일단 정상화되면, 이러한 시스템은 더 이상 미등록 이민자에게만 국한되지 않는다

 

작성자: Anthony Kimery

보도일자: 2026년 1월 20일

출처: Biometricupdate.com

 

현대의 이민 단속에서 무작위처럼 보이는 모습은 무질서가 아니라 설계의 결과다. 미국 전역에서 미 이민세관단속국(ICE)과 국경순찰대는 더 이상 이민법 위반 혐의를 받는 특정 개인을 주된 대상으로 삼지 않는다. 대신 데이터 시스템이 미등록 이민자가 있을 가능성을 시사하는 장소 – 동네, 주차장, 일터, 아파트 단지, 그리고 이제는 시위 현장까지 – 를 겨냥하고 있다.

 

이 과정에서 연방 요원들은 근접성이 의심을 대체하고, 개연성이 증거를 대신하며, 헌법적 보호가 공개적인 거부가 아니라 알고리즘과 우회로를 통해 잠식되는 집행 모델을 구축했다.

 

그 결과, 겉보기에는 임의적인 체포와 구금이 점점 늘어나는 양상이 나타났고, 이는 미등록 노동자뿐 아니라 합법 비자 소지자와 미국 시민까지 휘말리게 했다. 동시에 이러한 관행은 조용히 정치적 시위와 반대 의견의 감시로까지 확장되고 있다.

 

이러한 변화의 중심에는, 미국의 거리에서 함께 작동하도록 설계된 적이 없던 두 시스템의 결합이 있다. 하나는 ICE의 강화된 단서 식별 및 단속 타깃팅 플랫폼(ELITE)과 같은 확률 기반 지리공간 타깃팅 도구이고, 다른 하나는 Mobile Fortify와 같은 모바일 생체인식 식별 도구다.

 

이 두 시스템이 결합되면서, 단속 요원들이 더 이상 정확히 누구를 찾고 있는지, 혹은 그 사람이 어디에 있을 가능성이 높은지를 알 필요가 없는 집행 구조가 형성되었다. 대신 요원들은 사전에 특정 개인이 식별되지 않았더라도, 미등록 이민자가 통계적으로 존재할 가능성이 있는 동네, 아파트 단지, 주차장, 농업 작업장과 같은 이른바 ‘타깃 밀집 지역(target-rich locations)’으로 안내된다.

 

이는 현대 치안 활동의 부수적 결과가 아니다. 증거(proof)가 아니라 확률(probability)을 중심으로 단속 의사결정으로 재설계한 ICE 전략의 논리적 귀결이다.

 

ELITE는 ICE의 보다 광범위한 Palantir Technologies 분석 생태계 위에 지리공간 인터페이스로 겹쳐진 형태로 작동하며, 통합된 행정 기록을 지도 기반 배치 전략으로 전환한다.

 

ELITE는 단순히 이미 알려진 개인에 대한 기록을 조회하는 데 그치지 않는다. 단속 요원들은 지도상에서 지리적 경계를 직접 설정할 수 있고, 동시에 다수의 잠재적 ‘타깃’을 표시할 수 있다. 각 타깃에는 ICE가 해당 인물이 특정 주소에 존재할 가능성을 얼마나 높게 보는지를 나타내는 수치화된 신뢰도 점수가 부여된다.

 

중요한 점은, 이러한 점수들이 여러 유효한 타깃이 밀집된 지역을 식별하는 데에도 사용된다는 것이다. 이를 통해 단속 자원을 최대의 ‘성과’를 낼 수 있는 곳에 집중 배치할 수 있게 된다.

 

실제 집행에서는 단속 계획이 점점 사람이 아니라 장소에서 시작된다는 뜻이다. 이 구분은 중요하다. 신뢰도 점수는 특정 시점에 특정 장소에 특정 개인이 실제로 존재한다는 사실을 입증하지 않는다. 그것이 보여주는 것은 오직 통계적 개연성일 뿐이다.

 

법원은 이러한 확률적 평가가 수정헌법 제4조가 요구하는 개별화된 상당한 개연성(probable cause)을 충족한다고 판시한 적이 없다. 그러나 ICE의 단속 모델은 이 명제를 법정에서 시험하도록 설계되어 있지 않다.

 

대신 ELITE가 산출한 확률적 결과는, 헌법적 보호가 상대적으로 약하고 사법 영장이 필요 없는 공공 및 준공공 공간에서 요원들이 어디에 배치될지를 안내하는 데 사용된다.

 

판사가 아니라 ICE 추방 담당 공무원이 서명하는 행정 체포 영장은 이 시스템을 외부의 감시로부터 더욱 차단한다. 요원들이 주거지에 들어가기 위해 사법 영장을 요청하지 않는다면, 그들을 그곳으로 이끈 데이터의 신뢰성을 설명하거나 방어할 필요도 없어진다.

