작성자: Fraser Sampson
보도일자: 2025년 3월 6일
출처: Biometricupdate.com


국립생명공학정보센터(NCBI)는 프로소파그노시아(prosopagnosia)라는 신경학적 질환을 “익숙한 얼굴과 새로운 얼굴을 인식하지 못하는 상태”라고 정의한다. 얼굴 인식 장애(일명 안면실인증, face blindness)에 대한 일부 연구에서는 이 질환의 증상으로 ‘안면 인식(facial recognition)’, ‘얼굴 인식(face recognition)’, ‘얼굴 식별(face identification)’, 그리고 ‘얼굴을 잊어버림/기억하지 못함(forgetting/not remembering of faces)’의 손상을 포함한다고 설명하고 있다.

그렇다면 ‘얼굴 인식(face recognition)’과 ‘얼굴 식별(face identification)’, 그리고 ‘얼굴을 잊어버리는 것(forgetting)’과 ‘기억하지 못하는 것(not remembering)’ 사이에는 차이가 있을까?

많은 카메라는 사람의 얼굴을 로고나 책과 같은 다른 사물과 구별할 수 있다. 스마트폰으로 사진을 찍을 때, 화면에 보이는 얼굴 주위에 즉시 형성되는 노란색(아이폰의 경우) 사각형을 확인할 수 있다. 이 기능은 안면 탐지(face detection)라고도 하며, 많은 기기에서 이를 비활성화할 수도 있다. 이처럼 기본적으로 얼굴을 구별하는 능력을 얼굴 인식(face recognition)이라고 표현할 수도 있다. 하지만 이 기능은 법 집행에서 활용될 수 있는 범위가 제한적이며, 사람의 존재 여부를 검색하거나 스캔하는 것 이상의 용도로 사용되기 어렵다. 그러나 인간의 얼굴로 보이는 것을 감지하는 것과 그 얼굴이 누구인지 식별하는 것은 전혀 다른 문제이다. 신경학적으로는 얼굴 식별(face identification)과 얼굴 탐지(face detection)가 유사할 수 있지만, 생체 인식 측면에서는 완전히 다르다. 카메라가 “이 사람이 누구인지 인식”하기 위해서는, 비교할 수 있는 정확한 정보가 필요하며, 이는 얼굴 매칭(face matching)이라는 개념으로 설명하는 것이 더 적절하다. 예를 들어, 기기가 온라인 서비스 제공자의 개인 계정에 로그인하거나 스마트폰을 잠금 해제하기 위해 사용자의 신원을 확인하려고 할 때 실행되는 과정이 바로 얼굴 매칭이다. 이 경우, 기기는 사용자의 이미지를 기존에 저장된 이미지와 비교하는 1:1 매칭 방식을 사용한다. 경찰도 이러한 방식을 활용하는데, 예를 들어 차량 검문 중 운전자가 본인이 주장하는 신원과 일치하는지 확인할 때 사용된다. 경찰이 대조하는 이미지는 수배자나 기소된 인물들의 데이터베이스 등 경찰의 메모리 은행 저장소 어딘가에 저장되어 있을 가능성이 있다.

얼굴 매칭(face matching)은 1: N(일대다) 방식으로도 수행될 수 있다. 예를 들어, 경찰이 아동 성범죄 수사 과정에서 압수한 영상에서 피해자 및 가해자의 이미지를 비교할 때 활용된다. 이 과정에서 여전히 해당 인물의 신원에 대한 정보가 없을 수도 있지만, 영상 X에 등장한 사람이 차량 대시캠 Y 또는 보안 카메라 Z에 포착된 인물과 동일인일 가능성을 평가하는 방식이 사용될 수 있다. 이러한 얼굴 매칭에서는 얼굴을 ‘잊어버릴’ 위험이 없다. 데이터베이스에 저장된 얼굴이라면 기억될 수밖에 없기 때문이다.

