America21세기 감시와 보안의 이중적 측면에 대해 Policing in the Twenty-First Century
수천 년 동안 법 집행(law enforcement)은 인간 경찰에 의해 수행되어 왔고, 이들은 촌락, 타운, 도시의 구성원들 사이에서 평화를 지켜왔다. 다만 이들의 노력에도 불구하고, 이들이 모든 장소에서 모든 사람들을 지키는 일은 가능하지 않았다. 그러나 새로운 기술로 인해 경찰이 모든 장소에 존재하고 모두를 시선 속에 두는 일이 가능해지고 있다. 이로 인해 범죄를 발견하고 범죄자를 검거하는 일이 더 안전하고 빠르고 효율적으로 이뤄질 것이다. 이와 연계된 기술은 무엇이고, 언제 이용 가능한 수준에 이르게 될까? 반면 이러한 기술이 일으킬 수 있는 위협과 기회는 무엇일까?
유비쿼터스 감시의 세계에서, 시민의 보안과 프라이버시에 대한 상충된 두 가지 요구가 끊임없이 충돌하고 있다. 생체 인식, 인공 지능, 임베디드 컴퓨팅, 마이크로 센서, 사물인터넷이 결합되면 정부 당국은 언제 어디에서 무슨 일이 벌어지고 있는지를 알 수 있게 된다. 이로 인해 수많은 폭력 범죄가 근본적으로 감소되고 동시에 시민의 안전은 더 강화될 것이다. 그러나 이것은 또한 개인의 모든 활동이 모니터링되고 기록되는 경찰 국가(police state)의 등장과 직접적으로 연결된다는 두려움을 일으킬 것이다.
미국의 경우만 해도, 수백만 개의 폐쇄회로 텔레비전(CCTV) 카메라들이 이미 대도시 곳곳에 설치되어 있다. 매년 차세대 카메라가 등장하고 있고, 이것들은 더 작고 저렴하고 내구성이 뛰어나며, 고해상도로 비디오를 촬영할 수 있다.
앞으로 수년 내에, 이러한 기술은 더욱 강력해질 것이다. 과학과 연구, 기술 뉴스 웹사이트인 Phys.org의 보고서에 따르면, 카네기 멜론(Carnegie Mellon) 연구원들은 사람의 홍채를 40피트 거리에서 스캔할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 심지어 차량의 사이드 미러에서 캡처한 이미지로 자동차 운전자를 식별할 수도 있다. 즉, 도로 또는 고속도로 옆에 설치된 카메라를 지나치는 모든 자동차 또는 트럭의 운전자가 누구인지 식별할 수 있어 경찰이 체포 영장이 발부된 범죄자들이나 테러 감시 목록의 용의자들을 찾아낼 수 있게 되는 것이다.
조만간 드론이 도시 전역을 날아다니며, 시민들의 활동을 모니터링하기 위해 카메라를 사용하고, 마약 실험실과 폭탄 제조 공장을 찾기 위해 센서를 가동하게 될 것이다.
그러나 이러한 모든 영상들은 범죄자들이 특정한 순간에 어디에 있었는지를 경찰이 알도록 하는 것에 불과하다. 이러한 정보가 진정 유용하게 사용되려면, 반드시 인공 지능과 함께 해야 한다. 인공 지능 소프트웨어와 빅데이터 기술이 있어야, 모든 감시 영상들을 범죄자의 얼굴과 의심스러운 행동 패턴으로 스캔할 수 있다.
세계미래학회(World Future Society)에서 발간하는 「퓨처리스트(The Futurist)」지가 보도한 자동화된 법집행의 비전에 대해 살펴보자.
- 소형 CCTV 카메라들이 도시 또는 마을 전체에 설치된다.
- 카메라들에 찍힌 영상들이 지역 경찰서 또는 보안관 사무소 내 설치된 슈퍼컴퓨터와 실시간으로 공유된다.
