안면 인식, 혜택과 위험성 사이의 균형점은?

CMO

안면 인식 기술에 대해 생각할 때 그 즉시 테일러 스위프트를 떠올리지는 않을 것이다. 그러나 이 그래미상 수상 가수는 자신의 콘서트에서 스토커들을 찾는 데 이 기술을 사용한 것으로 알려졌다.

얼굴 식별의 잠재력에 대해서는 논쟁이 필요가 없을 정도다. 스토커 같은 범죄자를 찾는 것을 넘어 여러 수 많은, 그리고 유용한 애플리케이션(응용 분야)을 갖고 있다. 그러나 얼굴 식별은 이와 동시에 프라이버시에 중대한 도전과제를 제기한다.

안면 인식 기술은 마케터가 거부할 수 없는 가치 제안을 제시한다. 더 반응적인 광고, 고객 인식 및 확인, 리치 인사이트와 분석 등을 예로 들 수 있다. 히트 맵과 안구 추적 같은 기법을 사용하고, 카메라가 장착된 거의 모든 장치에 구현할 수 있는 얼굴 인신 기술의 잠재력은 무궁무진하다.



그러나 최근 좋지 않은 이유로 안면 인식 기술이 뉴스에 등장했다. 마이크로소프트 같은 기술 분야의 거인들의 시스템이 프라이버시와 관련된 문제로 비판의 대상이 되었다. 프라이버시 옹호자들은 이런 개인 식별 기술이 침해적이며, 이에 대한 보호책이 기술 성장 속도를 따라가지 못하고 있다고 주장한다. 또 일부 학자와 연구원들은 IBM과 아마존이 개발한 시스템에서 편향된 결과가 나온다고 비난했다.

모바일 광고 플랫폼인 제이브 네트웍스(Zave Networks)의 설립자 겸 소셜 네트워크 피크모바일(pikMobile)의 CEO인 스콧 렐프는 디지털 발자취를 통해 개인에 대한 거미줄 같은 풍부한 정보망을 만들 수 있고, 안면 인식으로 이런 정보를 개인화 할 수 있다고 강조했다.

그는 “안면 인식은 아주 중요한 도구라고 생각한다. 그러나 프라이버시와 관련해 고려해야 할 사항들이 아주 많다. 사람들은 자신과 접촉한 비즈니스가 자신에 대한 데이터를 수집하는 것을 수용하게 되었다. 그렇지만 사람들이 제대로 모르는 상태에서 여러 비즈니스가 정보를 공유할 때, 프라이버시가 우려 사항에 해당되는 문제가 되기 시작한다. 서드파티에 데이터를 제공하거나 판매한다. 이 서드파티는 데이터를 결합시키고, 이후에는 심지어 한 단계가 사라지기도 한다”라고 말했다. 

동의 없이 안면 인식이 사용되는 경우가 많다. 렐프는 “이런 안면 인식 ID를 통해 특정인에 대한 데이터를 다른 모든 곳에서 해당 특정인에 대한 데이터와 매칭할 수 있다. 안면 인식을 토대로 매칭을 할 수 있기 때문이다. 이런 특정인에 대한 데이터를 과거 어느 때보다 더 효과적으로 통합해 매칭할 수 있는 상태이다”라고 설명했다.

이에 미국의 의회 일각에서는 사람들을 기록 및 추적할 수 있는 시스템이 확산되는 것을 방지하는 법적 보호책을 고민하기 시작했다. 프라이버시 옹호자들이 이런 움직임을 유도하고 있다. 이들은 침해적이고 은밀하게 가려진 경우가 많은 시스템에 대한 보호책, 제한책이 필요하다고 주장한다.

이 밖에 호주 퀸즈랜드 경찰 보고서에는 영연방 경기 대회(Commonwealth Games) 기간에 안면 인식 시스템의 유용성이 제한적이었으며, 너무 빨리 도입이 되었다고 지적하는 내용이 담겨 있다. 
 

마케팅 분야의 안면 인식

유즈 케이스는 크게 두 갈래다. 먼저 쇼핑 센터, 개별 상점, 소매 구역에서 VIP 쇼핑객을 식별하고, 이들에게 표적화 된 프로모션과 오퍼를 제공하는 데 안면 인식 기술을 사용할 수 있다. 또 조직화된 절도 범죄를 경감하는 방편으로 군중 속에서 잠재적인 절도(도둑) 범죄자를 식별하는 용도로도 사용할 수 있다.

