작성자: 프레이저 샘슨 교수(전 영국 생체인식 및 감시카메라 위원회 위원장)

 

작성자: Fraser Sampson

보도일자: 2025년 10월 1일

출처: Biometricudpate.com

 

‘CCTV’라는 단어를 여전히 사용한다는 사실에는 어딘가 영국적인 고풍스러움(quaintly British)이 담겨 있다.

 

영국은 오래전부터 지방자치단체가 운영하는 폐쇄회로 텔레비전(Closed-Circuit Television) 카메라와 함께 성장해왔다. 우리는 그것이 무엇을 하는지, 왜 설치되어 있는지 대략 알고 있다. 사람들은 이러한 노출형 감시 시스템(overt surveillance system)에 익숙해졌고, 매일 자동차를 몰고, 걷고, 자전거를 타며 지나치는 도시 풍경의 일부로 카메라들은 배경 속에 녹아들었다. 이제 그것들은 더 이상 특별하지 않다.

 

그러나 공공장소 감시(public space surveillance)의 성격과 범위는 빠르게 변하고 있다 – 그리고 그 변화는 더 이상 ‘폐쇄 회로’나 ‘텔레비전’과는 아무런 관련이 없다. 이것은 단순히 언어에 집착하는 또 하나의 영국식 현상이 아니다. 런던의 한 자치구가 경찰의 실시간 얼굴 인식(Live Facial Recognition, LFR) 기능을 거리 감시 시스템에 통합하겠다고 발표한 지금, 우리는 CCTV와 AI 기반 생체인식 기술을 교배(cross-fertilize) 하기 전에 잠시 멈춰 생각해야 한다.

 

‘국가 감시(state surveillance)’라고 하면 대부분의 사람들은 전형적인 CCTV 시스템을 떠올린다. 흰색의, 머리 위 높은 곳에 설치된 카메라들이 아래를 내려다보며 주변에서 벌어지는 모든 일을 기록한다. 이 영화적인 장면 속에서 영상은 중앙 통제실로 전송되고, 담당자들이 다수의 모니터를 주시하며 상황에 따라 개입하고 지시를 내린다. 영국 대부분의 거리는 여전히 이러한 전통적인 CCTV 시스템으로 덮여 있지만, 감시 생태계(surveillance ecology)의 진화 방향을 보면 미래는 완전히 다를 것이다. 오늘날의 사적 공간 감시(private space surveillance)는 이미 다중 모달(multimodal) 장치에 의해 수행되고 있으며, 전 세계 어디서든 권한과 연결성(connectivity)만 있다면 원격으로 접근할 수 있다. AI 기반 생체인식 감시(biometric surveillance)의 초점은 ‘장소’가 아닌 ‘사람’이 될 것이며, 이미 우리가 익숙하게 여겨온 기존 CCTV 시스템을 필연적으로 대체하게 될 것이다. 하지만 우리는 아직 거기에 도달하지 않았고, 그럴 준비도 전혀 되어 있지 않다.

 

겉보기에는 카메라(혹은 컴퓨터)가 비슷해 보일 수 있지만, 생체인식 감시 시스템은 CCTV와는 완전히 다른 종(species)이다. 렌즈 뒤에서는 그 어떤 것도 같지 않다. PTZ(펜-틸트-줌) 기능을 통해 실시간으로 영상을 송출하더라도, CCTV 카메라는 결국 이미지와 소리를 받아들이고 다시 내보내는 단순한 장치일 뿐이다. 영국의 공공장소 감시 규제 체계(regulatory framework)는 여전히 이러한 CCTV 모델을 기반으로 하고 있으며, ‘오웰적(Orwellian)’ 디스토피아 경고 또한 이 구시대적 프레임을 전제로 하고 있다. 그러나 이 둘은 모두 역사적 산물(historical artefacts)에 불과하며, 다가올 현실을 제대로 반영하지 못한다.

 

AI 기반 감시는 ‘막대 위의 카메라’에서 진화한 것이 아니다. CCTV는 사진(photography)이고, LFR(실시간 얼굴 인식)은 생체인식(biometrics)이다. 이는 전혀 다른 데이터 처리 원리를 가진 두 개의 학문 영역이며 – 그 차이를 모른다면 국가 데이터 규제기관에 물어보라. 생체인식 감시가 CCTV를 가장하는 것은 단순히 ‘양의 탈을 쓴 늑대(wolf in sheep’s clothing)’ 문제가 아니다. 이는 아예 서로 다른 생명체를 결합하는 일이며, AI 기반 생체인식을 CCTV에 이식하는 것은 경찰 감시체계에 ‘프랑켄슈타인 효과(Frankenstein effect)’를 불러올 위험이 있다.

 

지방자치단체의 이번 발표는, 런던 경찰청(Metropolitan Police Service)이 초기 LFR(실시간 얼굴 인식, Live Facial Recognition) 시행에서의 시행착오(주로 성급한 생체인식 도입으로 인한 문제)에서 막 회복하기 시작한 시점에 나왔다. 런던 경찰의 성공 요인은 신중함(careful), 주의(cautions), 협의(consultative)에 기반해 LFR을 접근하고, 이를 기존의 공공장소 감시(public space surveillance)와 명확히 구분해 온 데 있다. 그 결과는 고무적이다.

 

소매 유통(retail) 분야의 범죄 통계는 CCTV에 대해 두 가지 사실을 알려준다.

