이미지를 자동으로 저장한 뒤, 이렇게 수집된 빅데이터를 분석하는 기술이다. 정보통신기술, 인공지능, 빅데이터 등 첨단기술을 복합적으로 사용하는 전자모니터링 기술은 국가의 감시·통제가 요구되는 다양한 분야와 영역에서 적용될 수 있다.
2020년 10월 해양수산부는 불법·비보고·비규제(IUU: Illegal, Unreported, Unregulated) 어업을 근절하고자 원양어선에 AI 기술을 접목한 전자모니터링 시스템 시범사업을 추진했다. 첨단 기술을 사용한 원양수산자원의 관리를 위해서 정부는 세계자연기금(WWF: World Wildlife Fund for Nature)이나 사조산업 등 NGO, 업계, 학계, 시민사회와 공동으로 이 사업을 추진하고 있다.
5. 사물지능 및 드론 감시기술
‘사물지능(AIoT: Artificial Intelligence of Things/Machine Intelligence)’은 초연결 사회의 사물들이 서로 인터넷으로 연결되어 있으면서 즉각적으로 신호를 주고받으며 거대 규모의 데이터를 생산해내는 인공지능 기술 환경을 의미한다. 요컨대 사물지능 감시 시스템은 상술한 전자모니터링 시스템에 사물인터넷 기능이 추가된, 더 발전된 형태의 감시 시스템으로 볼 수 있다.
이러한 사물지능은 감시 시스템에 적용되면서 특정 대상의 안전을 통합적으로 관리하고 위험을 감지하며 차단하는 역할을 하게 된다. 즉 사물지능 감시 시스템은 건물, 전력 설비, 발파 현장, 공장 및 주요 시설물의 진동이나 기울기 이상을 초기에 감지하기도 하고 지진, 화재, 수해 등으로 인해 건물이 붕괴되는 등 안전사고의 위험을 차단하는 역할을 한다. 예컨대 특정 설정 값 이상의 이상 상황이 발생할 경우 사물인터넷 기계가 경보를 전파하고 가스 밸브나 전력을 차단하는 등 제어 기능을 수행할 수 있고 스마트폰이나 건물 관리실 컴퓨터와 연동하면 실시간 모니터링도 가능하다.
IT 분야 시장자료를 제공하는 분석기관인 가트너(Gartner)는 스마트폰이나 태블릿 단말기와 같은 외부 네트워크와의 양방향 통신이 가능한 드론의 연결성에 주목하여 드론을 사물인터넷으로 간주하고 있다. 드론은 과거에는 군수용으로 사용되기 시작하여 개인의 여가나 취미 등에 사용되며 대중화되었고, 최근에는 기상·국토·해양 관측, 재난 감시, 시설 점검, 교통 및 물류 감시, 농업 등 산업 분야에서 활용되면서 국내 시장 규모도 최근 4년 동안 6배 이상 성장했다. 2020년 4월 과학기술정보통신부는 빅데이터, 5G, 이동통신, AI 및 첨단 ICT를 활용하여 실시간 ▲실종자 수색 및 순찰(폴리스 드론), ▲고층 구조물 안전관리(구조물 드론), ▲국지 홍수 및 수질오염 감시(수자원 드론), ▲인공지능 정밀방제 및 생육관리(스마트 팜드론)에 이용할 드론 서비스 개발 사업을 추진하기 위해 컨소시움을 선정했고 현재 민관 25개 기관이 참여하여 운영되고 있다.
최근 팬데믹 대응을 위해 인도 정부는 인공지능 기술이 적용된 드론 즉 소규모 인파 식별이 가능한 감시용 드론을 통해 사람들의 사회적 거리두기 준수 여부를 분석하고 위반 현장 포착 시 영상 촬영 위치를 경찰에게 고지하는 비행영상 분석 플랫폼을 운영했다. 이렇게 드론이 국가의 감시 및 관측 등 주요 정보활동 및 군사분야에서의 역할이 증대함에 따라 드론에 대한 해킹 등 사이버 공격의 위협도 증가하고 있다. 미국 의회는 ‘드론 보안법(the American Security Drone Act of 2019)’을 발의한 바 있으며, 미 국방부는 중국산 드론 사용을 금지하는 등 드론의 사이버 보안 이슈가 중요해지고 있다. 우리도 2020년 12월 과학기술정보통신부와 국토교통부가 ‘민간 분야 드론 사이버 보안 가이드’를 마련하여 드론을 대상으로 한 위협에 대응하는 시나리오 및 보안 요구사항을 제시한 바 있다.