가트너의 닉 잉겔브레트 조사 담당 디렉터는 “절도와 소매점을 표적으로 하는 조직 범죄 근절은 보안 측면에서 아주 매력적이다. 상점이나 쇼핑몰에서 인식을 위해 사람들을 추적하는 것에 사람들이 민감하게 반응할 수 있다. 또 소매업체도 이에 못지않게 민감할 수 있는 문제라고 생각한다. 쇼핑을 하는 사람들에게 감시 받는다는 느낌을 줌으로써 이들을 불편하게 만들고 싶지 않을 것이다. 쇼핑몰이 이 기술을 도입했다 없앤 사례가 있다. 프라이버시에 대한 우려 때문이었다. 와이파이 추적을 예로 들 수 있다. 이런 류의 ‘절충'이 존재한다”라고 설명했다.

주창자 및 옹호자들은 무시하기에는 너무 유용하다고 주장한다. 경찰이나 법 집행 기관의 범죄자 파악, 더 나아가 테러리스트 파악 등의 명확한 소구점이 존재하며, 이 밖에도 반응성 높은 마케팅, 고객 서비스 개선, 고객 경험 향상 같은 유용한 유즈 케이스가 많다는 것이다. 

이미 얼굴 데이터베이스를 활용, 업무 연락처에 해당되는 사람들을 식별하는 데 안면 인식 기술을 활용하는 앱이 개발되어 있는 상태이다. 호텔과 공항 체크인을 앞당기고, 매장 내에서 개인화된 마케팅을 제공하는 것, 온라인 등록, 고객 로열티 및 할인 시스템 등 서비스 개인화 및 간소화에 목적을 둔 고객 대상 애플리케이션이 아주 많다.

렐프는 사람들이 안면 인식 기술의 개념과 유용성을 점점 더 자연스럽게 받아들일 것으로 전망한다. 친구들 사진을 쉽게 식별해 표시하는 페이스북 기능, 호텔의 간소화된 체크인, 바쁜 시간에 더 효과적으로 고객 흐름을 관리하고, 단골 고객이 좋아하는 음식을 주문하는 데 도움을 주는 레스토랑 시스템을 예로 들 수 있다. 동시에 사람들은 자신의 데이터가 통제권을 벗어날 때의 영향을 제대로 이해하지 못하고 있을 수도 있다. 따라서 기업이 이런 개인 데이터를 안전하게 보호하고 관리해야 할 것이라고 그는 지적했다.

렐프는 “IT 분야 종사자들은 아주 미묘한 지점에 서 있다. 기업은 자신의 비즈니스를 더 낫게 만들기 위해 이 기술이 필요하다. 그러나 동시에 기업 외부를 중심으로 얼굴 매칭 기술과 관련된 데이터가 이동하는 방향에 각별한 주의를 기울여야 한다”라고 말했다.

잉겔브레트에 따르면, 기술에 필요한 비용 때문에 안면 인식 시스템 도입을 정당화시키는 ‘비즈니스 측면의 근거’가 확고해야 한다. 그는 “싼 기술이 아니다. 따라서 이 기술을 전개할 비즈니스 측면의 근거가 확고해야 한다. 월마트 같은 소매 체인은 시험 도입을 했다가, 투자를 정당화할 ROI가 없다고 판단을 내리기도 했다”라고 전했다.

잉겔브레트는 또 최소한 소매 부문 비즈니스들은 잠재적인 쇼핑객들을 소름 끼치게 만드는 선을 넘으려 시도하지 않는 것이 좋다고 말했다. 이는 쇼핑몰과 구변 공간에서 안면 인식 시스템의 침해적 성격을 경감하도록 도움을 줄 것이다.

 그는 “이는 소비자와 서비스 공급자간 ‘타협’이라고 말할 수 있다. 예를 들어, 소비자는 공항이나 소매점의 경우, 안전과 절도 근절 용도로 카메라가 설치되어 있을 것으로 기대한다. 그러나 안면 인식, 매장에서 쇼핑객을 추적하는 기술의 경우, 사람들이 민감하게 반응할 수도 있다”라고 말했다.
 

