"용의자 A, 진범확률 80%" 범인 잡는 AI
경찰청, 인공지능 기술 수사에 접목
IBM과 협업해 시스템 개발
SNS 등 웹기록까지 증거자료 활용
셀프러닝으로 수사력 무한 진화까지
[아시아경제 박소연 기자]코난 도일의 소설 속 명탐정 '셜록 홈즈'와 함께 범죄사건을 해결해 나가는 왓슨 박사가 현실 세계에도 등장했다. 단, 사람이 아닌 인공지능(AI)의 모습으로. 왓슨 보다는 셜록 홈즈에 가까운 모습으로 나타났다.
범죄 수사관 인공지능 '왓슨(가칭 폴리왓슨)'이 연내 현실화된다. 경찰청이 AI 기술을 범죄수사에 접목하는 프로젝트를 비밀리에 진행 중이다. 경찰은 IBM의 AI 왓슨을 활용한 '수사지원시스템'을 개발, 범죄 수사에 활용할 계획이다. 경찰은 왓슨 기술을 가지고 있는 IBM과 협력해 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다.
경찰은 연내 실험 프로젝트를 마치고 그 효과가 입증되면 범죄수사에 본격 활용한다는 방침이다.
◆인공지능 '왓슨' 수사관, 경찰기록 1초만에 파악 = 경찰수사에 있어서 범죄사건이 발생했을때 최초로 행해지는 초동수사가 무척 중요하다. 범죄가 발생한 후 시간이 경과할수록 증거는 인멸되기 마련이고 범인은 먼 곳으로 도주하기 쉽기 때문이다.
AI 기술은 초동수사에 있어서 용의자 특정 방식을 획기적으로 변화시킬 수 있다. 기존 전산화된 데이터는 유력한 용의자 특정을 위한 정보로는 턱없이 부족했다. 경찰 전산망에 통계화된 데이터는 경찰이 가진 데이터 중에서 극히 일부분에 불과하다.
1945년 경무국이 설치된 이래 경찰들이 손으로, 워드로 수없이 써 온 조서들에는 용의자 특정을 위한 '날 것'의 정보들이 무궁무진하게 담겨있다. 이런 데이터들은 저장되서 관리되는 정형화된 데이터가 아니기 때문에 기존에는 다 일일이 찾아서 현재 발생한 사건과 대조해 보기가 힘들었다.
마치 사람이 도서관에서 책을 찾아 보듯이 일일이 찾아봐야 한다고 생각하면 이해하기 쉽다. 기존 빅데이터 분석기법은 사람이 편지를 쓰듯이 써 놓은 문서, 혹은 사람간의 대화를 담은 글 등 비정형화된 데이터를 분석하는 것은 불가능했다.
하지만 AI 기술은 좀 더 사람처럼 정보를 분석한다. 게다가 훨씬 빠르고 정확하다. 왓슨은 기존에 전산화 작업을 통해 데이터 베이스로 축적하지 못하고 종이, 워드파일, PDF 파일로 남아있는 수십만건의 경찰조서들을 1초만에 읽어내고 현재 수사중인 사건과 대조해 볼 수 있다. 과거 유사한 범죄에 있어서 누가 범인이었는지 순식간에 파악해 낼 수 있다.
◆한국말 텍스트 분석해서 용의자 지목 = 왓슨은 현재 한국어 자료 검색이 가능하다. 한국어를 사람이 말로 하면 알아듣지 못하지만, 한국어로 입력을 해주면 알아듣고 원하는 검색결과를 찾아주는 수준까지 개발돼 있다.
형사가 수사중인 사건의 범죄 수법 등에 대해서 '키워드' 창에 입력을 하면 왓슨은 경찰청의 모든 조서와 비교, 소셜네트워크서비스(SNS) 등 웹기록까지 총망라해 결과를 보여 준다.
특정 케이스에 대해 용의자 A(범인일 확률 80%), B(범인일 확률 8%) 등으로 용의자 리스트를 좁혀준다. 자신의 판단에 대한 근거자료도 함께 찾아서 보여준다. 왓슨은 자신이 참조한 증거자료의 신뢰도에 따라 가중치를 다르게 부여해서 알려준다.
◆수사할수록 더 똑똑해 지는 '왓슨' 수사관 = 초범의 경우나 변형된 케이스도 분석이 가능하다. 같은 케이스는 아니지만 유사한 케이스에서는 C가 범인이었다는 식으로 가장 유사한 사건을 찾아낸다. 단 아직 확률은 떨어진다.
다만 왓슨이 지목했던 용의자가 나중에 실제로 범인으로 밝혀질 경우, 이런 내용을 추가로 입력해서 알려주면 왓슨은 '셀프 러닝(자가 학습)'을 거듭하게 된다. 자신의 수사방식을 택할지, 버릴지 결정, 필요한 부분에 대해 학습한다.
자신이 근거자료에 부여했던 가중치가 맞았는지 틀렸는지를 알게 되면 다음 사건에서 판단을 할 때 그 맞았던 룰을 다시 쓰게 된다. 기계 스스로의 알고리즘으로 수사를 하면 할수록 더욱 '똑똑한 수사관'이 된다. 현재로서는 사람이 준 조서로만 판단을 하지만, 그 범위를 벗어나더라도 머신러닝(기계학습)을 통해서 '범인잡는 방법'을 배우고 진화하게 된다는 것이다.
업계 한 관계자는 "구글의 알파고가 대국을 거듭하면서 이기는 확률을 배운 것처럼, 왓슨도 수사를 할수록 범인을 잡는 확률을 기계가 스스로 습득하게 된다"면서 "수사지원시스템도 그렇게 기계학습이 돼 가면서 점점 더 똑똑한 답을 내놓게 된다"고 설명했다.
박소연 기자 muse@asiae.co.kr
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