• 中國共産黨의 情報 管理者는 特定 國民을 檢索해 날짜別로 活動을 追跡할 수 있다. CCTV는 單純 記錄 裝置를 넘어 日常을 監視하는 機器로 變質되고 있다. 2020年 中國은 人類 歷史上 처음으로 顔面認識과 CCTV를 結合한 監視 體系를 構築한다. 빅브라더가 人類 앞에 登場하고 있다.

마이크로소프트(MS)는 人工知能(AI) 具現을 위해 다양한 開發 툴을 提供한다. MS가 公開한 오픈 소스도 적지 않다. 오픈 소스는 開發 內容을 公開해 누구나 프로그램을 쉽게 짤 수 있도록 돕는다. 複寫와 붙이기만 잘해도 프로그램을 만들 수 있다. 

筆者는 2018年 MS의 AI 오픈 소스를 利用해 여러 서비스를 具現해봤다. 그中 하나가 이미지 認識 技術이다. 寫眞 속 事物을 認識하는 것은 勿論 사람의 感情도 正確하게 읽어냈다. 기쁨 슬픔 憂鬱 恐怖 等 여러 感情 要人을 定量的 比率로 나타내 보여줬다. 나이도 分析해 보여줬는데, 正確度는 높지 않았다. 顔面認識度 可能했다. 有名人이 寫眞 속에 있으면, 누구인지 正確하게 맞혔다. 10名의 有名人을 넣어봤는데 100% 맞혔다.
 
이러한 體驗을 거치면서 이미지 分析 技術이 곧 普遍化할 것이라는 생각이 들었다. 컴퓨터工學을 專攻하지 않은 사람이라면 먼 後날의 일이라고 생각할 수도 있겠으나 이미지 認識 서비스는 初步 開發者가 오픈 소스를 活用해 쉽게 具現할 수 있을 만큼 普遍化에 近接해 있다. 

그런데 뭔가 꺼림칙하다. 特히 顔面認識 技術이 그렇다. 시스템이 身元뿐 아니라 感情까지 認識한다고 생각해보자. 또한 이러한 情報가 企業 或은 政府에 依해 管理된다고 생각해보자. 小說 ‘1984’ 속 ‘빅브라더’가 現實이 되는 것이다.

中이 美 따라잡은 理由

빅브라더의 登場을 걱정하는 것은 筆者만의 생각이 아니다. 多數 市民이 顔面認識 技術의 個人 自由 侵害를 憂慮한다. 

顔面認識 技術은 구글·페이스북·MS·아마존 等 美國 企業이 이끌어왔는데 主導權이 中國으로 넘어갔다. 이 같은 事實은 美國 標準技術硏究所(NIST)가 主管한 顔面認識 企業 大會(FRVT)에서 確認할 수 있다. 



FRVT는 20年 넘게 進行됐을 만큼 權威가 있다. 어떤 企業이 顔面認識 技術에서 卓越한지 評價한다. 參加 企業들이 出品한 顔面認識 알고리즘의 正確度를 採點한다. 2018年 11月 NIST가 發表한 FRVT 順位에서 1~5位를 차지한 알고리즘은 中國 企業이 提出한 것이다. 1位와 2位는 中國의 吏套커지라는 스타트업이 만든 顔面認識 알고리즘이 차지했다. 3位와 4位에는 中國의 센스타임, 5位는 中國宣傳尖端技術硏究院이 이름을 올렸다. FRVT는 오랫동안 美國 技術의 優秀性을 立證하는 大會 役割을 했는데 안房을 中國이라는 손님에게 내준 格이다. 

中國이 어떻게 美國을 제쳤을까. 힌트는 러시아도 優秀한 成跡을 거뒀다는 點이다. 러시아의 엔테크랩이 6位와 7位, 步코드가 9位를 차지했다. 8位는 中國의 메그碑다. 美國은 10位圈 안에 에버AI(10位)만 이름을 올렸다. 

中國과 러시아는 權威主義 國家다. 個人의 自由보다 國家를 强調한다. 國家의 必要에 依해 顔面認識 技術도 發展한 것이다. 

