형사정책시스템 알고리즘 구축 과정에서의 편향성

국문 초록 (Abstract)

자동화된 의사결정 형태로 발전 운용하고자 하는 형사사법 알고리즘의 효율성과 효과성을 파악하며, 알고리즘의 부정적 효과라 이해하는 편향성(bias)을 줄이기 위한 논의가 절실하다. 현재 데이터와 접근 가능한 공공 데이터를 종합적으로 분석하여 예측･분석된 정보를 실시간으로 현장 경찰에게 전송하는 능동적 범죄 예측(Active Crime Prediction)의 방식에서 현장 정보나 일선 관련정보가 아닌 순수 사회데이터를 활용해 통계적 예측을 통해 범죄 예방 또는 경찰의 개입 대상을 결정하는 예측적 경찰활동이라 정의하고 그 유형으로 알고리즘 시스템을 통한 형사사법 절차의 구축으로의 변화를 맞이하고 있다.
해외의 경우, 민간기업을 통해 DAS, PredPol, COMPAS 등의 시스템 등이 제작 운용 중이다. 그러나, 국내는 현재까지 진화된 방식의 기술적 논의와 테스트 단계일 뿐 법･제도적으로 갖추어야 할 요소와 알고리즘 구축에 대한 와 논제가 많다. 그럼에도 이러한 논쟁과 쟁점에 대한 영역은 기술 발달이라는 측면에 가려져 있다. 따라서 기술적 측면을 배제하고 인문사회과학의 영역에서 형사사법 알고리즘 시스템 도입에 선두 국가인 미국과 영국의 사례를 통해 그 문제점과 쟁점을 파악하는 것이 중요하다.
이 연구에서는 선행 연구와 사례를 통해 나타난 문제점을 시스템 운용 단계(구축, 활용, 관리)에 따라 구분하여 탐색하였다. 분석된 다양한 쟁점과 문제점은 결국 알고리즘의 활용에서 나타난 문제점이라는 점이다. 또한 그 기술을 이용하는 사람이 만들어 내는 문제로 환원하는 구조를 지니고 있었다. 풀어보면, 지속되는 논쟁에도 뚜렷한 해결방식을 제공하거나, 이를 현장에서 반영하지 못한다는 한계로 해석된다. 따라서 예측 치안과 재범예측을 다루는 형사정책분야에서 알고리즘의 자동화된 판단이 수반하는 편향성을 검토하고, 문제를 해결하기 위한 규범적 측면과 데이트 수집과 활용 측면에서 세밀한 보완과 구축의 전제적 필요성을 구상해보고자 한다.

목차 (Table of Contents)

• 국문요약
• Ⅰ. 개요
• Ⅱ. 예측 치안과 재범 예측 알고리즘
• Ⅲ. 형사사법 시스템의 자동화 알고리즘 방식을 둘러싼 주요 쟁점
• Ⅳ. 형사사법 시스템의 알고리즘 예측 편향 요소에 대한 단계적 대응 방안
• Ⅴ. 결론 및 시사점
• 참고문헌