- 24시간 이 슈퍼컴퓨터는 카메라가 공적 영역에서 촬영한 모든 얼굴과 자동차 번호판을 기록한다. 또한 이 슈퍼컴퓨터는 가방을 방치하거나 어떤 한 지역을 누군가가 20~30번 배회하는 등의 의심스러운 활동 혹은 상호작용을 분석한다. 이 카메라들이 소리를 녹음하여 기존에 등록된 총성 데이터와 분석해 출처를 찾아 낼 수도 있다.
- 이후 이러한 빅데이터는 경찰의 범죄자 데이터베이스, 범죄 소유 재산, 그리고 기존에 알려진 범죄 패턴과 비교될 수 있도록, 주(state)나 연방 단위의 클라우드 기반 경찰 인공지능 시스템과 공유된다.
- 중앙 인공지능이 매칭(matching)을 탐색해내면, 그 정보가 검토될 수 있도록 해당 경찰 부서의 사무실로 보내진다. 여기서 매칭이란, 범죄 기록을 가진 혹은 영장이 발부된 개인들, 도난 차량, 조직 범죄집단 소유로 의심되는 차량, 심지어 의심스러워 보이는 개인들간의 폭력 혹은 만남 등이 있는지를 식별하는 것이다.
- 인간 경찰의 검토를 거쳐, 그러한 매칭이 불법 활동 혹은 조사 대상으로 간주되면, 경찰이 파견되어 개입하거나 조사가 이뤄지게 된다.
- 인공지능은 자동적으로 그곳에서 가장 가까운 곳에 위치한 경찰을 배치하고(Uber와 같은), 그들에게 상황을 알려주고(Siri 스타일과 같은), 범죄 혹은 의심스러운 행동이 일어난 곳을 알려주고(Google 지도와 같은), 상황을 해결하는 최선의 방법에 대해 알려준다.
- 또한 인공지능이 의심스러운 행동을 단순히 모니터링하는 것으로만 설정될 수도 있다. 즉, 들키지 않고 은밀하게 의심스러운 개인이나 차량을 마을 내에서 적극적으로 추적하는 일 등이 그것이다. 이때 인공지능은 사건 종료나 적극적 개입에 대한 지시가 있기 전까지는 사건을 모니터링하는 경찰들에게 지속적으로 업데이트 정보를 보내는 임무를 수행하게 된다.
이러한 모든 활동은 수 초 내에 이뤄질 것이다. 이러한 시스템이 설치되어 실행되면, 공공장소에서의 범죄는 대폭 줄어들게 되고, 도시 전체를 순찰하는 것이 아닌 필요한 곳에만 배치되기 때문에 더 적은 수의 경찰 인력이 사용될 것이다.
미국 내 일부 경찰국은 중동에서 군사적 사용을 위해 개발된 기술을 이미 실험하고 있다. 샌디에고(San Diego) 경찰은 용의자 사진을 찍어 안면 인식 소프트웨어로 식별하기 위해 아이패드를 사용해오고 있다. 2011년부터 2015년까지 샌디에고 경찰은 이 소프트웨어를 2만 번 이상 사용했는데, 4장 중의 한 장이 시스템에 저장된 범죄 기록을 가진 사람과 일치한 것을 확인했다. 한편 시카고는 25,000개의 감시 카메라를 안면 인식 시스템과 연결했다.
안면 인식 소프트웨어는 사람의 코 모양 또는 미간 거리와 같이 어떤 구별되는 특징을 찾기 위해 인간의 얼굴에서 16,000가지를 검토한다. 이 기술은 초당 1백만 개의 얼굴을 비교 분석하는 속도로, 경찰의 데이터베이스에 저장된 용의자들을 분석할 수 있다.