6. 중앙은행 디지털 화폐
민간 전자결제 시장이 급속하게 확대되는 현상을 경계하는 정부가 중앙은행을 통해 발행하는 전자화폐인 중앙은행디지털화폐(CBDC: Central Bank Digital Currency)는 운영방식에 따라 중앙집권적인 폐쇄적 형태가 될 수도 있고 민간을 통해 좀 더 개방적인 방식으로 운영될 수도 있다. CBDC는 개인이 중앙은행에 직접 예금계좌를 두므로 개인의 금융 거래 기록이 중앙은행에 보관된다. 전자화폐는 블록체인(blockchain) 기술을 이용하여 발행되며 중앙은행이 직접 금융거래를 관리하면서 익명성을 악용하는 불법자금 거래를 차단할 수 있다. 결과적으로 중앙은행은 디지털 법정화폐를 통해 국가 금융 시스템에 대한 통제력을 강화할 수 있고 통화정책 및 직접적이고 선별적인 재정정책 지원 등 정부가 목표로 하는 재정정책의 효과를 달성하기에 수월하다.
CBDC가 도입되면 국가의 사회감시와 통제 기능은 다른 감시기술과 연계되어 더욱 강화되며 국가는 금융 시스템에 대한 강력한 통제력을 얻게 된다. CBDC를 최초로 실험하고 있는 중국이 그러한 첫 사례로서, 중국의 인민은행은 광둥성 선전시, 슝안지구와 쑤저우, 청두, 동계 올림픽 개최 예정지 등 국제도시에서 CBDC를 시범적으로 실시했고, 2020년 10월부터 대규모 공개 실험을 운영해왔으며, 곧 전면적 발행을 예고하고 있다. 중국은 인구 8억 명이 알리페이(Alipay), 위챗페이(WeChat Pay)를 사용하면서 민간 결제시장이 중앙은행의 통화정책 효과를 상쇄시킬 수 있을 만큼의 영향력을 발휘하게 되는 상황을 막고, 외국화폐 유입과 달러전쟁에 대응하는 수단으로서 2014년부터 CBDC의 도입을 검토했다.
중국의 디지털 화폐의 세계적 확대 및 2019년 페이스북(Facebook)이 발행한 전자화폐 리브라(Libra)의 대중적 사용 등 민간시장의 급속한 영향력 상승을 경계하는 미국의 경우 2021년 1월 미 통화감독청(OCC: Office of the Comptroller of the Currency)이 미 금융기관이 달러화와 1:1로 연동시켜 정식 미국 달러와 다르지 않은 ‘스테이블코인(stablecoin)’을25 결제수단으로 사용할 계획을 밝혔다. 미국이 발행하려는 스테이블코인은 민간을 통해 중앙은행의 디지털 화폐 사용을 장려하여 세계적 확장을 목표로 한다. 미국은 중국의 CBDC와 달리 자유주의 자본주의 시장의 특징인 개방성과 투명성을 갖는 퍼블릭 블록체인 기술을 이용하며 미국의 법치주의 원칙으로 세계시장에서 경쟁력을 가지려는 것이다. 반면, 중국의 디지털위안은 민간은행이 아닌 중앙은행을 통해서 유통되고, 개방형 블록체인이 아닌 통제된 인트라넷을 통해서 유통되는, 미국과 완전히 반대되는 방식으로 유통되는 디지털 화폐이다.
《인공지능 감시체계의 특징》
1. 유비쿼터스 리틀브라더스 감시
과거 국가의 감시는 위법행위가 발생했을 때 국가 권력이 개입하여 개인을 통제하는 방식으로서 국가의 감시는 사후적으로 권력을 행사하는 형태였다. 즉 원칙적으로 국가 감시는 구체적인 특정 위법 행위에 국한되었다.
