가장 큰 문제는 증거 처리 시간입니다
50시간 분량의 오디오 녹음 파일을 청취하고 그 전사본을 작성하는 데만 직원 한 명이 약 70시간의 근무 시간을 소요할 수 있습니다. 게다가 이는 내용에 대한 본격적인 분석, 진술 간의 대조, 상호 연관성 탐색 등은 아직 포함되지 않은 시간입니다.
아무리 터무니없이 들릴지라도, 녹음 자료를 처리하는 데는 실제 녹음하는 시간보다 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 게다가 수사가 수년에 걸쳐 진행되고, 수십 명의 인물과 수백 건의 문서가 관련된다면 업무의 난이도는 몇 배로 증가합니다.
한편, 현대 기술은 이미 음성을 자동으로 인식하고, 영상을 분석하며, 문서를 체계화하고, 다양한 출처의 정보를 연계할 수 있게 해줍니다. 문제는 AI가 이러한 작업을 수행할 수 있는지 여부가 아니라, 이러한 기능이 실제로 얼마나 효과적으로 활용되고 있는지에 있습니다.
실제 사례: 250만 유로 규모의 사기 사건 수사
일단의 인물들이 저지른 것으로 추정되는 사기 사건에 대한 익명화된 실제 조사 사례를 살펴보겠습니다. 자료의 양이 상당히 방대하여, 경험이 풍부한 전문가조차 이를 검토하는 데 몇 달이 소요될 정도였습니다.
조사 규모
- 2,500,000 유로 — 추정 사기 금액;
- 90시간 분량의 오디오 녹음;
- 20시간 분량의 영상 자료;
- 시간 순서를 재구성해야 하는 2년간의 사건;
- 피의자 3명과 관련자 9명;
- 사건 자료에 등장하는 8개 기업;
- 메신저 대화 기록, 문서 및 재무 정보.
한 사람이 3.5개월 넘게 이 자료들을 분석했습니다. 기록을 검토하고, 중요한 부분을 선별하며, 사건의 순서를 재구성하고, 관련자들과 기업들 간의 가능한 연관성을 파악해야 했습니다.
그 후 자료는 인공지능을 통해 처리되었다.
2시간도 채 되지 않아 AI는 증거 자료에 대한 1차 처리를 완료하고, 관계도를 구축하며, 사건의 시간적 순서를 재구성하고, 오디오 및 영상 자료의 발췌문을 준비했습니다.
또한 시스템은 웹 검색을 활용하여 언급된 기업, 그 실소유자 및 공개된 재무제표에 대한 정보를 수집했습니다.
수많은 산발적인 파일 대신, 전문가는 발견된 사실에서 그 출처로 바로 이동할 수 있는 구조화된 조사 현황을 확보했다.
물론, 2시간의 자동화된 처리 과정이 증거에 대한 법적 평가나 본격적인 조사를 대체할 수는 없습니다. 하지만 이를 통해 정보 검색 및 체계화에 소요되는 시간을 얼마나 획기적으로 단축할 수 있는지 보여줍니다.
AI는 정확히 무엇을 자동화할 수 있을까?
1. 오디오 녹음 텍스트 변환
Whisper, Vosk 및 이와 유사한 온프레미스 음성 인식 시스템을 사용하면 기밀 자료를 외부 클라우드 서비스로 전송할 필요 없이 오디오 녹음을 텍스트로 변환할 수 있습니다.
전사 후에는 이름, 날짜, 주소, 회사명, 금액, 핵심 문구를 기준으로 검색할 수 있게 됩니다. 검색된 각 언급 항목에는 타임스탬프와 원본 녹음 파일 링크가 함께 제공될 수 있습니다.
수십 시간 분량의 오디오를 반복해서 다시 듣지 않고도 수사관은 관심 있는 부분으로 바로 이동하여 내용을 확인할 수 있습니다.
2. 실시간 청취 기록
스트리밍 음성 인식 기술을 활용하면, 관련 법률에서 허용하는 경우 심문이나 법정 심리가 진행되는 동안 바로 텍스트 전사본을 생성할 수 있습니다.
이때, 권한을 부여받은 운영자는 실시간으로 인식 오류를 수정할 수 있어야 합니다. 원본 오디오 녹음과 수정 내역은 결과가 검증 가능하도록 보관됩니다.
3. 영상 분석 및 필요한 장면 검색
컴퓨터 비전 기술을 통해 사람, 자동차 및 기타 물체를 자동으로 탐지하고, 관심 있는 사건을 찾아내며, 해당 영상 클립을 추출할 수 있습니다.
수십 개 또는 수백 개의 카메라에서 촬영된 영상을 분석할 때, 알고리즘은 다양한 감시 지점 간에 물체가 이동한 것으로 추정되는 경로를 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이러한 결과는 사람의 확인이 필요합니다. 시각적으로 유사하다고 해서 서로 다른 녹화 영상에 동일한 사람이나 차량이 등장한다는 것을 증명할 수는 없기 때문입니다.
4. 관계 그래프와 사건의 연대기
AI는 서신, 오디오 녹음, 영상 자료 및 문서의 정보를 통합하여 단일 정보 구조로 결합할 수 있습니다.
