AI가 실종자 찾는 날: 시간을 거슬러 얼굴을 찾아내는 기술의 진화

기술은 종종 우리 삶의 가장 예민한 지점을 건드립니다. 실종자 가족의 간절함과 같은 지점 말입니다. 최근 국내 연구진이 실종자 수색을 돕기 위한 AI 기술 개발에 박차를 가하고 있다는 소식은, 기술이 단순한 효율의 도구를 넘어 인간적 연대의 매개체가 될 수 있음을 보여줍니다. 특히 시간의 흐름에 따라 변하는 얼굴의 특징을 AI에 학습시켜 나이를 변환하는 이 기술은, 과거의 사진 한 장이 현재를 찾아내는 열쇠가 될 수 있는 길을 열고 있습니다.

역사적으로 보면, 실종자 수색 기술은 주로 당시의 정보 전달 수단에 의존해왔습니다. 신문의 전단지, TV의 속보, 그리고 인터넷 게시판이 그 중심이었습니다. 그러나 이러한 방법들은 한계가 명확했습니다. 수십 년 전의 어린 아이 사진으로는 성인이 된 그를 찾아내기 어렵습니다. 마치 강물 위에 떠오른 거품만을 보고 그 아래의 깊은 물줄기를 추측해야 하는 것과 같죠. 이번에 주목받는 AI 나이 변환 기술은 바로 그 ‘물줄기’를, 즉 시간이라는 변수를 예측 가능한 패턴으로 해석하려는 시도입니다.

실리콘밸리에서도 유사한 기술 개발이 꾸준히 진행되어 왔습니다. 대규모 얼굴 데이터를 기반으로 한 생성형 AI 연구는 주로 엔터테인먼트나 보안 분야에 초점이 맞춰져 있었습니다. 반면에, 국내 연구진의 이번 접근법은 기술의 응용 분야를 명확히 ‘사회적 가치 실현’으로 설정했다는 점에서 의미가 있습니다. 이는 기술 발전의 방향성이 단순한 상업적 성공보다 공공의 이익을 어떻게 향할 수 있는지에 대한 중요한 질문을 던집니다.

물론, 이 기술이 완벽한 해결사는 아닙니다. 전문가들은 지적합니다. AI가 생성해낸 나이 든 얼굴은 통계적 평균과 패턴에 기반한 추정일 뿐, 실제 개인의 생활 환경, 건강 상태 등 무수한 변수를 모두 반영하기는 어렵습니다. 마치 기상 예보가 대기 흐름의 패턴을 읽지만, 갑작스러운 국지성 소나기를 100% 예측하지 못하는 것과 유사합니다. 따라서 이 기술은 수색의 단서를 제공하는 ‘보조 도구’로 활용되어야 하며, 여전히 전통적인 수사 방법과의 협력이 필수적입니다.

한편, 이러한 기술 개발은 윤리적 고려사항을 동반합니다. 개인의 초상권과 데이터 프라이버시는 어떻게 보호될 것인지, AI가 생성한 이미지의 오류 가능성은 어떻게 관리될 것인지에 대한 철저한 논의가 선행되어야 합니다. 기술의 속도보다 사회적 합의의 속도가 더디다면, 좋은 의도로 시작한 기술이 역풍을 맞을 수 있습니다.

결국, AI를 통한 실종자 수색 기술의 진전은 우리에게 묻습니다. 우리가 첨단 기술로 풀고자 하는 것은 궁극적으로 알고리즘의 문제인가, 아니면 인간 사회의 연결이 끊어진 아픔인가. KIST 연구실에서 진행 중인 실험은 이 질문에 대한 하나의 답변이 될 수 있습니다. 기술이 데이터의 차가운 숫자 너머, 가족의 뜨거운 간절함을 이해하는 데 한 걸음 더 다가설 때, 비로소 그 진정한 가치를 발현할 것입니다. 이 길은 쉽지 않겠지만, 그 방향 자체가 가진 의미는 분명히 있습니다.

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원문: [전자신문](https://www.etnews.com/20251214000117)