실생활은 물론이고 '법과 질서'부터 'CSI'까지 수사관들은 항상 지문을 범죄자와 범죄를 연결하는 기준으로 사용해 왔습니다. 그러나 범인이 서로 다른 두 범죄 현장에 서로 다른 손가락의 지문을 남기면 현장을 연결하기 어렵고 흔적도 사라지게 된다. 같은 사람의 서로 다른 손가락에 있는 지문, 즉 "내부 지문"이 고유하므로 일치할 수 없다는 것이 법의학 커뮤니티에서 인정되는 사실입니다.
컬럼비아 대학교 공학과의 4학년인 Gabe Guo가 이끄는 연구팀은 널리 알려진 이러한 가정에 의문을 제기했습니다. 법의학에 대한 사전 지식이 없었던 Guo는 약 60,000개의 지문이 포함된 미국 정부의 공개 데이터베이스를 발견하고 이를 심층 비교 네트워크라고 하는 인공 지능 기반 시스템에 쌍으로 입력했습니다. 때로는 이러한 지문이 같은 사람의 것이기도 하지만(그러나 다른 손가락에 있는 것임) 때로는 다른 사람의 것이기도 합니다.
시간이 지나면서 연구팀이 최첨단 프레임워크를 수정하여 설계한 인공지능 시스템은 동일인의 고유해 보이는 지문과 그렇지 않은 지문을 식별하는 능력이 점점 더 좋아졌습니다. 단일 지문 쌍의 정확도는 77%에 달합니다. 여러 쌍의 지문이 나타나면 정확도가 크게 향상되어 현재 포렌식 효율성이 10배 이상 높아질 수 있습니다. Columbia Engineering의 Hod Lipson Creative Machines Laboratory와 Buffalo에 있는 뉴욕 주립 대학의 Wenyao Xu의 임베디드 센서 및 컴퓨팅 연구소 간의 협력으로 이루어진 이 프로젝트는 오늘 Science Advances에 게재되었습니다.
조사 결과는 법의학 커뮤니티에 도전과 놀라움을 안겨줍니다
팀은 조사 결과를 확인한 후 재빨리 유명한 법의학 저널에 조사 결과를 보냈지만 몇 달 후에는 거절을 받았습니다. 익명의 전문가 평론가와 편집자들은 "각각의 지문은 고유한 것으로 알려져 있다"고 결론을 내렸습니다. 따라서 지문이 동일인의 것이라도 유사성을 탐지하는 것은 불가능합니다.
연구팀은 포기하지 않았습니다. 그들은 노력을 두 배로 늘리고 AI 시스템에 더 많은 데이터를 공급했으며 시스템은 계속해서 개선되었습니다. 법의학 커뮤니티의 회의적인 시각을 인식한 연구팀은 더 많은 청중에게 원고를 제출하기로 결정했습니다. 논문은 다시 거부됐지만 기계공학과 혁신 교수이자 메이커스페이스 시설의 공동 디렉터인 립슨(Lipson)이 항소했다. "나는 일반적으로 편집 결정에 이의를 제기하지 않지만 이번 발견은 무시하기에는 너무 중요합니다"라고 그는 말했습니다. "이 정보가 저울을 뒤집을 수 있다면 미해결 사건이 부활하고 무고한 사람들이 무죄를 선고받을 수도 있다고 생각합니다."
시스템이 사건에 대해 공식적인 판결을 내릴 만큼 정확하지는 않지만 모호한 상황에서 리드의 우선순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반복적인 심의 끝에 이 논문은 마침내 Science Advances의 출판 승인을 받았습니다.
지문을 정확하게 캡처하는 새로운 법의학 마커
한 가지 걸림돌은 다음과 같은 질문입니다. AI는 수십 년간의 법의학 분석을 피하면서 어떤 대체 정보를 사용합니까? 연구팀은 AI 시스템의 의사결정 과정을 시각적으로 주의 깊게 분석한 끝에 AI가 새로운 유형의 포렌식 마커를 사용하고 있다는 결론을 내렸다.
2021년 Columbia Engineering의 1학년 학생으로 연구를 시작한 Guo는 "AI는 전통적인 지문 비교에 사용되는 패턴인 지문 능선의 가지와 끝점인 '미세 특징'을 사용하지 않습니다."라고 말했습니다. "대신 지문 중앙에 있는 소용돌이와 고리의 각도와 곡률과 관련된 다른 요소를 사용합니다."
데이터 분석을 도운 Columbia Engineering의 선배 Aniv Ray와 박사 과정 학생인 Jewish Goldfeder는 그들의 결과가 단지 시작에 불과하다고 지적합니다. Ray는 "수천 개가 아닌 수백만 개의 지문을 훈련하면 성능이 얼마나 향상될지 상상해 보세요."라고 말했습니다.
연구팀은 데이터에 편견이 있을 수 있음을 알고 있었습니다. 저자는 샘플이 있을 때 AI가 성별과 인종에 걸쳐 유사하게 수행된다는 증거를 제공합니다. 그러나 그들은 이 기술을 실제로 사용하려면 더 광범위한 데이터 세트를 사용하여 보다 신중한 검증이 필요하다고 지적합니다.
성숙한 분야에서 AI의 혁신적인 잠재력
Lipson은 이번 발견이 인공 지능이 어떻게 더 많은 놀라움을 가져올 수 있는지 보여주는 예라고 지적했습니다. "많은 사람들은 AI가 실제로 새로운 발견을 할 수 없다고 믿습니다. AI는 단지 지식을 복제할 뿐이지만, 이번 연구는 연구 커뮤니티에서 수년 동안 유휴 상태로 방치되어 있던 상당히 일반적인 데이터 세트를 고려하면 상당히 단순한 AI라도 수십 년 동안 전문가들이 파악하기 어려운 통찰력을 어떻게 제공할 수 있는지 보여주는 예입니다."
이어 “더욱 흥미로운 점은 법과학에 대한 배경지식이 전혀 없는 학부생도 인공지능을 활용해 전 분야의 공통된 믿음에 성공적으로 도전할 수 있다는 점”이라며 “비전문가가 주도하는 인공지능 분야의 과학적 발견이 폭발적으로 늘어나는 것을 경험하게 될 것”이라며 “학계를 포함한 전문가 커뮤니티도 대비해야 한다”고 덧붙였다.