美國 處地에선 顔面認識 分野에서 뒤처진 게 抑鬱한 일일 수도 있다. 個人의 自由를 重視하기에 技術 開發에 制限을 둬 優位를 잃은 側面이 있기 때문이다. 그렇다면 顔面認識 技術은 어떻게 個人의 自由를 侵害하는 걸까.

‘나의 保安’이 ‘너의 保安’ 侵犯

事實 顔面認識 技術 自體에는 잘못이 없다. 어떻게 活用하느냐가 問題다. 原子 技術을 例로 들어보자. 元子는 使用 方法에 따라 大量殺傷武器(核武器)가 될 수도 있고, 電力의 主要 供給源(原子力發電所)李 될 수도 있다. 

結論부터 말하면, 顔面認識 技術이 保安에 使用되는 게 問題다. 保安은 相對的 槪念이다. 누군가를 지키려면 누군가의 保安 領域에 侵犯해야 한다. 戰爭을 떠올려보자. 戰爭은 國家 安保라는 이름 아래 自國의 利益을 지키고자 相對를 侵犯하는 것이다. 

情報 保安도 마찬가지다. 企業은 情報를 保護해야 하므로 內部 網을 監視할 수밖에 없다. 이는 職員의 私生活 侵害로 이어진다. 企業은 職員의 인터넷 接續 內譯, e메일 內譯 等을 記錄한다. 優秀한 保安 솔루션을 가진 企業은 職員의 以上 行爲가 發見되자마자 이를 認知해 管理者에게 傳達한다. 勿論 企業에서 이러한 監視는 問題가 되지 않는다. 企業 內部는 ‘私有地’이기 때문이다. 

한때 ‘모바일 機器 保安(MDM)’ 技術 開發이 流行했으나 商業的으로 成功하지 못했다. 企業들은 保安 目的으로 職員들의 스마트폰을 管理하고 싶어 했다. MDM이 登場한 理由다. 그러나 職員들은 MDM에 反撥했다. ‘會社가 내 스마트폰을 監視하는’ 것을 받아들일 수 있겠는가. 

또 다른 例로 네트워크 保安 技術이 있다. 이 技術은 네트워크 電送 內譯을 暗號化해 제3자에게 露出하지 않는 方式이다. 暗號化된 네트워크는 企業 處地에서 保安의 死角地帶다. 最近에는 企業들의 要求로 네트워크 保安 技術을 해킹해 內譯을 살펴볼 수 있는 保安 機能이 登場했다. 이렇듯 保安은 相對的 槪念이다. 

要約하면 ‘나의 保安’이 ‘너의 保安’을 侵犯한다. 또한 個人의 安全을 위한 監視 裝置는 個人의 自由를 侵害할 수밖에 없다. 顔面認識 技術도 똑같다. 國家 安保를 위해 顔面認識 技術을 個人 監視 用途로 活用할 境遇 有用한 統制 手段이 될 수 있다. 

中國은 다양한 方式으로 內部를 統制해왔다. 檢閱이 日常인 데다 인터넷을 統制하며, 外部로의 네트워크 共有도 遮斷한다. 中國의 이 같은 行動은 安保를 確保하는 데 크게 寄與한다. 外部로부터의 사이버 攻擊에도 效果的으로 對應할 수 있다. 事前 檢閱은 安保 威脅 要素를 遮斷한다.

國家 安保를 위해 使用되는 顔面認識

顔面認識 技術의 使用 範圍는 넓지 않다. 사람을 認識하는 技術이기에 保安 分野로 活用이 局限된다. 保安 分野에서 用途는 檢證(Verification)과 識別(Identification)로 나눠볼 수 있다. 

檢證은 眞僞를 가리는 것이다. 顔面認識에서 얼굴은 計定 役割을 한다. 애플의 페이스아이디(顔面認識 方式의 生體 引證)를 떠올리면 된다. 페이스아이디 같은 方式을 1:1 매칭 技法이라고 한다. 眞僞만 가리면 되기에 正確度가 높으며 얼굴 情報를 侵害할 憂慮도 거의 없다. 情報 保安을 위해 얼굴이 暗號化돼 貯藏되기 때문이다. 檢證 過程에서도 暗號化된 값으로 對照한다. 

