개인의 행방을 추적하는 기관과 기업의 능력이 강화됨에 따라 심각한 프라이버시 침해 우려가 제기된다

도널드 트럼프 미국 대통령 정부의 이민금지법 신설 노력은 특정 무슬림 국가 출신자들의 미국 입국을 제한하려 시도했다는 점에서 관심을 끌었다(그리고 법률적인 반격을 받았다). 그 문제에 사람들의 관심이 쏠린 사이 잘 알려지지 않은 행정명령 한 건이 충분히 검토되지도 심지어 별로 주목 받지도 않은 채 추진되고 있다. 미국의 주요 공항에서 얼굴 인식 시스템을 확대해 미국 출국자들을 모니터 하려는 움직임이다. 비자 기한을 넘겨 체류하거나 범죄 용의자들을 색출하려는 목적이다.

휴대전화나 컴퓨터에 저장된 사진에서 친구를 식별하는 기술보다 훨씬 더 고성능의 버전이다. 컴퓨터를 이용해 사람의 얼굴을 인식하고 신원을 확인하면 기업·정부 건물이나 기기 보안 측면의 접근 관리를 효율화할 수 있다. 일부 시스템은 알려진 범죄자 또는 범죄 용의자를 식별할 수 있다. 사업체들은 고객의 얼굴을 분석해 성별·연령·인종 배경에 따라 마케팅 전략을 맞춤 수립할 수 있다. 가상 안경 맞춤과 가상 메이크업 등과 같은 얼굴인식 기술을 이용한 소비자 서비스도 있다.

한편 지역사회 심지어 세계 어디서든 개인의 행방을 추적하는 정부기관과 기업의 능력이 강화됨에 따라 심각한 프라이버시 침해 우려도 제기된다. 얼굴인식 시장 규모는 어림잡아 30억 달러에 달한다. 2021년에는 60억 달러로 2배 성장이 예상된다. 주민 감시가 성장 동력이며 정부 기관들이 주요 소비자다. 미 연방수사국(FBI)의 데이터베이스에는 미국 인구 대략 절반의 사진이 담겨 있다. 사람들이 얼굴 인식을 이용해 온라인 공격이나 심지어 현실세계에서 스토킹 할 우려도 있다.

얼굴인식이 더 널리 보급됨에 따라 우리도 그 기술이 어떻게 작동되는지 알 필요가 있다. 새로운 범죄수사 기술의 법적인 영향을 연구하고 조사하는 학자 입장에서 무엇이 가능하고 가능하지 않은지, 그리고 기술이 어떻게 발전하는지의 이해가 중요하다고 본다. 그래야만 얼굴 인식에 언제 어떻게 컴퓨터를 이용할지 팩트에 기초한 논의를 할 수 있다. 얼굴 인식은 여러 가지 이른바 ‘생체측정(biometric)’ 시스템 중 하나다. 사람의 신체적 특징을 살펴 다른 사람들과의 차이점을 구별해 낸다. 이런 유형의 인증 시스템으로는 그밖에도 아주 일반적인 지문대조, 망막 스캐닝, (눈에서 더 쉽게 관측 가능한 부분을 이용한) 홍채 스캐닝, 그리고 음성 인식 등이 있다.

이런 시스템은 모두 불특정한 개인의 데이터(많은 경우 사진)를 확보해 분석하고 그것을 알려진 사람들의 얼굴 또는 음성이 저장된 데이터베이스의 기존 항목들과 대조하는 방식이다. 얼굴 인식은 탐지, 페이스프린트(faceprint, 얼굴 디지털 사진) 작성, 검증 또는 확인의 3단계로 이뤄진다.

이미지가 포착되면 컴퓨터 소프트웨어가 그것을 분석해 가령 그 얼굴이 군중 속 어디에 있는지를 확인한다. 예컨대 쇼핑몰에선 보안 카메라에서 컴퓨터의 얼굴인식 소프트웨어로 동영상 자료화면을 보내 얼굴을 확인하도록 한다.

일단 사진 속에서 얼굴들을 확인한 뒤 인증 시스템은 각 얼굴을 더 꼼꼼히 살펴본다. 사진의 방향이나 크기를 조정해야 할 때도 있다. 카메라에 극히 가까운 곳의 얼굴은 기울어지거나 약간 늘어난 듯 보일 수 있다. 카메라에서 먼 곳에 있는 사람은 더 작아 보이거나 일부가 가려질 수도 있다.

얼굴의 크기와 방향이 적당히 수정되면 더 꼼꼼하게 살피며 이른바 ‘페이스프린트’ 작성 작업에 돌입한다. 페이스프린트는 지문 기록과 비슷하게 전체적으로 특정한 얼굴에 남다른 개성을 부여하는 특성의 집합이다. 페이스프린트의 요소에는 눈·눈썹·코 생김새 등 이목구비의 상대적인 위치가 포함된다. 눈이 작고 눈썹 짙고 코가 길고 좁은 사람은 눈이 크고 눈썹 옅고 코가 넓은 사람과는 페이스프린트가 전혀 다르다. 정확성을 이루는 주요 요소는 눈이다. 수염이나 일반 시력교정용 안경보다 짙은 색의 커다란 선글라스가 소프트웨어의 정확성을 떨어뜨릴 가능성이 더 크다.