1. 카메라가 제대로 작동하지 않고 있다는 것,
2. LFR의 도입이 실제로 매장 내 범죄를 줄이고 있다는 것이다.

여기서도 기술에 대한 신뢰(confidence)가 점차 높아지고 있다. 초기 결과가 보여주듯, LFR은 지난 50년 동안 공공 자금으로 운영된 CCTV가 제대로 해내지 못했던 ‘상업 공간 통제력 확보’를 소매업자들에게 제공하고 있다. 따라서 지방자치단체들이 이러한 효과를 자신들의 영역에 복제하고 싶어 하는 것은 이해할 만하다. 하지만 지자체는 민간 상업 공간을 통제하는 기관이 아니다. 따라서 공공도로의 생체인식 감시를 정당화하는 일은, 단순히 상점 출입을 통제하는 것보다 훨씬 복잡하다.

 

다음에 당신이 거리의 지자체 CCTV 카메라 아래를 지나갈 때, 반드시 기억해야 할 것이 있다. 그 카메라를 설치하기 전에 진행된 모든 주민 협의(community consultation)는 전혀 다른 감시 시대를 전제로 이루어졌다는 사실이다. 그 영향력에 관한 연구들 또한 마찬가지다. 오늘날 영국의 거리를 걸어가더라도, 수많은 고정형 거리 카메라(fixed-point street cameras)의 감시 범위 안에 들어가는 것만으로 당신의 신원이 식별되거나 위치가 특정될 가능성은 극히 낮거나 사실상 존재하지 않는다. 그러나 AI 기반 생체인식 기술(AI-enabled biometrics), 즉 얼굴 인식(facial recognition)이 도입되면 상황은 완전히 달라질 것이다. 생체인식 감시 장치(biometric surveillance device)는 단순히 공간을 스캔하며 지나가는 사람을 기록하는 ‘고성능 CCTV 카메라’가 아니다. 그들은 ‘사람은 actively 찾아내고’, ‘그 사람이 누구인지 알고 있는’ 시스템이다. 미래의 감시 장치는 내가 어디에 있었는지, 어디로 가는 중인지, 언제 누구와 함께 있는지를 알게 될 것이다. 이미 그러한 시스템은 다른 장치에게 학습시키고, 스스로 학습하며, 막대한 양의 정보를 놀라운 속도로 결합·분석할 수 있다. 또한 소통하고 문제를 해결할 수 있다. 이러한 기능들은 우리 거리 위에 설치된 기존의 폐쇄회로 카메라(CCTV)와는 도저히 비교할 수 없는 차원이다. 따라서 지금 우리가 CCTV를 올려다본다고 해서, 그 카메라가 무엇을 하고 있는지, 혹은 누구를 위해 작동하고 있는지는 더 이상 알 수 없다.

 

나를 즉시 인식하고, 내 여권이나 운전면허증, 버스 대시캠 영상, 혹은 이웃의 초인종 카메라 이미지와 즉각 매칭할 수 있는 능력은 단순히 카메라의 기능을 바꾸는 것이 아니다. 이제 예전의 CCTV가 이런 일들을 수행할 수 있고, 더 나아가 적극적으로 나를 찾아내려 하고 있다는 사실은, 나 자신과 내가 걷고 있는 거리 모두를 근본적이고 되돌릴 수 없게 변화시킨다.

 

아마 이것이 본질적인 문제일 것이다. 그러나 우리는 아직 이러한 생체인식 감시(biometric surveillance)가 가져올 미래의 영향을 이해하기 시작조차 하지 못했으며, 그것을 어떻게 규제할 수 있을지에 대해서는 말할 것도 없다.

 

책임성(accountability)은 단순한 기술적 상호운용성(technical interoperability) 이상의 문제이며, AI 기반 생체인식(AI-driven biometrics)은 단지 얼굴 인식(facial recognition)에 그치지 않는다. 만약 LFR(실시간 얼굴 인식)을 잘못 적용한다면, 걸음걸이(gait), 심박(heartbeat), 그리고 내가 ‘줌메트릭스(zoemetrics)’라고 부르는 다른 생체인식 방식들의 경찰 활용은 훨씬 더 받아들이기 어려워질 것이다. 경찰용 생체인식 기술을 1세대 CCTV 인프라에 유전적으로 결합(genetically engineering)하는 것은 기술적, 법적, 사회적으로 감시 시스템의 ‘프랑켄슈타인 효과(Frankenstein effect)’를 초래할 위험이 있다. 생체인식 감시(Biometrics surveillance)는 CCTV가 아니다. 따라서 기존 거리 카메라 세대(street camera generation)와는 완전히 다른 접근 접근법이 필요하다. 몇 차례의 시행착오를 거친 끝에, 최근 경찰이 제시한 책임 있는 얼굴 인식의 활용 논리(accountable facial recognition)는 점점 더 설득력 있고 일관성 있게 발전하고 있다. 이제 필요한 것은 – 그 흐름을 안정적으로 이어가기 위한 ‘조율(coordination)’이다.

 

저자 소개

프레이저 샘슨(Fraser Sampson)은 전 영국 생체인식 및 감시카메라 위원회 위원장으로, 현재 CENTRIC(테러·복원력·정보·조직범죄 연구센터, Centre for Excellence in Terrorism, Resilience, Intelligence & Organised Crime Research)의 거버넌스 및 국가 안보 교수(Professor of Governance and National Security)이며, 페이스워치(Facewatch)의 비상임 이사(Non-Executive Director)로 활동하고 있다.