20. AI와 감시 ｜ 가시성의 정치학

AI와 감시 시스템은 데이터를 통해 사회를 관찰합니다. 푸코의 판옵티콘은 딥러닝으로 실현되었습니다. ‘보이는 것’ 자체가 통제가 되는 시대를 다룹니다.

 

 

서론

21세기의 감시는 더 이상 벽의 카메라가 아니라 클라우드 속 알고리즘입니다. AI는 단순히 세상을 ‘보는’ 것이 아니라 해석하고 분류하며 예측합니다.

푸코는 “보이지 않는 권력이 가장 강력하다”고 말했습니다. 감시는 이제 외부의 통제가 아니라 내면화된 시선이 되었고, 그 중심에는 잠들지 않는 감시자 — AI가 있습니다.

 

 

기술 구조 — AI는 세상을 어떻게 보는가

현대 감시 AI의 데이터 파이프라인:

• 데이터 수집: CCTV·IoT·드론·온라인 활동으로부터 데이터 확보
• 전처리: 엣지 디바이스에서 압축·노이즈 제거·객체 감지 수행
• 추론 모델: CNN 기반 얼굴·행동·이상 탐지
• 상관 분석: 임베딩으로 여러 출처의 신원을 연결
• 의사결정 계층: 강화학습으로 위험도·신뢰도 평가

감시는 이제 기록을 넘어 인지적 행위가 되었습니다. AI는 표정·움직임을 분석하고, 정서컴퓨팅(Affective Computing)으로 감정·피로·위험 신호를 판단합니다.

 

 

사례 ① — 예측 치안과 위험 모델링

PredPol, CompStat 등 예측 치안 시스템은 과거 범죄 데이터를 학습한 시공간 RNN으로 위험 지역을 예측합니다. 그러나 과거의 편향은 새로운 편향을 낳는 피드백 루프를 형성합니다.

• 공정성 재가중(Fairness Reweighting)
• 적대적 편향제거(Adversarial Debiasing)
• 반사실적 공정성(Counterfactual Fairness)

이러한 기술들이 등장했지만, 알고리즘 투명성은 여전히 부족합니다. 판옵티콘은 이제 벽이 아니라 기울기(Gradient)로 작동합니다.

 

사례 ② — 신용 점수와 보이지 않는 눈

금융·정부 시스템은 GNN, 베이지안 네트워크, 트랜스포머 시퀀스 모델로 개인의 신용과 신뢰를 점수화합니다. 중국의 사회신용제, 아마존의 사기탐지 시스템이 대표적입니다.

소비 패턴과 이동 데이터가 곧 정체성의 지도가 되며, 신뢰는 수치화되고 책임은 추상화됩니다.

 

 

역감시 기술 — 감시의 눈에 맞서는 방법

• 연합학습(Federated Learning): 데이터는 로컬에 두고 모델만 학습
• 차등 개인정보보호(Differential Privacy): 노이즈로 개인 데이터 보호
• 동형암호(Homomorphic Encryption): 암호 상태로 연산 수행
• 온디바이스 AI: 기기 내 분석으로 노출 최소화

EU의 GDPR과 NIST의 AI 리스크 프레임워크는 투명성·책임성·인간 개입을 제도적 기준으로 삼습니다. 감시자는 이제 감시당하는 존재가 되었습니다.

 

 

푸코와 알고리즘 권력

“보이는 것은 함정이다.” — 미셸 푸코

이제 ‘보이는 것’이 데이터이고, 데이터가 권력이 되었습니다. 과거의 판옵티콘이 강제였다면, 오늘의 판옵티콘은 자발적 노출입니다. 우리는 편리를 위해 스스로를 투명하게 만듭니다.

 

 

코드의 통제, 통제의 코드

법이 아닌 알고리즘이 인간의 행동을 규제합니다. 공포 대신 확률이, 감시 대신 예측이 권력이 됩니다. AI는 벌하지 않고 유도합니다. 추천, 신용, 광고 — 모두 새로운 통제의 형태입니다.

푸코의 판옵티콘은 이제 데이터와 기울기가 되었고, 보는 것 자체가 지배가 되었습니다.

 

 

맺음말

우리는 완벽한 판옵티콘을 만들었습니다. 그러나 동시에 기술을 통해 감시를 되돌려볼 수 있는 가능성도 생겼습니다. AI는 통제를 위한 도구가 아니라 존엄과 투명성을 위한 기술이 되어야 합니다.

푸코의 경고는 여전히 유효합니다. 모든 것이 보이는 순간, 진실은 사라진다.

잠시 멈추어 생각합시다.
우리는 AI를 방패로 삼고 있는가, 아니면 거울로 삼고 있는가?