2013年 보스턴 마라톤 大會에서 美國이 테러 被害를 當했다. 犯罪 現場이 廣範圍해 테러犯을 찾는 게 매우 어려워 보였으나 聯邦搜査局(FBI)은 나흘 만에 테러犯을 檢擧했다. 閉鎖回路텔레비전(CCTV)에 모인 10테라바이트(高畫質 映畫 1000篇 分量)에 達하는 映像을 빅데이터로 分析해 쉽게 檢擧할 수 있었다. 

FBI는 次世代 身元 檢證(NGI)이라는 프로젝트를 遂行하고 있다. 이 프로젝트의 目的은 虹彩 情報, 얼굴, 목소리 等의 個人 情報를 活用해 犯罪에 對應하는 것이다. 私生活을 侵害한다는 非難을 받으면서도 이 프로젝트는 繼續 進行되고 있다. 

2018年 4月 美國의 앤비디아는 犯罪者를 빠르게 識別하는 知能型 CCTV를 開發 中이라고 밝혔다. 顔面 食別로 犯罪者를 正確하게 찾아내는 게 目的이다. 目標는 識別의 正確度를 99%까지 끌어올리는 것이다. 

中國은 美國보다 한술 더 떴다. 犯罪 對應을 넘어 國民 統制 手段으로 顔面認識 技術을 活用하려 한다. 2020年까지 ‘社會 信用 시스템’ 導入을 推進한다. 이 시스템은 信用 等級을 매겨 國民을 統制하는 技術이다. 人民銀行과 法院 等의 信用 記錄을 土臺로 全 國民과 企業의 信用 等級을 點數化한다. 單純히 信用 評價에서 끝난다고 생각하면 誤算이다. 信用에 따라 子女의 大學 進學은 勿論이고, 公共 서비스 惠澤에도 制約을 받는다. 

顔面認識은 中國이 社會 信用 시스템을 構築하는 데 最適의 技術이다. CCTV에 捕捉된 國民을 一一이 監視해 信用 等級을 매길 수 있다. 中國共産黨은 앞으로 國民의 行動을 一一이 統制할 수 있게 될 것으로 보인다.

個人 自由 侵害의 티핑포인트

强調하건대, 顔面認識은 國家와 企業이 國民과 職員을 統制하는 强力한 武器가 될 수 있다. 그렇다면 到處에 設置된 CCTV와 顔面認識 技術은 個人 自由 侵害에서 어떤 差異가 있을까. 

스마트시티 構築의 核心이 CCTV 설치다. CCTV를 設置함으로써 都市 管制 센터가 情報를 效果的으로 모을 수 있다. 多數의 사람이 CCTV 設置 擴大에 크게 問題를 提起하지 않았다. 廣範圍하게 設置되더라도 個人의 自由를 侵害할 素地가 크지 않기 때문이다. 映像 情報는 매우 厖大해 管理하기가 쉽지 않다. ‘글로 쓰는 것’과 ‘映像으로 보여주는 것’은 分量에서 差異가 크다. 한 줄의 글로 表現할 수 있는 事件도 映像으로는 分量이 많다. 그런데 顔面認識은 ‘말로 하는 것’과 같은 效果를 具現할 수 있다. 厖大한 映像 情報를 管理하면서 特定人을 追跡하는 것도 可能하다. 過去에는 映像 속에서 特定人을 찾는 것도 쉽지 않았으나 顔面認識 시스템을 活用하면 特定人을 一一이 注視하고 追跡할 수 있다. 

CCTV에 쌓인 映像 情報는 整理되지 않은 情報 덩어리였으나 顔面認識 技術의 登場으로 管理者가 이를 要約하고 體系化해 管理할 수 있게 됐다. 그것도 사람別로 말이다. 13億 얼굴을 3秒 내 認識한다. 쉽게 말해 中國共産黨의 情報 管理者는 特定 國民을 檢索해 날짜別로 活動을 追跡할 수 있다. 

CCTV는 이제 單純 記錄 裝置를 넘어 우리의 日常을 監視하는 機器로 變質되고 있다. 2020年 中國은 人類 歷史上 처음으로 이 같은 監視 體系를 構築한다. 빅브라더가 人類 앞에 登場하고 있다.