페이스프린트는 알려진 사람의 신원을 확인하기 위한 한 장의 사진에 비유할 수 있다. 또한 알려지지 않은 사람을 검증하려는 목적으로 많은 사진을 저장한 데이터베이스에 비유할 수도 있다. 얼굴인식이 얼마나 정확하게 작동하는지에 영향을 미치는 주요 요소는 조명이다. 얼굴이 정면을 향하고 빛이 고르게 비치고 그림자가 지지 않고 카메라 시야를 가리는 게 없어야 최선이다. 게다가 얼굴 이미지가 배경과 조화를 잘 이루는지, 카메라에서 얼마나 떨어져 있는지도 얼굴 인식 과정에 좋거나 나쁜 영향을 미칠 수 있다.

얼굴 인식의 성공에서 또 하나의 대단히 중요한 문제는 확인 대상이 그 과정에 얼마나 협력(또는 인식)하느냐다. 제한구역에 들어가려는 직원처럼 얼굴 인식이 작동한다는 사실을 아는 사람들은 비교적 작업하기 쉽다. 그들은 알맞은 조명 아래 카메라를 정면으로 응시해 소프트웨어 분석에 최적의 조건을 조성한다.

하지만 자기 얼굴이 소프트웨어에 분석 당한다는 것을 모르는 사람도 많다. 얼굴 인식 시스템에 감시 당한다는 사실조차 모를 수 있다. 그런 사람들의 얼굴 이미지는 분석하기가 더 까다롭다. 군중 사진에서 따온 얼굴로 페이스프린트를 작성하려면 디지털 방식으로 수정하고 확대해야 할지도 모른다. 따라서 시스템이 대상자를 오인할 여지가 많다.

얼굴 인식 시스템이 사람을 틀리게 인식할 때 발생하는 오류의 종류에 따라 잠재적인 문제가 다수 발생할 수 있다. 특정 구역의 통제 시스템이 허가받지 않은 사람을 잘못 입장시킬 수 있다. 가령 변장을 하거나 인가 받은 사람과 그냥 비슷하게 생긴 사람일 경우다. 또는 사람을 정확히 식별하지 못해 인가 받은 사람의 입장을 막을 수도 있다.

사법 집행의 경우 감시 카메라가 용의자의 얼굴을 항상 아주 정확하게 포착하는 건 아니다. 따라서 무고한 사람을 용의자로 지목하거나 방금 다시 불법을 저지른 범죄자를 인식하지 못할 수도 있다.

TV 범죄 드라마에선 그 기술이 대단히 정확한 듯 보이지만 오류의 여지는 남아 있다. 그래도 기술이 계속 향상되고 있다. 미국 표준·기술연구소의 추산에 따르면 확인된 오인율이 2년마다 50%씩 감소해 지금은 0.8% 선이다. 오인율이 6%를 웃도는 음성인식보다 양호한 결과다. 그러나 얼굴인식은 홍채 스캐닝이나 지문 스캐닝보다는 여전히 오류가 더 많은 편이다. 정확하다 하더라도 음성 인식에는 프라이버시 우려가 따른다(정확도 향상에 따라 그런 우려가 더 커질 가능성이 크다). 주된 우려 중 하나는 DNA 데이터베이스의 부상과 마찬가지로 정부 기관에서 얼굴 특징과 사진들을 저장해 사람들을 추적하면서 프라이버시나 익명성의 개념을 말살할 수 있게 된다.

새로운 프라이버시 문제도 계속 불거지고 있다. 새 스마트폰 앱 파인드페이스(FindFace)는 어떤 사람의 사진을 찍은 뒤 얼굴 인식 기술을 이용해 그들의 소셜 미디어 계정을 알아낼 수 있다. 표면상 친구·동료와 연결망을 구축하는 편리한 방법이지만 오용의 여지가 있는 앱이다. 사람들이 이 앱을 이용해 다른 사람의 신원을 노출시키고 괴롭힐 수 있다.

이 같은 새 기술은 공개된 이미지의 또 다른 악의적인 이용에 관한 우려도 불러일으킨다. 예컨대 경찰이 실종 아동 정보를 공개할 때 종종 아동의 얼굴 사진이 포함된다. 그에 대한 규제나 감독이 거의 없기 때문에 그런 사진들도 얼굴 인식 시스템에 입력되는지 알 길이 전혀 없다.

물론 경찰의 몸에 부착하는 바디 카메라, 지리위치정보 소프트웨어, 기계학습 같은 다른 기술과 함께 얼굴 인식 도구를 사용해 실시간 추적을 지원하는 문제는 여기서 전혀 다뤄지지 않았다. 이 문제는 단순한 인증 문제를 뛰어넘어 어디를 방문했는지, 앞으로 어디로 갈지에 관한 예측의 영역으로 넘어선다. 신기술을 결합하면 범죄퇴치를 위한 매력적인 옵션이 생기지만 개인 프라이버시의 틈새는 더 크게 벌어진다.

신기술은 강력한 도구를 제공한다. 그리고 법이 새로운 발전을 따라가지 못하는 경우가 적지 않다. 그러나 이민과 사법집행 결정에 얼굴 인식 기술을 사용하려면 그 가능성과 해악을 모두 파악하고 이 같은 신기술이 제기하는 정확성·프라이버시·윤리 문제를 이해해야 한다.

- 제시카 게이블 치노



[ 필자는 조지아 주립대학 법학과 부교수다. 이 글은 온라인 매체 컨버세이션에 먼저 실렸다. ]

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