얼굴인식 기술은 다양한 영역에서 활용되고 있어요. 스마트폰 보안 기능, 카드 결제뿐 아니라 ‘스노우’나 ‘틱톡’ 등 앱에서 얼굴을 바꾸는 기능까지 우리 생활 가까이에 스며들어 있지요. 그런데 최근 미국에서는 범죄자를 찾아내는 얼굴인식 기술이 인종에 따라 오류를 일으키는 문제점들이 생겨났어요. 이는 얼굴인식 알고리즘을 만들 때 인종에 따라 학습한 얼굴 데이터의 양이 다르면 인식 문제가 발생하기 때문이에요. 예를 들어 범죄자 얼굴 데이터 중에서 흑인 얼굴이 많으면 백인보다 흑인을 범죄자로 가려낼 확률이 높아진다는 뜻이에요.
<출처 : 픽사베이>
범죄자를 찾을 때 얼굴인식 기술을 사용하게 되면, CCTV에 찍힌 범죄자의 얼굴을 안면인식 기술로 분석하여 손쉽게 범죄자를 찾을 수 있어요.
하지만 한정된 데이터 학습량 때문에 죄 없는 사람을 범죄자로 몰게 되는 경우가 생길 수 있어요. 실제로 올 초 미국에서는 흑인을 절도죄로 체포했는데, 알고 보니 얼굴인식 기술의 오류로 무고한 사람을 범죄자로 체포한 것으로 확인된 바 있지요.
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찬성 : 범죄자를 찾을 때 얼굴인식 기술을 사용해도 돼요.
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