(사진=셔터스톡).
(사진=셔터스톡).

 

# A씨는 도로에서 차선 변경을 시도하다 옆 차선을 달리고 있던 차를 치고 도주한 혐의로 기소됐다. 법정에서 피해 차량의 블랙박스 영상이 재생됐다. 피고인과 변호인은 차선 변경을 시도했을 당시 경계석을 치었다고 생각했을 뿐 다른 차를 치었다는 인식을 하지 못했다고 주장했다. 재판장은 블랙박스 영상을 여러 차례 돌려 봤다.

최근 이용구 법무부 차관의 택시기사 폭행 의혹과 관련해 논란이 커지고 있다. 블랙박스 영상이 사건의 실체를 객관적으로 판단할 수 있는 근거가 돼 사건의 시시비비는 가려진 상태다. 하지만 이번 사건은 차치하고 블랙박스 영상에 대한 판단을 두고도 제각기 다른 해석 때문에 사고나 다툼 등을 해결하는 데 종종 애를 먹는 사례들은 여전히 많다. 과연 인공지능(AI) 시대에는 AI가 블랙박스나 CCTV 영상 등의 시시비비를 정확히 가려내 각종 분쟁이 사라질 수 있을까?

◆ AI가 블랙박스 영상으로 사고 과실 평가한다

광주과학기술원(GIST‧지스트)의 이용구 기계공학부 교수 연구팀은 지난 2019년에 AI 기술을 이용해 사고 발생 당시의 상황이 담긴 블랙박스 영상으로 사고 과실을 평가하는 시스템을 제안해 눈길을 끈 바 있다. 당시 이 교수팀은 해당 AI 기술로 ‘제1회 쏘카X한국정보과학회 AI 영상분석 경진대회’에서 최우수상을 수상하기도 했다.

이용구 지스트 기계공학부 교수 연구팀이 고안한 인공지능(AI) 네트워크 활용 사고 과실 분석 시스템. (사진=지스트 제공).
이용구 지스트 기계공학부 교수 연구팀이 고안한 인공지능(AI) 네트워크 활용 사고 과실 분석 시스템. (사진=지스트 제공).
AI 기반 사고 과실 평가 시스템은 사람이 사고 과실 평가에 개입하지 않고 AI가 과거의 데이터를 학습해 사고 과실을 자체적으로 판단한다. (사진=지스트 제공).
AI 기반 사고 과실 평가 시스템은 사람이 사고 과실 평가에 개입하지 않고 AI가 과거의 데이터를 학습해 사고 과실을 자체적으로 판단한다. (사진=지스트 제공).

이 AI 기반 사고 과실 평가 시스템의 핵심 기술은 사람이 사고 과실 평가에 개입하지 않고 AI가 과거의 데이터를 학습해 사고 과실을 자체적으로 판단하는 것이다. 당시 연구팀은 향후 차 대 차 사고 외에도 차 대 사람, 차 대 이륜차 등 다양한 사고를 분석할 수 있도록 AI 네트워크의 기능을 확장시킬 계획이라고 밝혔다. 아울러 개발된 시스템을 스마트폰 어플리케이션으로 개발해 사고 즉시 과실 비율을 측정할 수 있는 환경을 구축할 예정이라고 전했다.

이용구 교수는 “개발된 네트워크는 세계 최초의 영상 분석 AI 법률 분석시스템”이라며 이를 통해 블랙박스 외에 CCTV 분석 등 최근 증가하고 있는 영상 녹화물을 법률 서비스에 활용해 AI 법률 영상 분석의 토대가 될 것으로 기대한다”고 말했다.

◆ “비오는 밤 영상 흐릿해도 OK”

포항공대(포스텍)의 인공지능대학원 연구진은 지난해 흐릿한 날씨에도 CCTV나 자동차 블랙박스에 찍힌 영상을 또렷하게 볼 수 있는 기술을 개발했다. 일반적으로 비와 눈이 내리는 궂은 날씨에 일어나는 범죄의 경우 CCTV나 자동차 블랙박스에 범죄 현장이 찍혀도 범인 얼굴을 알아보기 힘들다.

이 같은 문제를 해결하기 위해 포스텍 연구진은 ‘유럽 컴퓨터비전 학술대회’에서 악천후 상황에서도 영상 인식을 제대로 할 수 있게 돕는 새로운 영상 증강 모델을 소개했다. 해당 모델은 기존 여러 영상 인식 모델의 앞에 부착돼 각종 악조건으로 인해 손상된 입력 영상을 인식하기에 적합한 형태로 변화시킨다.

(사진=포스텍).
(사진=포스텍 제공).

또 다양한 오염의 원인을 효과적이고 효율적으로 다룰 수 있도록 설계돼, 어떠한 영상 인식 문제와 모델 구조에도 적용될 수 있도록 학습된다는 게 연구진의 설명이다. 이 모델은 다양한 악조건에서 정확한 영상 인식이 가능해 AI의 영상 인식률과 신뢰성을 높일 수 있다. 마치 영상 인식 AI에게 안경과 같은 역할을 하는 셈이다.

◆ 재판정으로 넘어간 분쟁…‘AI 판사’ 나설까

이처럼 AI는 합리적이고 신뢰성 높은 분석 결과를 통해 현실에서 맞닥뜨리는 여러 가지 다툼과 분쟁 해소에 크게 기여할 수 있을 전망이다. 그럼에도 불구하고 해결되지 못한 분쟁이 재판정으로 넘어갈 경우 AI가 사법 판단을 내리는 ‘AI 판사’가 나올 가능성도 아예 배제할 수 없다.

최근 대법원이 민사 손해배상 사건에 한해 AI를 도입하는 방안을 검토하기로 하면서 이목을 끈 바 있다. 지난해 10월 말 대법원 법원행정처는 '손해배상 사건에서의 AI 활용방안' 연구 용역을 공고했다. 여러 요소를 고려해야 하는 형사재판 대신 민사 손해배상 소송의 손해액 산정 등에 먼저 AI를 도입하겠다는 취지다.

(사진=셔터스톡).
(사진=셔터스톡).

대법원은 민사 손해배상 소송에 AI가 도입될 시 손해액 계산 등에 필요한 요소를 AI가 자동으로 추출해 유사 사건과 비교, 이를 기초로 판결문 초안을 자동 생성하는 데 활용될 수 있을 것으로 내다봤다. 당시 대법원은 "예컨대 교통사고 블랙박스 영상 패턴을 학습시킬 경우 사고 분석과 과실 비율 산정이 가능하도록 할 수 있다"며 "민사 손해배상 사건에서 AI를 활용함으로써 재판의 효율성을 높일 수 있다"고 밝혔다.

국내뿐만 아니라 미국과 호주 등 외국 사법부도 조금씩 AI를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 그러나 AI 판사에 대한 부정적 시각과 우려를 고려할 때 이는 아직 시기상조일지 모른다. 결국 최종적으로 유‧무죄에 대한 판단을 내리는 일은 인간의 몫이다. 하지만 재판정에서 인간 판사의 직관과 가치판단과 더불어 좀 더 선명하고 객관적인 판결을 내리는 데 AI의 도움을 받는 것은 불가능한 일은 아니라고 본다.

AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com

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