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수사 중인 관계성 범죄 1만5800여건 중 32%가 ‘고위험 가해자’···196명 구속·유치

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댓글 0건 조회 5회 작성일 26-11-06 01:36

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경찰이 관계성 범죄 4만여건 전수 점검을 진행하면서 고위험 가해자 196명을 구속하거나 유치장 등에 가뒀다.
4일 경찰청은 지난달 19일부터 30일까지 스토킹·가정폭력·교제 폭력 사건 등 관계성 범죄 4만4540건을 전수 점검했다고 밝혔다. 이들 사건 가운데 수사 중인 사건(1만5840건)의 32%(5068건)를 고위험으로 분류하고 고위험 가해자에 대해 구속영장 376건, 유치 506건, 전자장치 부착 321건을 신청했다. 일 평균 신청 건수로 보면 지난 1~9월 평균 대비 구속영장 신청은 334% 늘었다. 유치는 203%, 전자장치는 193% 증가했다.
다만 법원에서 실제 발부·결정된 건수로 보면 구속영장은 80건, 유치는 116건, 전자장치는 104건에 그쳤다. 경찰청은 “아직 심사 단계에 있는 사건들도 있어 발부·결정률은 향후 상승할 여지가 있다”고 말했다.
이번 전수 점검은 서울 송파구 장모 살해 사건 등 최근 관계성 범죄가 잇따르고, 피해자 보호 체계가 허술하다는 지적이 이어진 데 따라 진행됐다. 경찰은 고위험 가해자에 대해 ‘무관용 대응’을 원칙으로 총력 대응했다고 밝혔다.
경찰은 전수 점검 기간 피해자 안전조치도 강화했다고 밝혔다. 민간 경호, 임시숙소 연계를 일 평균 각각 154%, 247% 늘렸다. 모니터링 A등급으로 지정된 대상자 2만1614명도 점검해 위험성이 발견된 176명에 대해 입건 전 조사 착수, 보호조치 등을 했다. 사건 처리되지 않고 종결된 스토킹 신고 6504건도 다시 살펴 미흡한 조치가 확인된 건에 후속 조치를 보완했다.
경찰은 전수 점검 기간 고위험 사건에 적극적으로 대응한 사례도 소개했다. 가정폭력 접근 금지 조치에도 피해자를 흉기로 위협한 가해자에 대해서는 피해자가 처벌을 원치 않았지만 적극적으로 유치·구속영장을 신청해 격리했다. 스토킹 접근금지 위반에 따른 유치·전자장치 신청이 검찰에서 불청구된 사건의 경우 잠복을 거쳐 피해자에게 접근하려는 피의자를 검거했다.
김종철 경찰청장 직무대행은 “앞으로도 관계성 범죄에 대해서는 피해자 보호를 최우선으로, 강력한 가해자 격리조치를 실시해 피해자들이 평온한 일상을 영위할 수 있도록 모든 노력을 다하겠다”고 했다.
2일(현지시간) 카자흐스탄 ‘아무르 호랑이 센터’가 아무르라는 이름의 수컷 시베리아 호랑이를 일레발하시 국립 자연보호구역에 방사하고 있다.
<타스연합뉴스>
회의가 끝난 뒤, 대시보드에는 인공지능(AI) 도입의 성과가 숫자로 나타난다. e메일 초안 작성, 회의록 요약, 자료 정리에 드는 시간이 크게 줄었다. 더 많이, 더 빨리, 더 싸게. 분명 이득이다. 그런데 질문 하나가 남는다. 그렇게 줄어든 시간은 어디로 갔는가?
절약한 시간은 더 어려운 문제를 깊이 이해하고, 고객의 말에 담긴 신호를 읽고, 후배에게 일머리를 전하는 데 쓰였을까? 아니면 마감 안에 더 많은 산출물을 내는 데 다시 흡수됐을까? 같은 AI를 도입해도 시간을 어디에 쓰느냐에 따라 조직의 미래는 달라진다.
조직은 기술로 아낀 시간을 무엇으로 채울지 설계해야 한다. 그렇지 않으면 오늘의 빠름을 대가로 내일의 판단력을 잃는다.
반대해야 할 것은 AI가 아니라 ‘학습이 생략된 효율화’다. 문제는 AI를 쓰느냐가 아니라, 그 과정에서 사람이 무엇을 배우고 어떤 판단 능력을 유지하느냐에 있다.