앞으로 모든 도시는 자체 보유 생체 인식 네트워크를 구축할 필요가 없을 것이다. 보고된 바에 따르면, FBI는 지문, 홍채 스캔, 사진 등과 같은 데이터를 포함하는 차세대 신원 확인(Next Generation Indentification) 프로그램을 만드는 데 12억 달러를 투입했다. 이 프로그램은 미국 전역의 감시 카메라를 통한 촬영 이미지와 운전자의 운전 면허증 사진을 분석할 수 있도록 해준다. 이 시스템은 완료되었기 때문에, 앞으로 지방, 주, 연방, 국제적으로 18,000개의 법 집행 기관들이 이 시스템을 이용할 수 있게 된다.
또한 정부는 소셜 미디어 게시물, 페이스북 친구/링키드인(LinkedIn) 연락처 네트워크, 방문하는 웹사이트, 검색 엔진에 입력하는 단어와 같은 사람들의 모든 온라인 활동으로부터 데이터를 수집할 수 있다. 이로 인해 경찰 컴퓨터는 모든 시민을 위한 위협 프로파일(threat profiles)을 개발할 수 있다. 미래에는 경찰이 커뮤니티에 위험이 되는 것으로 간주되는 사람들의 활동을 모니터링할 것이다. 범죄를 저지른 후 체포되는 것이 아니라, 법 집행 기관이 사전에 탐지함으로써 범죄를 예방할 수 있다.
이러한 현실과 상황, 기술을 분석하면, 우리는 앞으로 3가지의 미래를 예측할 수 있다.
첫째, 모든 도시가 감시 네트워크에 둘러싸일 때, 개인 프라이버시에 대한 우려가 높아질 것이다.
그러한 도시에는 모든 공공장소에서 모든 개인들의 활동이 인공지능에 의해 분석되고 기록될 것이다. 또한 경찰은 DNA, 음성 샘플, 얼굴 사진 등 그들이 보호하고 있는 시민들에 대한 생체 인식 데이터를 수집할 것이다. 이것은 개인 프라이버시 침해와 궤를 같이 한다. 그러나 프라이버시 침해에 대한 보상은 감지되지 않아 처벌이 이뤄지지 않는 폭력 행위가 극소수에 불과해지고 그에 따른 범죄율의 큰 폭 하락일 것이다. 그러나 모든 사람들이 그러한 보상을 기꺼이 받아들이진 않을 것이다. 캘리포니아 주 오클랜드에서 시민과 시민 자유 단체들은 시의회에 경찰이 CCTV 카메라, 총격 마이크로폰, 차량 번호판 판독기에서 정기적으로 수집하는 모든 데이터를 분석하는 감시 센터 건설 계획을 철회할 것을 요구했다.
둘째, 감시 기술로 인해 경찰이 시민들의 사생활을 침해하는 일이 가능해질 것이다. 하지만 동시에 이러한 감시 기술은 인종 프로파일링(racial profiling, 미국 연방 수사당국이 인종 등을 기반으로 용의자를 단속/추적하는 수사기법)이나 과도한 공권력 사용에 대한 책임을 지우는 데도 활용될 것이다.
시민에 대한 개입과 접촉 등 상호작용을 기록하기 위해 경찰이 바디 카메라(Body camera)을 점점 더 많이 장착해가고 있는 추세다. 캘리포니아 리알토를 사례로 보면, 경찰이 카메라를 착용했을 때 무력 사용이 59% 감소했으며 경찰에 대한 불만은 87% 감소했다. 이 시스템은 비용에 있어서도 장점이 있다. 리알토 경찰 당국이 카메라에 지출한 1달러가 시민들의 불만사항을 해결하는 데 드는 소송비용 4달러를 절약해주는 것으로 나타났다.
셋째, 공공장소에서 완전범죄를 저지르는 것이 거의 불가능해지면서, 사이버 범죄가 점점 더 늘어날 것이다.