스포트라이트 아래 안면 인식 기술

안면 인식은 얼굴을 매칭(대조 및 일치)하는 방식으로 작동된다. 광고에서 사람들의 감정을 추적하는 유즈 케이스, 범죄자의 얼굴을 대조 및 일치시키는 유즈 케이스 등 여러 용도로 사용되며, 모두 얼굴 이미지 데이터세트에 기반을 둔다. 그런데 이것이 문제의 핵심 중 하나이다.

마이크로소프트는 최근 공개 소스에서 수집한 100만 개 이상의 얼굴 이미지가 보관된 MSCeleb라는 데이터베이스를 없앴다. 파이낸셜 타임즈가 동의 없이 수집된 이미지이며, 개인적인 이미지가 포함되어 있다는 내용을 골자로 하는 보도했기 때문이다. 2018년, 중국과 미국은 연구 보고서와 안면 인식 프로젝트에 이 데이터베이스의 이미지 대부분을 사용했다. 마이크로소프트의 홍보 담당자는 학술적인 목적에서만 데이터베이스가 사용되었다고 주장했다. 


여기에 더해 몇몇 실험 결과에 다르면, 이런 시스템은 인종적으로 편향되거나, 부정확한 결과를 제공할 수도 있다.

오픈마이크(OpenMic)는 기술과 미디어 부문에서 프라이버시, 시민권, 표현의 자유와 관련해 기업들의 책임성, 책임 의식을 높이는 것을 사명으로 하는 활동을 펼치고 있다. 이 단체는 책임성을 높이고 향상시키도록 유도하는 비즈니스 케이스를 만든다. 펀드와 기업, 투자 회사 같은 곳의 주주들을 규합하고, 시민권을 더 효과적으로 보호할 수 있도록 로비를 하고, 새로운 기술이 어떤 식으로 기업의 위험 프로필을 높이는지 설명하는 등의 일을 한다. 

이 단체의 마이크 코노 이그제큐티브 디렉터에 따르면, 안면 인식 기술을 전개하는 비즈니스에 초래될 수 있는 위험 중 하나는 평판 하락이다. 고객과 대중의 신뢰가 망가지기 때문에 이런 위험이 초래되는 것이다. 이 단체는 아마존 시스템을 중심으로 안면 인식 기술에도 적극적으로 대처했다.

코노는 이 기술에 동의와 허락이 부재하다는 점을 지적했다. 그러면서 “안면 인식 기술에서 가장 문제가 되는 부분은 규칙이 존재하지 않는 것이다. 다양한 상황에서의 사용 및 활용 방법에 대한 기업 가이드라인, 규정, 법적인 규칙이 존재하지 않는다. 연구 결과는 편향이 존재할 수 있으며, 부정확할 수 있다는 점을 보여주고 있다. 이렇게 우려되는 문제, 질문들이 많다”라고 말했다.

오픈마이크는 아마존이 아마존 레코그니션 서비스 사용 방식을 제한하도록 압력을 넣는 활동에 앞장섰다. 인권 침해에 대한 우려 때문이었다. 아마존은 이 서비스가 시민권을 침해하지 않으며, 편향도 없다고 주장했다. 그러면서도 개인의 권리를 보호하고, 정부가 안면 인식 시스템을 투명하게 사용하도록 강제하는 법이 만들어져야 한다고 덧붙였다. 

미국의 일부 도시와 주 정부는 정부 기관이 안면 인식 기술을 사용하는 것을 금지하고 있거나, 이에 대한 금지를 검토 중이다. 마이크로소프트의 대표조차 미국 의회에 안면 인식 기술의 용도를 규제할 필요가 있으며, 기업에만 맡겨서는 안 된다고 말했다.

이렇게 윤리와 프라이버시에 대한 논쟁이 계속되고 있는 가운데, 기술 공급업체들은 이런 도전과제 가운데 일부를 극복하려 시도하고 있다. 안면 인식 기술을 향상시키는 한 가지 방법은 얼굴 데이터를 개선하는 것이다. 이는 시스템 트레이닝에 사용하는 데이터세트를 통해서만 가능하다. 이와 관련, IBM은 100만 개 이상의 다양한 얼굴 이미지로 구성된 새로운 데이터세트를 릴리스했다. 시스템의 ‘공평성’과 ‘정확성’을 높이려는 시도이다.