엑셀이 계산을 대신해도 회계사는 입력값과 계산 결과가 타당한지 확인할 수 있어야 한다. AI가 만든 결과물도 마찬가지다. 그럴듯해 보인다는 이유만으로 받아들이지 않고, 근거를 확인하고 오류를 찾아낼 능력이 반드시 필요하다. 그 능력을 잃으면 처리 속도가 높아지는 동안 조직의 판단 근육은 위축된다.
2023년 미국 뉴욕 남부연방지방법원은 챗GPT가 지어낸 판례를 인용한 서면을 제출한 변호사들과 해당 로펌에 5000달러의 제재금을 부과했다(Mata v. Avianca 사건). 법원이 문제 삼은 것은 AI를 보조 도구로 썼다는 사실이 아니었다. 제출물의 정확성을 확인해야 할 변호사가 그 책임을 다하지 않았다는 점이었다. 사람의 이름이 최종 승인란에 있다는 사실만으로 검증이 이뤄진 것은 아니다.
자동화에는 오래된 역설이 있다. 영국의 심리학자 리잔 베인브리지가 1983년 ‘자동화의 아이러니’라고 이름 붙인 현상이다. 기계가 일을 잘하게 돼 일상 업무를 자동화할수록 사람은 직접 수행할 기회를 점차 잃는다. 감시 책임은 사람에게 남지만, 바로 그 자동화 때문에 감시 능력은 퇴화한다. 정보를 찾는 데 그치지 않고 행동까지 수행하는 에이전트 AI가 퍼질수록 이 역설은 더 날카로워진다.
역설은 의료 현장에서 이미 관찰된다. 2025년 ‘랜싯 소화기병학’에 실린 폴란드의 다기관 관찰 연구에 따르면, AI 보조 대장내시경을 도입한 뒤 AI 없이 시행한 검사의 선종 발견율이 28.4%에서 22.4%로 떨어졌다. 연구에는 4개 의료기관의 내시경 의사 19명이 참여했다. 숙련된 의사도 AI에 익숙해지는 동안 독립적인 수행 능력에 영향받을 수 있다는 뜻이다.
조직의 ‘인지 자본’이 관건
자동화의 손익계산서에는 이 비용이 잘 들어가지 않는다. 절감되는 시간과 인건비는 첫 장에 숫자로 적힌다. 도구가 잘못했을 때 알아볼 사람을 계속 길러두는 비용은 어느 항목에도 없다. 그 비용이 청구되지 않는 것은 아니다. 몇해 뒤 전혀 다른 이름으로 청구될 뿐이다.
문제는 숙련자의 능력 저하에 그치지 않는다. 새로운 숙련자가 만들어지는 경로도 사라질 수 있다. 초급 업무는 단순한 반복 작업이 아니다. 반복하는 동안 규칙과 예외를 구별하고, 규칙만으로 설명되지 않는 맥락을 읽는 감각을 키우는 과정이다. AI가 그 일을 대신하면 조직은 당장의 비용을 줄일 수 있다. 그러나 사람이 숙련에 이르는 경로도 함께 줄어든다.
미 스탠퍼드대 디지털경제연구소의 미국 급여 자료 분석에서도 이런 징후가 나타난다. 2026년 개정 연구에 따르면, 생성형 AI 노출도가 높은 직종에서 22~25세 청년층의 고용은 AI 노출도가 낮은 직종의 청년층 고용 추세를 따랐을 경우보다 19% 낮았다. 경력자에게서는 같은 양상이 나타나지 않았다. 격차는 청년층의 해고보다 신규 채용 감소를 통해 나타나는 것으로 분석됐다. 첫 계단은 좁아지지만, 위층은 그대로 있다.
관건은 조직의 ‘인지 자본’이다. 원자료를 검증하고, 이상 징후를 알아채고, 판단 근거를 설명하며, 업무의 노하우를 다음 세대에 전하는 능력을 말한다. 기록은 이 능력을 키우는 재료다. 조직의 뇌는 자료를 쌓아둔다고 생기지 않는다. 누군가 자료를 읽고 서로의 판단을 검토하며, 기존 기준으로 설명되지 않는 경우를 발견해 기준을 고칠 때 작동한다.
조직의 기억에는 성공한 결론뿐 아니라 무엇을 검토했고, 어떤 대안을 버렸으며, 왜 그런 판단을 내렸는지도 남아야 한다. 기각된 대안과 그 이유는 다음 사람이 더 좋은 질문을 던지게 하는 재료다. 결정의 이유가 지워지면 다음 사람은 결론만 물려받는다. 검증하고 설명하고 전승할 기회가 사라지면, 기록은 남아 있어도 그것을 읽어 낼 사람이 남지 않는다.