과거 국가의 감시는 일정한 기준에 의해 ‘표적’이 된 특정 대상에 대한 정보 수집에 집중되었다. 파놉티콘(panopticon)이나 빅브라더(Big Brother)로 비유되는 근대 국가의 이러한 전통적인 감시의 성격은 디지털 시대 정보통신기술과 인공지능 기술의 첨단화로 근본적으로 변화하고 있는 것이다.
현대 일반인의 모든 일상과 정보커뮤니케이션 활동의 대부분은 인터넷에 연결된 디지털 기기의 사용과 거의 분리되지 않으므로 개인의 위치정보와 연결된 개인의 다양한 활동이 실시간 데이터로서 지속적으로 생산되고 있다. 따라서 현대의 디지털 감시는 시공의 한계에 구애받지 않고 상시적으로 감시대상의 행위를 모니터링할 수 있게 되었고, 자연스럽게 특정 영역에 국한된 감시가 아니라, 온라인 공간의 성격상 다른 영역에 대한 감시로도 쉽게 감시를 확대할 수 있다.
결과적으로 현대 국가의 감시는 특정 대상에 대한 관찰보다 ‘인구 전체’를 한꺼번에 무작위로 관찰하며 실시간으로 정보를 수집하는 방식으로 이행하고 있다. 그러므로 오늘날 국가 감시의 형태는 ‘선제적 예방’의 성격을 띤다.
오늘날 인터넷이나 사물인터넷과 개인 스마트폰 및 디지털 기기와의 연결은 국가의 감시 권력이 장소와 시간을 초월하는 편재성(ubiquity)의 성격을 갖는, 즉 ‘유비퀴터스 감시(ubiquitous surveillance)’의 형태를 띠게 만들었다. 유비쿼터스 감시는 근본적으로 컴퓨팅 기술의 성격이 변화한 것과도 밀접한 관련이 있다.29 AI 감시기술의 등장 이전에도 국가의 첩보활동은 표적 감시 외 대규모의 정보통신데이터에 대한 무작위 감시(bulk surveillance)를 동반하는 경우가 많았다.
하지만 이제 이러한 무작위 감시가 빅데이터 감시를 통해 인구 전체의 일상생활에 대한 실시간 감시의 성격을 갖게 되면서 감시의 범위와 강도가 질적으로 확대, 강화되고 있는 것이다.
과거 국가의 사회감시는 중앙으로부터의 일방적·전방위적 파놉티콘 형태의 감시방식이라면, 현재는 무선인터넷, LTE, 5G, 블루투스(bluetooth) 등 다양한 커뮤니케이션 기술이 위치 정보를 지속적으로 기록하고 남기는 스마트폰, 사물인터넷, 항공 드론 등과 연결된 실시간 감시로서 감시 자체가 유동적인 성격을 띠게 되었다. 즉 다양한 커뮤니케이션 기술에 의해 데이터의 유동성, 편재성, 대규모성, 실시간성이 급속도로 커지면서 과거 국가의 정태적 성격의 감시가 ‘유동적(liquidity-driven) 감시’로 변화하고 있다.
따라서 오늘날 국가의 감시는 보이지 않는 온라인 네트워크 형태로 다양한 디지털 기술과 기기가 무작위로 데이터를 수집하는 ‘리틀 브라더스(Little Brothers) 감시’의 성격을 갖는다.
2. 빅데이터 기반의 선제적 예측감시
현대 개인의 소셜미디어를 통한 커뮤니케이션 활동 즉 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook), 카카오톡(Kakaotalk)과 같은 소셜미디어에서 ‘좋아요(likes)’클릭, 댓글, 채팅 등의 행위와 물리적 이동이나 상품의 온·오프라인 구매 등 디지털 기기를 지니고 이동하며 이루어지는 모든 활동은 자발적이든 비자발적이든 디지털 데이터와 로그의 형태로 생산되고 기록되고 있다. 또한 개인의 무선인터넷, LTE, 5G, 블루투스 등 다양한 정보통신 기기와 바코드(barcode), GPS, 블랙박스(blackbox) 등 센서장비의 사용도 무수한 실시간 데이터를 발생시키고 있다. 즉 개인의 거의 모든 일상생활은 지속적인 ‘데이터 배출(data exhausts)’을 발생시키고 있다.