맥아피(McAfee)사에 따르면 온라인 범죄는 이미 기업과 개인에게 연간 4천억 달러의 손실을 초래하고 있다. 사이버 범죄자는 피해자의 금전을 훔치기 위해 총을 사용하는 대신 컴퓨터를 사용하여 피해자의 신원, 은행 계좌 비밀번호 및 신용 카드 번호를 훔친다. 그러나 2025년까지 법 집행 기관들은 사이버 범죄를 방지하기 위한 새로운 무기를 갖추게 될 것으로 보인다. 양자 컴퓨터는 해커가 뚫을 수 없는 컴퓨터 네트워크에 필요한 새로운 암호화 도구를 개발하는 데 사용될 것이다. 양자 컴퓨터가 보안의 첨병이 되면, 시민은 물리적 세계와 사이버 공간 모두에서 더 안전해질 것이다.
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Policing in the Twenty-First Century In a world of ubiquitous surveillance, the demands for citizens’ security and privacy are constantly clashing.
Biometrics, artificial intelligence, embedded computing, micro-sensors, and the Internet of Things will combine to permit authorities to know what’s going on everywhere, all the time. That will lead to increased safety, with radical reductions in the occurrence of many violent crimes. But it will also generate fears that the tradeoff will be the rise of a police state, in which every individual’s every activity will be monitored and recorded.
Millions of closed-circuit television (CCTV) cameras are already installed in large American cities. Every year, new generations of cameras are smaller, cheaper, more durable, and capable of shooting video in higher resolution.
Within the next few years, they’ll become even more powerful. A report on Phys.org revealed that Carnegie Mellon researchers have developed technology that can scan people’s irises from a distance of forty feet.1 It can even identify drivers of cars from images captured from the vehicles’ side mirrors. This means that the driver of every car or truck that passes a camera mounted next to a street or highway could be identified, enabling police to identify criminals with outstanding arrest warrants or suspects on terrorist watch lists.
Drones will soon hover over cities, using cameras to monitor citizens’ activities and deploying sensors to find meth labs and bomb-making factories.
But all of these images will only allow police to locate where criminals were at a particular moment in time. To make this information truly useful, it must be paired with artificial intelligence. With AI software and big data technologies, all of the surveillance footage can be scanned for criminals’ faces and patterns of suspicious behavior.
Consider the vision of automated law enforcement presented recently in a series of articles by The Futurist:2
- Miniature CCTV cameras are installed throughout a city or town.
- The footage these cameras capture is shared in real-time with a supercomputer housed within the local police department or sheriff’s building.
- Throughout the day, this supercomputer will take note of every face and license plate the cameras capture in public. The supercomputer will also analyze suspicious human activity or interactions, such as leaving a bag unattended, loitering, or when a person circles a block twenty or thirty times. Note that these cameras will also record sound, allowing them to detect and locate the source of any gunshot sound they register.
- This metadata (big data) is then shared with a state or federal level police AI system in the cloud that compares this metadata against police databases of criminals, criminally owned property, and known patterns of criminality.
- Should this central AI detect a match?whether it identified an individual with a criminal record or an active warrant, a stolen vehicle or a vehicle suspected of being owned by organized crime, or even a suspicious series of person-to-person meetings or the detection of a fist fight?those matches will be directed to the police department’s offices for review.
- Upon review by human officers, if the match is considered an illegal activity or even just a matter for investigation, police will be dispatched to intervene or investigate.
- From there, the AI will automatically locate the nearest police officers on duty (Uber-style), report the matter to them (Siri-style), guide them to the crime or suspicious behavior (like Google maps) and then instruct them on the best approach to resolve the situation.
- Alternatively, the AI can be instructed to simply monitor the suspicious activity further, whereby it will actively track the suspect individual or vehicle across town without that suspect even knowing it. The AI will send regular updates to the police officer monitoring the case until it’s instructed to stand down or initiate the intervention described above.”
All of these activities will take place in a matter of seconds. Once this system is implemented, crime will drop in public places, and fewer police officers will be needed because they’ll be deployed only where they’re needed rather than patrolling the entire city.
In the meantime, some U.S. police forces are already experimenting with technologies that were developed for the military’s use in the Middle East. In San Diego, police officers have been using iPads to take pictures of suspects that are then analyzed by facial recognition software.3 From 2011 to 2015, San Diego police used the software more than 20,000 times, and discovered that one in four photos matched a person with a criminal record stored in the system. Meanwhile, Chicago has connected 25,000 surveillance cameras to a facial recognition system.