 

이러한 사법적 심사 회피의 구조는 왜 지역 기반 단속이 핵심이 되었는지를 설명해 준다. 이는 단순히 운영상 효율적인 뿐만 아니라, 법적으로도 편의적인 방식이다.

 

특정 주거지 안에 특정 인물이 있다는 사실을 입증하려 하기보다, 사람들이 통계적으로 나타날 가능성이 있는 장소에 초점을 맞춤으로써, ICE는 헌법이 요구하는 확실성을 우회하고 이를 배치의 논리로 대체한다.

 

이러한 전환의 결과는 2025년 10월 오리건주 우드번에서 벌어진 단속에서 극명하게 드러났다. 이 단속은 내부적으로는 ‘블랙 로즈 작전(Operation Black Rose)’이라 불린 대규모 집행의 일부였다.

 

증언에 따르면, 전국 각지의 요원들이 오리건주로 공수되어 일일 체포 할당량을 부여받았으며, 각 체포 팀은 하루에 8명을 검거해야 했다고 한다. 여러 팀이 동시에 작전을 수행하면서, 단속의 성과는 정확성이 아니라 물량으로 평가되었다.

 

요원들은 때때로 이름조차 없는 ‘타깃 패키지’를 받았다고 진술했다. 어떤 경우에는 ‘타깃’이 차량 번호판이었고, 또 다른 경우에는 단순히 지역 자체였다.

 

한 요원은 단속 당일 팀의 초점이 특정 개인이 아니라, 국토안보부(DHS) 데이터상 ‘이민 연계성(immigration nexus)’이 있는 사람들이 존재할 가능성이 높다고 표시된 ‘타깃 밀집 지역(target-rich)’이었다고 증언했다.

 

이후 실시간 타깃팅이 이어졌고, 차량 번호판은 DHS 데이터베이스를 통해 즉시 조회되었으며, 일치가 의심되는 경우 몇 분 만에 차량이 정차되었다.

 

이러한 맥락 속에서, 유효한 B-2 비자를 소지하고 망명을 신청 중이던 농장 노동자 ‘MJMA’는 30명 이상과 함께 단속에 휘말렸다. 그녀는 질문에 답변을 거부했는데, 이는 명백히 보장된 권리였다. 그러자 세관국경보호국(CBP) 관계자는 Mobile Fortify를 사용해 그녀의 얼굴을 스캔했다.

 

해당 앱은 하나의 이름을 반환한 뒤 또 다른 이름을 제시했지만, 둘 다 사실이 아니었다. 그럼에도 요원들은 이 결과를 바탕으로 그녀를 심문하려 했고, 결국 다음 날 아무 조건 없이 석방했다.

 

오인식 자체도 심각한 문제지만, 더 드러나는 것은 오류에 대한 시스템의 대응 방식이다. 자동 중단도 없었고, 감사도 없었으며, 그녀의 얼굴에서 수집된 생체 데이터를 삭제해야 한다는 요구도, 명백히 잘못된 매칭에 의존한 데 따른 어떤 책임도 없었다.

 

Mobile Fortify와 ELITE는 일방향 시스템으로 작동한다. 데이터는 수집되고, 보관되며, 재사용된다. 반면 그 오류의 비용은 전적으로 단속 대상이 된 개인들이 감당하게 된다.

 

이러한 비대칭성은 ICE가 Mobile Fortify의 매칭 결과를 ‘결정적(definitive)’이라고 취급하면서도, 동시에 해당 도구의 오류율을 정량화해야 할 어떤 의무도 부인해 온 이유를 설명해 준다.

 

증언에서 한 ICE 추방 담당관은 이 앱의 식별 성공률에 대해 전혀 설명할 수 없다고 인정했다. 그럼에도 ICE는 입법자들에게, 앱의 결과가 다르게 나타날 경우 출생증명서를 포함한 시민권 증빙 서류조차도 요원들이 무시할 수 있다고 설명해 왔다.

 

집행 결정이 구체적 증거가 아니라 확률적 평가에 의해 좌우될 때, 무작위성은 결함이 아니라 의도적 특징이 된다. 사람들은 요원들이 그들이 누구인지를 알고 있기 때문에 구금되는 것이 아니라, 데이터가 체포에 ‘비옥한’ 장소로 지목한 곳에 우연히 있었기 때문에 구금된다. 미국 시민, 합법 거주자, 미등록 이민자는 처리량을 극대화하도록 최적화된 시스템안에서 서로 대체 가능한 입력값이 된다.