이를 통해 사람, 기업, 사건 및 금융 거래 간의 관계도를 구축하고, 원본 자료에 연동된 수사 연대기를 형성할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 수년에 걸쳐 진행되고 다수의 관련자가 연루된 사건에서 특히 유용합니다. 이 시스템은 수사관이 수백 가지의 개별 정황을 끊임없이 기억하고 있을 필요 없이 상호 연관성을 파악할 수 있도록 도와줍니다.
법정 심문에서의 AI: 실시간 진술 검증
설명된 사례에서 가장 주목할 만한 결과 중 하나는 심문 도중 직접 AI를 활용한 것이었습니다.
시스템은 피고인들의 구두 진술을 분석하고, 이를 사전에 처리된 증거 자료와 신속하게 대조했습니다.
진술에서 잠재적인 모순이 발견되면, AI는 관련 자료를 찾아내어 해당 오디오 조각, 서신 또는 문서를 신속하게 확인할 수 있게 해주었습니다.
예를 들어, 피고인이 특정 기간 동안 특정 인물과의 접촉을 부인할 경우, 시스템은 잠재적인 불일치를 나타내는 정보를 찾아내고 출처와 함께 날짜 또는 타임스탬프를 표시할 수 있었다.
사건 자료를 수작업으로 장시간 검색하는 대신, 전문가는 즉시 확인할 수 있는 구체적인 내용을 제공받았습니다.
중요한 점은 AI의 임무가 그 사람이 진실을 말하고 있는지 판단하거나 유죄 여부를 결정하는 것이 아니라는 것입니다. 알고리즘은 가능한 모순을 발견하고 검증 가능한 출처를 제공해야 합니다. 최종 평가는 여전히 사람의 몫입니다.
자동차 단속을 자동화했다면, 증거 분석도 자동화하지 않을 이유가 있을까?
자동차 번호판 자동 인식 기술은 이미 오래전부터 도로 감시 시스템에 적용되어 왔다. 카메라가 차량을 포착하면 알고리즘이 번호판을 인식하고, 이 정보는 검색 및 대조가 가능하도록 제공된다.
본질적으로 이는 방대한 양의 시각적 데이터를 구조화된 정보로 변환하는 사례 중 하나입니다.
이와 유사한 원리는 오디오 녹음, 영상, 문서, 메시지 등 다른 디지털 증거에도 적용될 수 있습니다.
경찰은 분산된 파일 대신, 각 자료가 색인화되고 다른 출처와 연계되며 신속한 분석이 가능하도록 구성된 통합 시스템을 활용할 수 있습니다.
물론, 이러한 데이터의 처리는 법률, 절차적 요건 및 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다.
온프레미스 AI: 증거의 기밀성 및 통제
법 집행 기관에게 기밀 자료에 대한 통제권을 유지하는 것은 매우 중요합니다. 따라서 최신 솔루션은 기관의 자체 서버에 직접 배포될 수 있습니다.
온프레미스 인프라를 통해 수사 자료를 제3자 클라우드 서비스 제공업체에 반드시 전송하지 않고도 전사, 영상 분석, 문서 검색 및 관계 그래프 구축을 수행할 수 있습니다.
이때 시스템은 접근 권한 구분, 작업 기록 및 변조되지 않은 원본 증거의 보관을 보장해야 합니다. 자동으로 생성된 전사본, 분석 결과 및 수정 사항은 원본 파일과 별도로 저장되어야 합니다.
외부 소스를 활용하여 조사와 관련된 기밀 정보를 공개하지 않으면서도 공개된 기업 및 재무 데이터를 확보할 수 있어야 합니다.
AI는 수사관을 대체하지 않습니다. AI는 반복적인 업무를 제거할 뿐입니다.
인공지능 도입의 목적은 알고리즘에 법적 결정을 내릴 권한을 위임하는 것이 아닙니다.
AI는 유죄 여부, 진술의 신빙성 또는 발견된 일치 사항의 증거적 중요성을 독자적으로 판단해서는 안 됩니다.
인공지능의 역할은 훨씬 더 실용적입니다. 정보 처리를 가속화하고, 필요한 자료를 찾으며, 시간적 순서를 재구성하고, 전문가의 주의를 확인이 필요한 상황에 집중시키는 것입니다.
검토된 사례는 수작업으로 몇 주, 몇 달이 소요되던 자료의 사전 체계화가 특정 조건 하에서는 단 몇 시간 만에 수행될 수 있음을 보여줍니다.
디지털 수사의 미래는 인간을 대체하는 인공지능이 아니라, AI 덕분에 사실 분석과 합리적인 의사결정에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 전문가에게 있습니다.
디지털 증거 처리를 자동화할 준비가 되셨나요?
PWN-ALL은 오디오 녹음의 로컬 전사 및 영상 분석부터 관계 그래프 구축, 사건 연표 작성, 사건 자료에 대한 지능형 검색에 이르기까지 귀사의 부서나 조직의 과제에 맞는 솔루션을 제공할 준비가 되어 있습니다.
귀사의 인프라, 기밀성, 접근 제어 및 기존 시스템과의 통합에 대한 요구 사항을 논의하여 귀사의 업무 프로세스에 부합하는 솔루션을 제안해 드리겠습니다.
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