이렇게 배출되는 정보가 모여 자동적으로 구축되는 빅데이터는 그 자체로서는 가치가 없으나 일정한 경향성 등 AI 알고리즘이 추출할만한 특정 정보 즉 메타 데이터로 전환될 때 정보로서의 가치를 얻는다. 즉 빅데이터로부터 창출할 수 있는 정치적·경제적 이익은 방대한 규모로 생산되는 ‘비구조화된 무정형’ 데이터로부터 의미 있는 분석 결과를 도출시킬 수 있을 때 얻어진다. 비구조화된 무정형의 빅데이터를 재료로 알고리즘을 추출하는 ‘빅데이터 감시’는 대규모의 모집단 데이터의 패턴과 경향을 분석하고 미래를 예측하는 기법을 이용한 감시로써 실시간 데이터가 증대하면서 빅데이터 감시의 성격도 변화하고 있다.
즉 현대의 빅데이터 감시는 데이터의 실시간성으로 인해 죽은 데이터를 대상으로 하는 ‘데이터마이닝(data-mining)’이 아니고 ‘모수(the population)’에 대한 ‘예방감시’ 즉 ‘시뮬레이션 감시(the simulation of surveillance)’의 성격을 갖게 되었다. 디지털 정보통신기술 및 데이터 수집 환경의 변화로 인해 오늘날 국가의 사회감시는 ‘표적감시’를 넘어서 ‘빅데이터 감시(big data surveillance)’로 전환되고 있는 것이다. 흥미로운 것은 개인의 자발적인 데이터 배출로 인해 과거에는 전혀 감시의 대상이 아니거나 감시가 가능하지 않았던 행위도 포착되고 빅데이터를 통해 알고리즘 추출이 가능해지게 된 점이다.
이렇게 지속적으로 배출되는 방대한 규모의 데이터를 재료로 하는 AI의 범죄 예측 알고리즘(predictive algorithm)인 ‘예측치안(predictive policing)’은 크게 ‘장소기반 알고리즘(location-based)’과 ‘인물기반 알고리즘’의 두 가지 형태가 있다. 장소기반 알고리즘은 장소와 사건 및 과거 범죄율 간의 상관관계를 분석하여 언제, 어디서 범죄가 일어날 가능성이 높은지 예측하는 기법이다. 특정 날씨나 거대 규모 스포츠 행사 기간 등 알고리즘은 위험한 장소를 특정하고 경찰은 방범을 강화할 수 있다. 미국의 많은 도시에서는 이미 ‘PredPol’이라 불리는 범죄예보 프로그램을 사용하고 있다. 인물기반(person-based) 알고리즘은 사람의 연령, 성별, 결혼여부, 약물남용 이력, 범죄기록 등을 통해 재범 가능성을 예측하는 기법이다. 미국에서는 ‘COMPAS’라는 재범률 예측 프로그램이 범법자의 석방 여부나 양형을 결정하는 데 도움을 주도록 1에서 10 사이의 점수를 제공한다.
한편 오늘날 지능형 CCTV를 비롯한 다양한 시각적 감시기술은 다양한 센서기술이 서로 결합하고 융합되면서 광학적 감시가 가능하다. 개인정보 보호를 위한 가명정보도 여러 가명정보 데이터를 결합하면 나오는 결과를 통해 실명정보로 전환할 수 있다. 이러한 맥락에서 현대의 정보통신기술이 만드는 정보커뮤니케이션 환경 자체는 개인정보의 유출 및 프라이버시 문제에 대한 언급을 무의미하게 만드는 측면이 있다. 이러한 정보커뮤니케이션 환경에서 방대하게 수집되는 비구조화된 무정형의 빅데이터는 경제이익 창출을 위한 유용한 분석 대상이고 수단이며 동시에 사회감시를 위한 수단으로 광범위하게 활용된다.