이 ‘다이버시티 인 페이스(Diviersity in Face)’는 안면(머리 길이, 코 길이, 이마 높이), 얼굴 비율(대칭), 시각적 특징(나이 및 성별), 포즈 및 해상도 등 10개의 얼굴 코딩 기법이 적용된 공개 데이터세트이다. IBM은 더 나은 트레이닝으로 AI 기반의 안면 인식 시스템을 향상시키는 ‘열쇠’는 광범위한 데이터세트라고 주장하고 있다.

IBM 연구원들은 블로그 게시글을 통해, “안면 인식 시스템이 원하는 기능을 하고, 그 결과물이 더 정확해지기 위해서는 트레이닝 데이터가 다양해야 하고, 괌범위한 적용 범위를 제공해야 한다”라고 강조했다.
 

법과 관련된 문제들

분명한 것은 개인 데이터를 법으로 보호할 필요가 있다는 것이다. 동시에 안면 인식 혁신에 관심을 갖고 있는 기업에 ‘확실성’을 제공해야 한다.

잉겔브레트는 “법은 항상 바뀐다. 기업이 이런 시스템에 투자한다고 가정하자. 지금 당장 할 수 있는 일, 5년 뒤 등 미래에 할 수 있는 일을 파악해 대응하는 것이 중요하다. 이런 시스템에 투자한다면, 당연히 나중에 이를 사용 및 활용할 수 있어야 한다. 다시 말해 변화에 대처해야 한다는 이야기이다. 유럽과 북미에서 호가인하고 있는 규정 측면의 변화, 규정과 기술이 서로를 따라잡는 것을 말한다”라고 말했다.  

데이터는 고객 인텔리전스와 서비스, 비즈니스를 향상시키는 ‘열쇠’ 이지만, 동시에 비즈니스에 위험을 초래하기도 한다. 오픈마이크의 코너 또한 이런 우려에 동의했다. 그런데 그의 조언은 간단하다.

그는 “데이터 보유가 반드시 좋은 일만은 아니라는 점이 갈수록 분명해지고 있다. 기업들은 빅데이터와 AI를 서둘러 추진했다. 이렇게 하지 않으면 뒤쳐지기 때문이다. 이는 어느 정도 사실이기도 하다. 그러나 수집한 데이터는 ‘책임과 부담’ 이기도 하다. 데이터 보안 및 프라이버시와 관련된 문제를 제기하기 때문이다. 필요한 만큼의 데이터만 보유하는 것이 좋다. 무차별적으로 데이터를 수집하지 말아야 한다. 데이터가 증가하는 만큼 잠재적인 책임과 부담도 커지기 때문이다”라고 지적했다.

더 나아가, 디지털 플랫폼은 법적인 접근법이 다른 여러 사법권에서 운영이 된다. 호주의 경우 프라이버시 법이 EU의 경우 GDPR이라는 데이터 보호 규정이 적용된다. 사실 헬스케어(의료) 분야에서 반드시 준수해야 하는 규정 같이, 데이터를 적절하게 보호하는 것이 아주 힘이 들 수도 있다. 그러나 펠크는 이는 정보 관리 시스템을 향상시키는 기회가 될 수도 있다고 강조했다. 그러면서도 그는 대형 글로벌 플랫폼의 경우, 나라마다 프라이버시 규정을 파악해 준수하는 것이 아주 큰 도전과제라는 점을 인정했다. 

특정 정보의 단편을 캡처해 공유하는 활동 등 특정 활동을 규제할 수는 있지만, 얼굴 이미지와 관련된 수 많은 개인 데이터 수집은 프라이버시 보호에 큰 도전과제이다.

펠크는 “개인을 파악한 후, 이를 데이터와 연결하고, 다른 여러 장소에서의 데이터와 연결하기 시작해 해당되는 사람들은 인식하지 못하고, 동의도 하지 않았고, 확인할 수도 없앨 수도 없는 프로필을 만드는 것은 프라이버시 측면에서 큰 우려를 자아내는 문제”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr