빅데이터를 활용한 범죄예방
Crime Prevention Using Big Data
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첨단기술을 이용한 4차 산업혁명은 사회구조를 변화시키고 인간에게 많은 유익함과 편리함을 가져다주지만 동시에 새로운 문제에 직면하게 한다. 범죄예측은 과거 잘못에 대한 처벌이 아닌, 일어나지 않은 미래 ‘범죄’를 예측하고 예방하는 일이므로 개인정보나 기본권에 대한 침해 등 해결해야 할 과제도 던져주고 있다. 각국은 범죄예측 시스템 개발만큼이나 그 규제에 대한 기준을 마련하는 정책이나 연구도 진행하고 있다. 범죄예측에 대한 연구의 방향은 위험지대나 우범지역 등에서의 범죄발생 예측이라는 포괄적이고 거시적 예측에서 점차 미시적이고 특정 개인이나 범죄자의 범죄 가능성 예측으로 이동하는 추세를 보이고 있다. 범죄예측은 경찰치안활동, 수사, 양형, 보안처분 및 가석방 등의 여러 형사절차분야에서 활용될 수 있다. 본고는 현재 우리나라에서 활용하고 있는 범죄예측시스템을 소개한 후 관련 문제점과 개선해야 할 과제를 정리하고자 하였다. 현재 진행되고 있거나 향후 개선되어야 할 과제는 무엇보다도 개인의 정보나 기본권을 보호하기 위해 인공지능시스템의 활용에 따른 차등적인 위험을 구체화하는 법령을 마련하여 인공지능활용과 관련한 위험을 사전에 차단하는 데 있다. 아울러 인공지능을 활용하면서 발생하는 위험 여부에 대한 사후적인 통제, 관리를 위한 법령 마련 및 전문 위원회의 관리, 감독이 필요하다고 하겠다. 본고의 목적은 현재 형사법분야 중 범죄예측과 관련한 인공지능기술의 활용에 대한 법적·정책적 선행연구 및 관련 시스템의 현행 활용 현황을 살펴보는 데에 일차적인 목적이 있다.
Abstract
With the start of the 4th Industrial Revolution, modern society has become a hyper-connected society with cutting-edge technologies such as artificial intelligence, the Internet of Things, and Big Data, and the 4th Industrial Revolution will change the social structure and bring many benefits and convenience to humans. In particular, in the field of criminal law, it is more effective to prevent and respond to crimes in advance by predicting criminal recidivism using artificial intelligence. However, crime prediction can cause problems with personal data infringement and fundamental rights restriction, so we need to consider the countermeasures. Therefore, ethical guidelines or personal data protection checklists have been made to prevent and minimize the risks of bias or fundamental rights restriction when the data is used for machine learning or used for algorithmic models. However, it is not enough the policy. So it is necessary to make specific regulatory standards according to the degree of artificial intelligence risk in more detail. In addition, the personal data Protection Regulation needs to be amended to effectively protect personal data and fundamental rights, and the guidelines or law that solve the transparency and bias of artificial intelligence need include independent organizations or expert to examine the problem.
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