안면 인식 기술이 백인보다 유색인종을 대상으로 오류를 낼 확률이 훨씬 높다는 미국 정부의 연구 결과가 나왔다.

미국 표준기술연구소(NIST)는 19일 공개한 연구 보고서에서 이같이 밝혔다고 AFP통신 등 외신이 보도했다.

NIST 연구진은 안면 인식 알고리즘 수십 개를 분석한 결과 아시아인과 흑인 등 유색인종을 대상으로 '긍정 오류'가 발생할 확률이 백인에 비해 100배나 높았다고 밝혔다.

특히 이 중 두 알고리즘은 흑인 여성을 남성이라고 잘못 판단하는 경우가 35%에 달했다고 이들은 설명했다.

안면 인식 기술에서 긍정오류란 대상의 신원을 잘못 파악하는 것을 뜻한다. 한 사람의 얼굴을 보고 다른 사람이라고 판단하는 경우가 이에 해당한다.

반면 부정오류는 인식된 정보를 데이터베이스에 있는 정보와 일치시키지 못하는 것을 의미한다. 특정 인물의 얼굴을 보고도 그를 못 알아차릴 때가 이에 속한다.

연구진은 긍정오류가 부정오류보다 더 심각한 문제를 초래할 수 있다고 경고했다.

수석 연구원인 패트릭 그로서는 "부정오류는 그저 불편한 정도"라며 "휴대폰이 주인을 못 알아차리는 경우인데, 몇 차례 다시 시도하면 해결될 수 있다"고 설명했다.

이어 그는 "긍정 오류가 발생하면 여러 사람 중 한 명을 집어내야 하는 상황에서 틀린 인물을 고르게 된다"고 지적했다.

미국에선 이미 공항, 국경, 은행, 소매업, 학교, 스마트폰 암호 해제 등 광범위한 분야에서 안면 인식 기술을 도입하고 있어 이번 연구가 지니는 함의는 특히 크다.

국토안보부는 미국 시민을 포함해 모든 여행객의 출입국시 얼굴 촬영을 의무화하는 방안을 추진 중인 것으로 알려졌다.

이런 와중에 안면 인식 기술이 오류를 내면 죄 없는 사람이 감옥에 수감되는 등 피해를 초래할 수 있다는 우려가 나온다.

인권단체인 미국시민자유연맹(ACLU)의 제이 스탠리 수석 정책분석가는 성명을 내 "하나의 오류 때문에 비행기를 놓치고, 오랜 심문을 받고, 주의 인물 리스트에 오르는 상황이 일어날 수 있다"고 우려를 표했다.

<연합뉴스>