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TL;DR
Flock Safety가 기존에 번호판만 기록하고 운전자를 추적하지 않는다고 밝혀온 것과 달리, WIRED가 확인한 새 AI 시스템 OS Investigate는 차량이 언제 어디를 얼마나 자주 이동했는지에 따라 잠재적 목격자와 연관 차량을 골라냅니다. 경찰관은 69개의 사전 작성 프롬프트나 직접 입력한 자연어 명령으로 특정 번호판이나 범죄 혐의 없이 지역·시간·방문 패턴을 검색할 수 있고, 결과는 경찰 기록과 상업 데이터베이스를 거쳐 이름·주소·친척·온라인 계정으로 확장됩니다. 코드에는 2분 이내 같은 카메라에 포착된 횟수와 confidence threshold 0.75를 이용해 연관 차량을 찾는 방식, 인물 배경 조사를 한 번에 실행하는 workup 기능 등이 담겼지만 실제 서버의 처리와 모델 거부 정책은 확인되지 않았습니다. 이미 Flock 카메라가 낙태 수사와 사적 관계 추적 등에 오용됐다는 사례가 나온 가운데, 회사는 검색 감시 장치를 예고하면서도 자동 단서 생성과 cross-camera correlation을 포함한 agentic policing 플랫폼으로 사업을 넓히고 있어 헌법상 사생활 보호와 무차별 수사의 경계가 쟁점이 됩니다.
섹션별 상세
Flock Safety는 오랫동안 자사 기술이 사람을 인식하거나 추적하지 않고 번호판만 기록한다고 설명했지만, 새 AI 시스템 OS Investigate는 차량 이동 패턴만으로 운전자와 잠재적 목격자를 찾도록 설계됐습니다. 경찰관은 번호판이나 용의자 이름 대신 장소, 시간대, 반복 방문 같은 행동 조건을 입력할 수 있으며, 시스템은 조건에 맞는 차량 목록을 반환합니다. 이 차량 기록은 경찰 사건 파일과 911 출동 기록, 상업용 신원 데이터와 연결돼 이름, 집 주소, 친척 정보로 확장될 수 있어 기존의 특정 차량 조회 방식이 광범위한 의심 대상 선별 방식으로 바뀝니다.
OS Investigate에는 경찰관이 선택하거나 수정할 수 있는 사전 작성 프롬프트 69개가 포함됐고, 자체 프롬프트를 입력하는 일반 채팅창도 제공됩니다. WIRED가 Flock Safety 웹사이트의 로그인 페이지에서 확보한 450개 이상의 파일에는 번호판 스캔, 카메라 메타데이터, 체포 기록, 사건 파일, 출동 기록, 탄도 결과와 Social Security number·생년월일·전화번호 등을 포함한 상업 데이터베이스에 접근하는 45개 도구의 코드가 담겨 있었습니다. 특정 지역에서 최근 14일 동안 가장 자주 포착된 차량을 목격자로 추정하거나, 여러 매장·은행·주유소를 반복 방문한 차량을 찾는 프롬프트는 범죄나 표적을 먼저 지정하지 않아 무고한 운전자도 검색 결과에 포함할 수 있습니다.
차량 간 연관성은 같은 카메라에 2분 이내 함께 나타난 횟수를 세는 방식으로 계산되며, 기본 신뢰 임계값 0.75에서 세 번 이상 함께 포착된 차량을 최대 20대까지 찾아냅니다. 검색 결과는 번호판에서 이름과 주소로 변환되고, 추가 명령인 workup은 이름과 생년월일을 바탕으로 차량, 과거 용의자 기록, 친척, 전화번호와 온라인 계정을 한 번에 조회합니다. 경찰 기록과 상업 데이터가 자연어 명령 아래 연쇄적으로 결합되면, 차량 이동 기록이 개인별 수사 dossier로 바뀌는 구조가 형성됩니다.
Flock Safety가 제공한 코드에는 검색 사유를 입력하는 양식이 있지만 사유의 내용이나 길이에 대한 실질적 기준은 보이지 않았고, 사건 번호도 최소 세 글자인지만 확인하는 것으로 나타났습니다. WIRED는 로그인 없이 제공된 코드와 인터페이스를 재구성했으며, 독립 보안·프라이버시 연구자 Buchodi가 주요 분석을 별도로 재현했습니다. 다만 코드만으로는 실제 서버가 요청을 어떻게 처리하는지, 모델에 어떤 지시를 내리는지, 위험한 명령을 거부하는지까지 확인할 수 없어 공개된 기능과 실제 운영 범위 사이에는 불확실성이 남습니다.
