경찰에 의한 범죄보고에 AI 사용 : 잠재적 인 함정 탐험

일부 미국 경찰서에서 AI 챗봇을 사용하여 범죄 보고서를 작성하는 것은 효율성을 약속하지만 잠재적인 문제점으로 가득 찬 양날의 검이다. 오클라호마 시티 경찰관들이 OpenAI의 GPT-4 모델을 활용하는 AI 도구인 Draft One을 사용하여 보고서 작성 시간을 단 몇 초로 줄이는 매력을 상상해 보라. 혁신적으로 들리지 않는가? 하지만 모든 기술적 도약과 마찬가지로, 그 이면에는 위험이 도사리고 있다.

이 기술 중심 접근 방식에서 무엇이 잘못될 수 있는지 살펴보자. 우선, ChatGPT와 같은 AI 시스템은 "환각(hallucinate)" 현상으로 알려져 있으며, 이는 완전히 사실이 아닌 정보를 생성할 수 있다는 뜻이다. Draft One을 만든 Axon사는 "창의성 다이얼"을 조정함으로써 이 문제를 완화했다고 주장하지만, 모든 보고서가 정확할 것이라고 정말 믿을 수 있을까? 이는 도박이며, 법 집행の世界에서 정확성은 타협할 수 없는 요소이다.

현재 오클라호마 시티에서는 Draft One의 사용이 "경미한" 사건에 국한되어 있으며, 중범죄나 폭력 범죄는 AI를 통해 처리되지 않는다. 하지만 콜로라도주 포트콜린스나 인디애나주 라피엣과 같은 다른 경찰서들은 모든 사건에 이를 적용하며 한계를 시험하고 있다. 이는 경고 신호를 불러일으킨다: AI가 모든 사건에 사용된다면, 이 기술이 보고서의 무결성을 손상시키지 않는다고 어떻게 보장할 수 있을까?

전문가들의 우려

법학자 앤드루 퍼거슨은 자동화가 경찰관들의 보고서 작성에서 덜 신중한 태도를 초래할 수 있다고 우려를 표명했다. 이는 타당한 지적이다—기술에 의존하면 안일해질 수 있으며, 경찰 업무에서는 모든 세부 사항이 중요하다. 더 나아가, AI 시스템이 체계적 편견을 영속화할 수 있다는 더 큰 문제가 있다. 연구에 따르면, 신중히 관리되지 않는 AI 기반 도구는 고용을 포함한 다양한 분야에서 차별을 악화시킬 수 있다. 법 집행에서도 같은 일이 일어날 수 있을까?

Axon은 Draft One이 생성한 모든 보고서를 인간 경찰관이 검토하고 승인해야 한다고 주장하며, 오류와 편견에 대한 안전장치를 마련했다고 한다. 하지만 이는 여전히 인간의 실수 가능성을 남기며, 이는 이미 경찰 업무에서 알려진 문제이다. 그리고 AI 자체는 어떠한가? 언어학자들은 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델이 은연중에 인종차별을 구현하고, 특히 아프리칸 아메리칸 영어와 같은 소외된 언어에 대한 방언 편견을 영속화할 수 있다는 점을 발견했다. 이는 공정하고 편견 없는 법 집행을 보장하는 데 있어 심각한 우려이다.

테스트와 책임

Axon은 Draft One 보고서에서 인종적 편견을 테스트하기 위해 내부 연구를 진행했으며, AI 생성 보고서와 원본 대화록 간에 큰 차이가 없다고 밝혔다. 하지만 이것으로 충분한가? 이 회사는 또한 컴퓨터 비전을 활용해 비디오 영상을 요약하는 방안을 탐구하고 있지만, CEO 릭 스미스는 경찰 업무와 인종에 대한 민감성을 인정하며 이 기술에 신중한 접근을 하고 있다고 밝혔다.

이러한 노력에도 불구하고, 경찰 업무에서 AI의 더 큰 영향은 여전히 의문으로 남아 있다. Axon의 목표는 경찰과 민간인 간의 총기 관련 사망을 50% 줄이는 것이지만, 워싱턴 포스트의 경찰 총격 데이터베이스 통계에 따르면 2020년 이후 경찰에 의한 사망이 증가했으며, 이는 바디카메라가 널리 채택되었음에도 불구하고이다. 이는 기술만으로는 복잡한 사회적 문제를 해결할 수 없음을 시사한다.

더 많은 경찰서가 Draft One과 같은 도구를 채택하는 것을 고려함에 따라, 잠재적 이익과 위험은 계속 논쟁의 대상이 될 것이다. 이는 가능성으로 가득 찬 매혹적인 시대이지만, 불확실성도 함께한다. 핵심은 혁신과 책임 사이의 균형을 유지하여 AI가 법 집행의 무결성을 훼손하지 않고 향상시키도록 하는 것이다.