수사 효율 높이는 AI…"판단 오류·법적 기준 마련 시급"

경찰대학-한국데이터포렌식학회 학술대회 개최

"AI로 수사 효율성 증대…오류·법적 기준 검토 필요"

경찰대학 전경(제공=경찰청) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]최은수 기자 = 내년 1월 인공지능(AI) 기본법 시행을 앞두고 AI 기반 수사와 디지털 증거 활용 방향을 논의하는 학술대회가 열렸다.

학계와 경찰 실무 전문가들은 AI의 수사 효율성 증대 가능성에 주목하면서도 AI의 판단 오류 방지와 절차적 투명성 확보를 위한 명확한 기준 마련이 시급하다는 데 의견을 모았다.

경찰대학은 27일 충남 아산 경찰대학 세종대왕컨퍼런스홀에서 한국데이터포렌식학회와 공동으로 'AI 시대의 법집행: 디지털 증거와 수사의 혁신과 한계'를 주제로 학술대회를 개최했다. 행사에는 대학·연구기관·경찰 실무 전문가들이 참석해 사이버범죄 대응 기술, 대규모 언어모델(LLM) 기반 수사데이터 분석, 디지털포렌식 증명력 제고 등 최신 연구와 적용 사례를 공유했다.

김성희 경찰대학장은 환영사에서 "AI 기술은 방대한 정보를 빠르게 처리해 수사 효율을 높일 수 있지만, 판단 오류와 절차적 영향에 대한 검토가 필요하다"며 "내년 1월 시행되는 AI 기본법을 앞두고 기술 적용 기준과 운영 절차에 대한 논의가 어느 때보다 중요하다"고 말했다.

박노섭 한국데이터포렌식학회장은 "AI는 공공안전과 수사 역량을 높일 수 있는 유용한 도구이지만 법적·윤리적 고려가 필수적"이라며 "기술의 혁신성과 한계를 함께 점검하는 것이 이번 논의의 핵심"이라고 밝혔다.

이어진 제1세션에서는 김지온 한림대 교수가 사이버범죄 수사단서 분석·추론 기술을 발표했다. 김 교수는 다중피해 사이버범죄에서 초기 대응이 지연되고 증거가 소실되는 원인이 데이터 폭증·배당 지연·정보 파편화에 있다고 지적했다. 이를 해결하기 위해 산발적으로 흩어진 단서를 AI 기반으로 통합 분석하고, 조직형 범죄 관계망을 자동 추론할 수 있는 기술 체계가 필요하다고 제언했다.

제2세션에서는 김경종 경찰대학 교수가 LLM 기반 수사데이터 분석 방안을 설명했다. 김 교수는 메신저 대화·이미지·문서 등 비정형 수사자료를 LLM으로 자동 분류·요약·구조화해 수사 단서를 신속하게 정리하는 체계를 제시했다.

압수물 메시지를 기반으로 범죄일람표를 자동 생성하거나, 이미지 기반 모델을 활용해 캡처 화면·사진 증거를 고정밀로 식별하는 등 실제 적용 사례가 소개됐으며, 김 교수는 환각·보안·프롬프트 설계 등 기술적 제약도 함께 검토해야 한다고 강조했다.

제3세션에서는 정종진 한국전자기술연구원 수석연구원이 AI가 분석한 디지털 증거를 실제 수사와 재판에서 활용하려면, 이를 뒷받침할 법적 기준을 먼저 마련해야 한다고 지적했다. 또 분석 과정이 어떻게 이뤄졌는지 확인할 수 있도록 근거를 보여주는 방식이 필요하고, 기술 검증을 담당할 전문가 체계도 갖춰야 한다는 점이 함께 언급됐다.

미래인재 세션에서는 경찰대학을 비롯해 한림대, 고려대, 성균관대 학생 연구자들이 사이버범죄, 수사데이터 활용, 디지털 포렌식 등 치안 현장의 다양한 문제를 새로운 관점에서 분석한 연구 성과와 아이디어를 발표했다.

경찰대학은 "앞으로도 AI 시대 치안 환경의 변화에 적극 대응하고, 현장에서 요구되는 디지털 인재 양성과 신뢰받는 법집행을 위해 실증적이고 책임 있는 교육·연구를 지속해 나갈 계획"이라고 밝혔다.


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