무엇을 맡기고 무엇을 남길 것인가. 결과를 원자료와 대조해 확인할 수 있는 반복 작업은 AI에 맡긴다. 숙련으로 가는 첫 계단에 해당하는 일, 숙련을 유지하기 위해 필요한 일은 형태를 바꿔서라도 사람에게 남긴다. 책임이 따르는 최종 판단, 그리고 기준 자체를 바꾸는 판단은 위임하지 않는다.
타성이 원인 땐 조직 바꿀 수 있어
항공업계는 이 문제를 먼저 겪었다. 미국 연방항공청은 2013년 항공사들에 안전 권고 정보를 내려, 조종사가 수동 비행을 더 자주 하도록 권했다. 비행 데이터를 분석해보니 수동 조작 실수가 늘고 있었기 때문이다. 자동조종이 완벽해질수록 사람이 직접 조종하는 시간을 일부러 남겨둬야 한다는 것, 그것이 항공업계가 얻은 교훈이다.
가장 까다로운 것은 숙련을 위한 일을 남기는 방식이다. 반복 작업을 통째로 되살릴 수는 없다. 회계법인이라면 수천건의 전표를 다시 손으로 대조하게 하는 대신, AI가 대조한 자료 가운데 일부를 골라 신입이 원자료와 직접 비교하게 할 수 있다. 목표는 반복이 아니라 작은 불일치를 알아보는 감각이다. 절감된 시간 가운데 일정 몫을 이런 검증과 학습에 미리 떼어두고, 결정 기록에는 기각된 대안을 함께 남긴다. 그리고 대시보드에 줄어든 시간만이 아니라 사람이 원자료와 대조한 비율, 발견된 오류의 조치 결과를 함께 올린다. 숫자로 적히지 않는 것은 가장 먼저 잘려 나가기 때문이다.
AI를 도입한 조직들에 눈앞의 위기는 없다. 오히려 겉으로는 아무 문제도 없어 보이는 평온함이 마음에 걸린다. 여러 조직이 반복해 말한다. “지금까지는 괜찮다.”
그러나 ‘괜찮다’는 말은 전혀 다른 두 상태를 가리킬 수 있다. 검증이 제대로 작동해 문제가 없음을 확인한 상태가 있다. 반면 검증할 사람이 사라져 문제가 있어도 발견하지 못하는 상태도 있다. 두 상태의 차이는 예외적인 상황이 닥친 뒤에야 드러난다.
도움을 주려고 만든 장치가 사람을 대신하는 장치로 바뀌는 데 나쁜 의도는 필요하지 않다. 매번 조금 더 편한 선택을 하는 것만으로도 충분하다.
AI의 환각보다 더 무서운 것은 우리의 환각이다. 기계가 우리보다 낫다고 믿고 더는 확인하지 않아도 된다는 착각이다. 마이크로소프트와 카네기멜런대가 2025년 지식노동자 319명을 조사한 연구에서도, AI에 대한 신뢰가 높을수록 비판적 사고를 덜 수행하고 그에 들이는 노력도 줄어드는 경향이 나타났다. 모델의 환각은 원자료와 대조하면 드러난다. 그러나 우리의 환각은 대조할 사람이 사라진 뒤에야 드러난다.
어떤 조직이 몇년 뒤 판단력을 잃더라도, 그 원인을 모델의 성능에서만 찾아서는 안 된다. 절약된 시간의 행방을 아무도 묻지 않았고, 검증할 사람을 기르지 않았으며, 지표와 문제 정의를 그대로 뒀다면 그것은 조직의 타성이 낳은 결과다. 기술의 성능이 원인이라면 조직이 할 수 있는 일은 많지 않다. 타성이 원인이라면 조직은 바꿀 수 있다. 절약된 시간을 검증과 학습에 돌리고, 사람이 직접 해볼 기회를 남겨야 한다.
몇년 뒤 가장 어려운 문제를 마주했을 때 조직 안에 판단할 사람이 남아 있을까. 그 사람들이 지금 무엇을 배우고, 누구에게 판단의 근거를 전하는지 살펴야 한다. 오늘의 대시보드에는 그 변화가 잘 나타나지 않는다. 중요한 것은 그때 누가 이렇게 말할 수 있느냐는 점이다.
“이건 제가 원자료부터 다시 확인해 보겠습니다.”

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