 

이러한 논리가 이제 이민 단속을 넘어 정치적 표현의 영역으로까지 확장되고 있는 듯하다. 지난주 ‘국경 차르’ 톰 호먼은 시위자들이 감시되고 있다고 공개적으로 발언했으며, 이는 미니애폴리스에서 시위 참가자들이 집으로 돌아왔을 때 연방 요원들이 기다리고 있었다는 보도와 시점상 맞물렸다.

 

당국자들은 이러한 접촉을 ‘표적 단속’의 부수적 결과로 설명하려 했지만, 그 기반 인프라는 전혀 다른 이야기를 들려준다.

 

이민 단속을 위해 ‘타깃 밀집 지역’을 식별하는 데 사용되는 동일한 도구들은 시위 장소를 식별하는 데에도 똑같이 활용될 수 있다. 농업 현장 인근 차량을 표시하는 데 쓰이던 같은 번호판 데이터베이스는 시위 현장 근처에 주차된 차량도 표시할 수 있다. 현장에서 신원을 확인하도록 설계된 안면인식 시스템은 사후적으로 시위 참가자들을 재식별하는 데 사용될 수 있다.

 

일단 신원이 확인되면, 주소를 확보하는 일은 매우 손쉬워진다.

 

이는 이른바 ‘미션 크리프(mission creep)’라기보다는 미션의 이동성(mission portability)에 가깝다. 지속적인 데이터 수집, 지리공간 분석, 확률적 타깃팅을 중심으로 구축된 집행 아키텍처는 왜 어떤 사람이 관심 대상이 되는지에는 관심이 없고, 그 사람이 위치 파악이 가능한지만을 따진다.

 

연방 당국자들이 시위 활동을 감시하고 있음을 공개적으로 인정하는 순간, 그 함의는 분명해진다. 이민 단속 도구들이 이제 국내 정치 감시를 위해 재활용되고 있는 것이다. 이는 해당 용도로 승인되거나 공개적으로 논의된 적이 없음에도 불구하고 벌어지고 있다.

 

역사적으로 이러한 접근 방식의 위험성은 이미 잘 기록되어 있다. ‘고범죄 지역’ 치안, 불심검문(stop-and-frisk), 정보 융합 센터(fusion center)의 과도한 권한 행사, 그리고 COINTELPRO는 모두 근접성과 연관성이라는 유사한 논리에 의존했다. 매번 법원과 대중은 개별화된 의심을 확률로 대체하면 구조적인 권리 침해로 이어진다는 사실을 결국 인식하게 되었다.

 

현재의 상황을 구별 짓는 요소는 규모와 자동화다. ELITE와 Mobile Fortify는 단순히 인간의 판단을 보조하는 데 그치지 않고, 그 판단 자체를 재형성한다. 이들은 요원들이 정당성보다는 성과(수율)의 관점에서 사고하도록 유도하고, 지역을 단속의 기회로 바라보게 하며, 불확실성을 용인 가능한 부수 피해로 취급하게 만든다.

 

체포 할당량은 이러한 사고방식을 더욱 강화해, 단속을 숫자 놀음으로 바꾼다. 잘못된 사람을 멈춰 세우더라도 숫자만 늘어나면 성공으로 간주된다.

 

그 위측 효과는 이미 가시화되고 있다. 합법적 지위조차 구금으로부터 개인을 보호하지 못하고, 단순한 근접성만으로도 질문의 정당성이 성립된다면, 법을 준수하는 것만으로는 충분하지 않게 된다.

 

공동체는 단속을 피하는 것이 법을 지키는 문제가 아니라 아예 눈에 띄지 않는 문제임을 학습하게 된다. 시위 참가자들은 시민적 참여 자체가 감시를 촉발할 수 있음을 깨닫고, 공포는 통치의 도구가 된다.

 

이 모든 흐름을 종합해 보면, 이는 단순히 공격적인 이민 단속을 넘어선다. 이는 증거를 확률로 대체하고, 의심을 장소로 대체하는 국내 감시 모델로의 구조적 전환을 의미한다.

 

현재 ICE와 국경순찰대 단속을 규정하는 무작위성은 우연이 아니다. 이는 사법적 마찰 없이, 투명성 없이, 의미 있는 시정 메커니즘 없이 작동하도록 의도적으로 재설계된 집행 시스템이 낳은 예측 가능한 결과다.

 

일단 정상화되면, 이러한 시스템은 이민자에게만 국한되지 않는다. 이는 시위자, 활동가, 언론인, 그리고 궁극적으로는 알고리즘이 ‘잘못된 시간에 잘못된 장소에 있었다’고 판단한 모든 사람에게 적용될 수 있는 하나의 전형(template)이 된다. 그리고 그 알고리즘은 어떤 법원에서도 승인받은 적이 없다.