미국 테네시에 거주하는 50세 할머니 안젤라 립스(Angela Lipps)는 현재 자신의 삶을 재건하려고 노력하고 있습니다. 이전에는 인공지능 안면인식 시스템이 그녀를 은행 사기 수사에서 용의자로 잘못 식별해 거의 6개월 동안 감옥에 갇히게 됐다.
노스다코타 남동부의 지역 언론 보도에 따르면 파고 경찰은 조직적인 은행 사기 사건을 조사할 때 안면 인식 소프트웨어를 사용해 감시 영상을 비교하고 립스의 이름을 식별했습니다. 한 여성이 가짜 미군 신분증을 사용해 은행계좌에서 수만 달러의 현금을 인출하려다 감시에 적발됐다고 경찰이 밝혔다. 수사관들은 법원 문서에 용의자가 Lipps의 얼굴 특징, 체형 및 헤어 스타일과 "일치"했다고 썼습니다.
그러나 Lipps는 자신이 노스다코타에 가본 적이 없고 그곳에 아는 사람도 없으며 관련 범죄에 연루되지 않았다고 주장했습니다. 그녀는 평생 동안 테네시 중북부에서 살았으며 노스다코타의 법정에 참석하기 위해 비행기에 탑승하기 전까지는 비행기를 타본 적이 없다고 말했습니다.
지난해 7월, 미국 연방보안관이 갑자기 테네시주에 있는 그녀의 집에 찾아와 네 자녀를 돌보던 그녀를 체포했다. Lipps는 총구에서 연행된 후 "노스다코타에서 온 도망자 용의자"로 지역 카운티 교도소에 수감된 것을 회상했습니다. 그녀는 "다른 사람의 개인 식별 정보를 무단으로 사용"한 4건의 혐의와 4건의 절도 혐의로 기소되었습니다.
그 이후로 Lipps는 보석금이나 주 밖으로 이송되지 않은 채 테네시 감옥에서 거의 4개월을 보냈습니다. 현지 보도에 따르면 그녀가 7월에 체포된 후 10월 말 노스다코타로 이송되기까지 108일이 걸렸습니다. 그녀는 Fargo에 도착한 다음 날까지 노스다코타 법원에 처음 모습을 드러내지 않았습니다.
Lipps는 Fargo 경찰로부터 연락을 받은 적이 없으며 체포되기 전에 누구도 그녀의 신원이나 소재를 확인하려고 시도하지 않았다고 말했습니다. 그녀의 변호인인 제이 그린우드(Jay Greenwood)는 조사 당사자의 "유일한 증거가 안면 인식 결과뿐이라면 아마도 추가 조사를 계속해야 할 것"이라고 비판했습니다.
사건은 크리스마스 이브에 더욱 악화됐다. 그린우드의 변호사는 립스의 은행 명세서와 관련 기록을 입수해 조사관에게 제출했다. 기록에 따르면 범죄 혐의가 발생한 당시 Lipps는 Fargo에서 1,200마일 이상 떨어진 테네시에 있었습니다. Lipps는 이 증거가 나온 후 크리스마스 이브에 석방되었습니다.
결국 형사 고발은 기각되었지만 Lipps의 테네시 복귀는 순조롭지 않았습니다. 파고 경찰은 왕복 여행 비용을 부담하지 않고 그녀를 그곳에 남겨 두었다고 말했습니다. 여러 지역 변호인이 크리스마스 이브와 크리스마스에 그녀의 호텔과 식사 비용을 지불하는 데 도움을 주었고 F5 프로젝트라는 지역 비영리 단체는 테네시로 돌아가기 위한 기금 마련을 도왔습니다.
자유를 되찾은 후 Lipps는 자신을 기다리고 있던 것은 산산이 부서진 삶이라는 것을 깨달았습니다. 구금된 지 거의 반년 동안 그녀는 일을 할 수도, 청구서를 지불할 수도 없어서 집과 차는 물론 사랑하는 개까지 잃었습니다. 그녀는 또한 현재까지 파고 경찰로부터 어떠한 사과도 받지 못했다고 말했습니다.
이번 사건은 경찰의 인공지능 기술 활용에 대한 우려를 다시 한번 불러일으켰다. 최근 몇 달간 AI 인식 오류가 발생해 무고한 사람이 용의자로 취급되는 사례가 많아 주목을 받고 있다. 지난해 10월 미국 메릴랜드주 볼티모어의 한 고등학교에서 사용하는 AI 무기 탐지 시스템이 학생 손에 든 감자칩 봉지를 총으로 오인해 즉시 경찰에 신고한 일이 있었다. 이에 해당 학생은 현장에서 무장경찰에 의해 제지된 뒤 무릎을 꿇고 수색을 받았다. 결국 아무것도 발견되지 않았습니다. 올해 초 영국 경찰은 안면 인식 소프트웨어를 통해 100마일 이상 떨어진 곳에서 발생한 강도 사건의 용의자와 실수로 그를 일치시켜 남아시아 남성을 체포했습니다. 나중에 그가 잘못된 사람을 체포했다는 것이 확인되었습니다.
기술이 경찰 사건 처리 과정에 빠르게 침투하는 시기에 Lipps의 경험은 분명한 예가 되었습니다. 인공 지능에 점점 더 많은 의사 결정 권한이 부여되지만 충분한 수동 검토 및 지원 보증이 부족할 때 잘못된 신원 확인으로 인한 비용은 저항할 능력이 가장 없는 일반 사람들이 부담하는 경우가 많습니다.