이 시스템은 Flock Safety 카메라가 이미 광범위하게 오용됐다는 논란 속에서 개발되고 있습니다. 텍사스 경찰관이 자가 낙태를 한 여성을 찾기 위해 전국 83,000개가 넘는 카메라를 검색했고, Washington Post는 아내·연인·전 연인 등을 추적한 혐의로 기소되거나 의심받은 경찰관 50명을 집계했으며, Electronic Frontier Foundation은 10개월간 1,200만 건이 넘는 검색 중 약 20%가 모호한 사유를 사용했다고 분석했습니다. Flock Safety는 이상 검색 감시, 의심 사용자의 자동 차단, 사건 코드 의무화를 예고했지만, 동시에 자동 단서 생성과 카메라 간 상관 분석을 포함한 다단계 AI workflow를 구축하고 있어 감시 플랫폼이 agentic policing으로 확장될 가능성을 키웁니다.
용어 해설
- 자동 번호판 인식기(Automatic License Plate Reader)
- — 차량을 촬영한 뒤 번호판 문자를 추출해 경찰이 찾는 차량 목록이나 이동 기록과 대조하는 감시 장비입니다. Flock Safety의 기존 사업은 차량을 식별하는 데 초점을 뒀지만, OS Investigate는 이 기록을 사람과 행동 패턴 추적에 활용하는 방향으로 확장합니다.
- 지오펜스 검색(Geofence Search)
- — 지도에서 특정 구역을 지정하고 일정 시간 동안 그 안에 있었던 기기나 차량의 기록을 조회하는 방식입니다. 기사에서는 물리적 경계를 입력하는 검색뿐 아니라 여러 장소를 반복 방문한 차량까지 AI가 찾아내는 더 세밀한 검색으로 확대될 수 있다고 지적합니다.
- 자연어 프롬프트(Natural-Language Prompt)
- — 사용자가 일상 언어로 원하는 검색이나 작업을 입력하면 시스템이 해당 명령을 처리하는 인터페이스입니다. OS Investigate는 경찰관이 미리 작성된 문장을 고르거나 수정하고, 직접 새로운 문장을 입력해 방대한 경찰·상업 데이터베이스를 조회하도록 구성됐습니다.
- 카메라 간 상관 분석(Cross-Camera Correlation)
- — 여러 감시 카메라에서 같은 차량이나 함께 나타나는 차량의 출현 시점을 비교해 이동 관계를 찾는 처리 방식입니다. OS Investigate는 동일 카메라에 2분 이내 함께 포착된 횟수를 세어 특정 차량의 연관 차량을 순위화하며, 향후 자동화된 교차 카메라 분석으로 확장될 예정입니다.
- 에이전틱 치안(Agentic Policing)
- — 경찰관의 자연어 요청을 바탕으로 AI가 여러 데이터베이스와 검색 도구를 연쇄적으로 사용해 수사 단서를 만드는 치안 운영 방식입니다. 기사에서 제시된 시스템은 차량 검색, 체포 기록 조회, 주소 확인과 인물 배경 조사를 하나의 작업 흐름으로 연결하며, Flock Safety는 다단계 AI workflow와 자동 lead generation을 채용 공고에 포함했습니다.
- 미국 수정헌법 제4조(Fourth Amendment)
- — 미국에서 경찰의 수색과 압수에 관한 사생활 보호 기준을 규정하는 헌법 조항입니다. 기사에서 인용된 전문가들은 기업이 보유한 위치 기록을 경찰이 요구할 때 이 조항이 적용된다는 대법원 판단과, Flock Safety의 지오펜스·이동 패턴 검색이 충돌할 가능성을 지적합니다.
기술
- Flock Safety
- OS Investigate
- Automatic License Plate Reader
- AI
- 자연어 프롬프트
- cross-camera correlation
- 다단계 AI workflow
활용 사례
- 차량 이동 패턴을 이용한 잠재적 목격자 검색
- 함께 이동하는 차량과 차량 연관자 추적
- 지역·시간·행동 조건에 따른 차량 검색
- 경찰 기록과 상업 데이터베이스를 결합한 인물 배경 조사
- 자동화된 수사 단서 생성
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원문 발행 2026. 08. 19.수집 2026. 08. 19.출처 타입 RSS
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