Facial recognition software examines 16,000 points on a human face to look for such distinguishing characteristics as the shape of the person’s nose or the distance between his eyes. It can scan for matches in a database of photos at the rate of 1 million faces per second.
Cities won’t have to build their own biometric networks. The FBI reportedly spent $1.2 billion to create its Next Generation Identification program, which includes data such as fingerprints, iris scans, and photographs. It can analyze driver’s license photos and images from surveillance cameras around the U.S. Now that it’s complete, the system will be available to more than 18,000 local, state, federal and international law enforcement agencies.
The government can also gather data from people’s online activities, such as social media posts, networks of Facebook friends and LinkedIn contacts, the websites they visit, and the words they enter into search engines. This makes it possible for police computers to develop threat profiles for every citizen. In the future, police will monitor the activities of anyone who is considered a danger to the community. Instead of arresting people after they commit a crime, law enforcement agencies will be able to prevent crimes by detecting them before they happen.
Based on our analysis of this important trend, we offer the following forecasts:
First, when every city is blanketed by surveillance networks, concerns about privacy will escalate.
Every activity in every public space will be recorded an analyzed by AI. Police departments will gather biometric data about the citizens they are protecting, including DNA, voice samples, and photos of their faces. The tradeoff will be a large decrease in crime, as few violent acts will go undetected and unpunished. But not everyone is willing to make that tradeoff. In Oakland, California, citizens and civil liberties groups persuaded the city council to drop its plans to build a surveillance center that would have analyzed all of the data the police routinely collect from CCTV cameras, gunshot microphones, and license plate readers. The council is also working on creating a set of privacy standards that will determine how long surveillance data may be kept and who will be allowed to access it. Look for more cities to adopt such guidelines.
Second, while surveillance technology will make it possible for police officers to invade citizens’ privacy, it will also be used to hold officers accountable for using racial profiling or excessive force.
Police departments are increasingly equipping officers with body cameras to record their interactions with the public.4 In Rialto, California, when officers wore the cameras, the use of force declined by 59 percent, and complaints against officers fell by 87 percent. Such systems pay for themselves: Every dollar the Rialto police department spent on the cameras saved $4 in litigation costs to settle civilian complaints.
Third, when it becomes almost impossible to commit an unsolved crime in a public place, criminals will increasingly turn to cyber crime.
According to McAfee, online crime already costs businesses and individuals $400 billion in losses per year.5 Instead of using a gun to steal a victim’s wallet, cyber criminals will use computers to steal a victim’s identity, passwords to banking accounts, and credit card numbers. By 2025, however, law enforcement agencies will have a new weapon to prevent cyber crime. Quantum computers will be used to develop new encryption tools that will make computer networks invulnerable to hackers. Once that happens, citizens will be safer in both the physical world and in cyberspace.
References
1. org, May 22, 2015, “Iris Scanners Can Now Identify Us from 40 Feet Away,” by Anne-Marie Oostveen and Diana Dimitrova. ⓒ 2015 Phys.org, Science X Network. All rights reserved. http://phys.org/news/2015-05-iris-scanners-feet.html2. Futurist, September 7,2016, “Future of Policing,” by David Tal. ⓒ 2016 World Future Society. All rights reserved. http://www.quantumrun.com/series/future-policing-start-here3. The New York Times, August 12, 2015, “Facial Recognition Software Moves from Overseas Wars to Local Police,” by Timothy Williams. ⓒ 2015 The New York Times Company. All rights reserved.4. http://www.nytimes.com/2015/08/13/us/facial-recognition-software-moves-from-overseas-wars-to-local-police.html?_r=05. Futurist, September 7,2016, “Future of Policing,” by David Tal. ⓒ 2016 World Future Society. All rights reserved. http://www.quantumrun.com/series/future-policing-start-here6.