기본적인 얼굴 매칭을 넘어서는 과정으로, 카메라가 지나가는 사람들의 얼굴을 감지하고 이를 미리 설정된 데이터베이스(라인업)와 즉각적으로 비교하는 방식이 있다. 사람들이 흔히 말하는 안면 인식 기술(Facial Recognition Technology, FRT)이 바로 이러한 방식이다. 이러한 ‘실시간’ 안면 인식 기술(live FRT)의 경우, 카메라가 지나가는 행인들의 얼굴을 미리 입력된 얼굴 데이터와 적극적으로 비교한다. 이는 마치 경찰견이 냄새를 맡은 후 특정 향과 일치하는 사람을 찾는 것과 비슷한 방식이다. 만약 지나가는 얼굴과 데이터베이스의 얼굴이 일치하지 않는다면, 해당 이미지는 저장되지 않으며 시스템은 그 사람에 대한 정보를 보유하지 않는다. 즉, 카메라는 사용자의 얼굴을 ‘얼굴’로 인식할 수 있지만, 누구인지 식별할 수는 없으며, 앞으로도 알 수 없다. 왜냐하면 애초에 그 사람이 누구인지 ‘알고 있지 않았기’ 때문이다. 같은 이유로, 카메라는 사용자의 얼굴을 ‘잊어버릴’ 수도 없다. 이러한 형태의 디지털 프로소파그노시아(digital prosopagnosia, 디지털 안면실인증)는 현재 영국 경찰에서 사용 중인 실시간 FRT 카메라 시스템에 설계되어 있으며, 길거리에서 경찰관이 사람들의 사진을 찍고 그 사진을 보관하는 것보다 개인 정보 침해 수준이 훨씬 낫다고 볼 수 있다.

경찰의 FRT 시스템에 얼굴이 저장되는 다른 방법이 있을까? 실시간 안면 인식 기술(live FRT)에 대한 많은 논란은 경찰 기록이 없음에도 ‘감시 목록(watchlist)’에 포함된 사람들로부터 비롯된다. 최근 추정에 따르면, 잉글랜드와 웨일스에서 수백만 명에 달하는 사람들이 한때 체포되었으나 기소되지 않은 상태로 풀려났으며, 이들 중 일부는 실시간 FRT 감시 목록에 포함된 것으로 나타났다. 그렇다면 이것이 경찰이 결코 얼굴을 잊지 않으며, 한 번이라도 경찰의 관리하에 있었던 사람이라면 누구나 안면 매칭 대상이 될 수 있다는 의미일까? 영국 고등법원(High Court)에 따르면 그렇지 않다. 하지만 여전히 많은(대부분의?) 얼굴 이미지와 개인 식별 데이터가 경찰의 메모리 저장소에 남아 있는 것이 현실이다. 만약 본인의 얼굴이 경찰 데이터에서 ‘잊혀지길’ 원한다면, 개인이 직접 해당 이미지를 삭제해 달라고 신청해야 한다.

국가는 관련된 모든 신경망이 제대로 작동하는 한, 당신의 얼굴을 인식할 수 있는 다른 방법들을 가지고 있다. 현재 사례로는 영국의 운전면허증 데이터베이스가 있으며, 이는 새로운 범죄 및 치안 법안(Crime and Policing Bill)과 연결되면서 일부 우려를 불러일으키고 있다. 여권 사진도 검색 대상이 될 수 있다. 그리고 물론, 가장 방대한 얼굴 이미지 소스는 우리 자신이다. 업로드된 셀카와 소셜 미디어 게시물에는 수십억 개의 얼굴이 포함되어 있으며, 우리는 기억할 만한(즉, 매칭 가능한) 순간들을 공유하고 있다. 하지만 이 문제의 심각성은 아직 충분히 인식되지 않고 있다. 그렇다면 국가는 수배 중인 사람을 이런 데이터와 매칭할 수 있어야 할까? EU AI 법안(EU AI Act)은 인터넷에서 얼굴 데이터를 무단으로 수집(scrapping)하는 행위를 금지하고 있지만, 경찰이 가상 군중을 분석하여 알고리즘이 아는 얼굴을 찾아내는 것이 왜 허용되지 않아야 하는가?

AI 기반(AI 주도, AI 장착, AI 강화?) 얼굴 매칭 기술이 발전함에 따라, 이러한 구분과 질문들은 더욱 중요해질 것이다. 미래의 알고리즘은 단순히 이미지와 매칭하는 것에 그치지 않고, 추론을 기반으로 작동할 것이다. 가계(genetic genealogy) 정보를 활용하여, 우리가 존재하기도 전에 우리의 얼굴이 어떻게 생길지를 예측할 것이며, 제로샷 러닝(zero-shot learning) 기술을 통해 한 번도 본 적 없는 얼굴도 ‘인식’ 할 수 있게 될 것이다. 그렇다면 이 기술을 무엇이라 불러야 할까?

이것은 신경과학은 아니지만, 안면 인식(cognition)과 관련해서는 새로운 개념과 용어가 필요할 것이다.

저자 소개

프레이저 샘슨(Fraser Sampson)은 영국 생체인식 및 감시 카메라 커미셔너를 역임했으며, 현재 CENTRIC(테러, 복원력, 정보 및 조직 범죄 연구센터)의 거버넌스 및 국가 안보 교수이자 Facewatch의 비상임 이사이다.