인공지능과 디지털 기술을 활용한 재범방지

• 영문명: Preventing recidivism using AI and digital technology
• 발행기관: 한국법무보호복지학회
• 저자명: 손지영 이지항
• 간행물 정보: 『법무보호연구』제8권 제1호, 3~30쪽, 전체 28쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.07.07

국문 초록

인공지능을 포함한 4차 산업혁명으로 불리는 과학기술 발달은 최근 인간생활의 많은 부분에 영향을 미치고 있으며, 그 발전에 대한 사회적 기대는이전과는 차원을 달리하는 현실로 존재하고 있다. 이러한 경향은 형사사법영역에서도 예외가 아니다. 과거 과학기술과 인공지능의 주된 활용 분야가산업분야에 한정되었던 것과 달리 매우 다양한 영역으로 확산되고 있으며, 우리 형사법의 분야에서도 리걸테크라는 이름으로 이미 그 영역의 일부를 점유하고 있는 실정이다. 인공지능 시대 형사사법의 정의(Justice)는 예측의 정의가 얼마나 잘 구현 되는가와 동일 개념이 될 것이며, 인공지능(AI)이 그와 같은 정의의 효율성과질적 향상을 제공할 것으로 예견된다. 현재 미국에서는 리걸테크 시스템 적용 기술 중에서도 재범예측 기술이 가장 많이 활용되고 주목받는 기술로 평가된다. 다양한 빅데이터 정보를 활용하는 연구, 시각 인공지능을 활용한 안면 인식 기술 관련 연구, 정서 및 감정인식 인공지능 기술을 활용하는 연구등을 다양한 연구가 진행되고 있다. 수사와 재판, 교정과 보호관찰 등 사법의전 영역에서 단계별 리걸테크 프로그램의 적용 가능성이 연구되고 활용되고있다. 이에 더하여 관련한 내용들에 대한 다양한 비판도 존재한다. 그러나, 이러한 의사결정 프로그램 개발이 사회적 갈등 해결 및 진실 규명을 위한 기술적 보조 장치로 역할을 할 것이라는 점은 분명해 보인다. 개인과 기관의법적 절차에서 그 비용을 감소시키고, 일반인들의 법적 서비스 이용 장벽을낮추어 줄 것으로 기대가 된다. 이러한 가운데 본 논문은, Ⅰ에서 인공지능의 발달과 재범방지 기술을 활용한 재범의 통제 가능성에 대해 살펴본다. Ⅱ에서 법-정책적 재범통제의 한계 상황에 대해 분석해 보고, Ⅲ에서 인공지능 재범예측 시스템 구축을 위한인공지능 기술의 현황을 정리해 본다. Ⅳ에서 기계학습 기술을 활용한 실제재범예측 시스템과 관련한 데이터에 대해 분석해 보고, 마지막으로 Ⅴ에서인공지능 재범예측기술의 정교화를 위한 과제에 대해 검토하고자 한다.

영문 초록

Drastic advances in artificial intelligence (AI) and digital technology have shown a tremendous influence on our daily living, which subsequently gives rise to the optimistic expectation to improve the quality of lives in the entire society. As this cutting-edge technology enhances the quality of goods and services in various practical domains, the legal domain also actively adopted it for better legal services, particularly in the sector of criminal justice and judgement in the name of “legal-tech”. Many countries now employ machine-learning based systems on the basis of big-data for more accurate, rational and normative decision/judgement on the crimes including recidivism. Despite “legal-tech” successfully exhibited the high performance as well as efficacy for better legal service and justice, there are still many obstacles with critics as a tool for assisting humans in criminal justice. To this end, this paper first explores the possibility of preventing recidivism using the legal tech system incorporating AI. After addressing the shortcomings of the modern approaches to prevent recidivism from the juristic and political level, we present the general introduction to AI technology and its development so far, which can be a base technology for the advanced legal systems contributing to prevent recidivism. It is followed by the related works on the machine learning algorithms and associated services for the prediction on recidivism using state-of-the-art AI technology including interpretable, fair and accurate machine learning models. In the end, we describe the future research directions for the AI based recidivism prediction systems by taking into account the advantages and the drawbacks of current approaches.

목차

Ⅰ. 서론 - 재범방지기술을 활용한 재범의 통제

Ⅱ. 법-정책적 재범 통제의 한계

Ⅲ. 인공지능 기술의 현황

Ⅳ. 기계학습 기술을 활용한 재범예측

Ⅴ. 결론

키워드

재범방지 재범통제 재범예측 기계학습 인공지능 Redicivism prevention Redicivism control Redicivism prediction Machine learning Interpretable AI