📌 AI 검사는 가능한가? 정의의 균형자의 충돌

1. 검사는 단순한 기소 기계가 아니다

검사는 단순히 ‘기소할지 말지’를 정하는 역할이 아니다.
현대 사회에서 검사는 수사 지휘, 기소 결정, 법정에서의 공소 유지,
그리고 심지어 사회적 정의 실현이라는 막중한 책임까지 지고 있다.

예를 들어, 동일한 혐의를 가진 두 피의자라도
검사는 그들의 진술 태도, 전과 여부, 피해자와의 관계,
사회적 파장, 향후 재범 위험까지 종합적으로 고려해 기소를 판단한다.

이처럼 검사의 역할은 단순한 법률적 판단을 넘어
사회 윤리와 정의의 균형을 요구한다.

그렇다면 이런 복잡한 역할을 AI가 대신할 수 있을까?
단순 논리 연산과 통계 분석을 넘어
사회와 인간에 대한 깊은 이해가 필요한 이 역할에
기계가 진입한다면, 법의 의미는 어떻게 달라질까?

2. AI, 범죄 패턴을 예측하다

AI는 지금도 이미 수많은 수사와 예측에 활용되고 있다.
대표적인 예가 미국 LA 경찰이 사용하는 PredPol 시스템이다.

이 시스템은 범죄 발생 시간, 장소, 유형, 과거 범죄 이력 등을 분석해
경찰에게 "범죄가 일어날 가능성이 높은 곳"을 미리 알려준다.

중국은 한 걸음 더 나아가
범죄를 저지를 가능성이 높은 사람을 사전 선별하는
‘AI 예측 수사’ 시스템을 실험하고 있다.

여기서는 특정 행동 패턴, SNS 활동, 지역 이동 정보 등을 바탕으로
개인이 미래에 범죄를 저지를 확률까지 산정한다.

검사 AI도 이와 유사한 방식으로
수사 정보를 종합해 기소 가능성과 형량 예측까지 제안할 수 있다.

하지만 여기에 내포된 문제는,
AI가 과거의 데이터에서 인종, 계층, 지역에 대한 편향을
그대로 학습해 버린다는 점이다. 이런 편향은 기계적 정의를 가장한 차별로 이어질 수 있다.

3. AI 검사, 증거의 객관화에 강하다

AI의 가장 강력한 장점은 감정에 휘둘리지 않는 판단이다.
인간 검사는 정치적 압박, 언론의 보도, 여론에 영향을 받을 수 있지만
AI는 오로지 데이터와 논리만을 기반으로 기소 판단을 내릴 수 있다.

특히 교통사고, 보험사기, 해킹, 금융범죄 같은
디지털 데이터 기반 범죄에서는
AI가 인간보다 훨씬 정확하고 빠르게 사건을 재구성할 수 있다.

예를 들어, 교통사고 사건에서 블랙박스 영상, 차량 센서 데이터, 도로 CCTV, 위치기록,
심지어 보험 기록까지 동시에 분석해 사고 당시의 정황을 수치화하고, 책임 소재를 계산할 수 있다.

이러한 기능은 이미 미국 일부 주에서
‘AI 교통 사고 분석 시스템’으로 도입되어 있으며,
기소 여부를 판단하는 데 있어 보조 검사 역할을 수행 중이다.

이는 곧 AI 검사의 업무 분화 가능성을 보여주는 사례다.

4. 정치적 기소, AI는 자유로울까?

그러나 AI가 정말 ‘중립적’이라고 할 수 있을까?
정치적 사건은 법률만으로 판단할 수 없는 민감한 영역이다.

특히 권력형 비리, 대선 개입, 집회 및 시위 관련 기소 등은
한 국가의 정치 흐름을 결정지을 수 있다.

AI는 훈련된 데이터를 기반으로 판단한다.
만약 그 데이터가 과거 정권이나 특정 정치 세력에 편향되어 있다면
그 AI도 이미 편향된 판단을 하게 되는 것이다.

또한, 정치적 기소의 판단에는 ‘공공 이익’이라는
추상적이고 복잡한 개념이 개입된다.

AI가 그 이익의 무게를 제대로 가늠할 수 있을까?

정치적 기소는 단순히 법의 문제가 아니라,
사회적 신뢰와 공동체 가치를 판단하는 영역이다.

이 영역까지 기계가 관여한다면,
오히려 ‘기계의 중립성’이 아닌 ‘기계 뒤에 숨은 권력’이 문제 될 수 있다.

5. 윤리적 판단, AI는 어디까지 가능한가

기소 결정에는 법만이 아니라 도덕과 양심도 개입된다.
예를 들어, 어떤 젊은 청년이 가족의 생계를 위해
1만원짜리 도시락을 훔쳤다면, AI는 단순히 ‘절도’로 판단해 기소할 수 있다.

그러나 인간 검사는 상황을 고려해 선처하거나 기소유예를 결정할 수 있다.

이러한 판단은 단순히 데이터 분석이 아니라 사람에 대한 이해와 공감에서 비롯된다.

AI가 이러한 인간의 감정과 맥락까지 완전히 이해하기란
현재 기술 수준에서는 거의 불가능하다.

더군다나 피해자 중심 사법, restorative justice(회복적 사법) 같은
새로운 형사사법 접근은 공감 능력, 사회 감정, 용서와 회복의 철학을 바탕으로 한다.
이런 영역에서 AI가 ‘정의’를 수행한다고 말하긴 어렵다.

6. AI가 기소하면, 사람은 신뢰할까?

설령 AI가 정확한 기소를 했다 해도,
사람들은 그 결과를 ‘정의롭다’고 느낄까?

법은 단순한 계산이 아니라 정서적 신뢰 위에 존재한다.
검사가 법정에서 왜 기소했는지를 설명하고, 피해자와 가해자 모두에게 말을 걸고, 국민에게 정의의 메시지를 전달할 수 있어야 한다.

AI는 이와 같은 사회적 소통과 도덕적 설득의 능력이 부족하다.
‘기소 사유가 데이터로 설명되는 것’과 ‘검사의 눈빛과 말에서 진심을 느끼는 것’은 전혀 다른 문제다.

결국 법은, 국민이 신뢰할 때 정의를 실현할 수 있다.
AI는 기술적으로 뛰어날 수 있지만, 그 ‘신뢰’라는 가치를 기계가 대신할 수 있을지는 미지수다.

7. AI 검사와 인간 검사, 협업의 미래

가장 이상적인 방향은 AI와 인간 검사의 협력이다.
AI는 방대한 데이터를 분석하고, 범죄 패턴을 식별하고,
기소 가능성이나 형량 예측을 수치화하는 등 보조 분석 역할을 수행할 수 있다.

실제로 미국 뉴욕의 일부 검찰청에서는
AI가 작성한 ‘기소 추천 보고서’를 바탕으로
인간 검사가 최종 결정을 내리는 시스템이 시험 중이다.

이러한 협업 모델은 단순히 ‘효율성’을 높이는 것을 넘어
정확성과 정의의 균형을 맞추는 데 기여할 수 있다.

특히 업무가 과중한 검사들에게 AI는 강력한 지능형 조수가 될 수 있다.

결국, AI는 ‘검사의 대체자’가 아니라 ‘검사의 능력을 확장시켜주는 도구’로 활용되어야 한다.

인간의 양심과 AI의 논리가 만나는 그 지점이 진짜 미래형 사법 정의의 출발점이 될 것이다.

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