기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 그 흐름이 더디어질 조짐은 보이지 않습니다. 하지만 모든 발전이 긍정적인 것만은 아닙니다. 실제로 2021년의 주요 기술 트렌드 중 일부는 직접 사용하지 않더라도 심각한 개인정보 침해와 보안 문제로 이어질 수 있습니다.
유해한 기술의 발전 자체를 막기는 어렵지만, 이러한 미래 지향적 기술 트렌드가 어떤 위험을 품고 있는지 제대로 이해하면 스스로를 보호할 수 있습니다.
1. 성능과 보안이 떨어지는 저가형 홈 어시스턴트
최초의 소비자용 스마트 홈 어시스턴트는 2014년 출시된 아마존 에코 스피커였습니다. 이후 구글 홈, 애플 홈팟 등 주요 브랜드들이 잇달아 경쟁 제품을 선보였습니다.
홈 어시스턴트 기술은 일종의 AI 혁명이자 빅데이터와 머신러닝의 대표적인 응용 사례입니다. 그러나 이 기기를 사용할 때의 프라이버시 문제는 여전히 논란의 여지가 있으며, 프라이버시 옹호론자들과 기기 제조사 간의 논쟁은 현재도 계속되고 있습니다.
분명한 사실 하나는 시장에 유통되는 유명 브랜드의 홈 어시스턴트 스피커는 보안이 상당히 탄탄하다는 점입니다. 아마존, 구글, 애플이 충성 고객에게 취약한 보안의 제품을 판매할 가능성은 낮기 때문입니다.
하지만 모든 브랜드가 사용자 보안을 똑같이 중요하게 여기는 것은 아닙니다.
2022년까지 전 세계 가정의 절반 가까이에 스마트 홈 어시스턴트가 보급될 것으로 추산됩니다. 그러나 모두가 구글이나 아마존의 100달러가 넘는 고가 제품을 구매할 여유가 있는 것은 아닙니다.
누구나 스마트 스피커 트렌드에 동참하려는 가운데, 더 저렴하고 품질이 낮은 제품들이 시장에 진입하고 있습니다. 안타깝게도 많은 IoT 기기와 마찬가지로 이런 스마트 스피커에는 외부 침입자로부터 가정 네트워크를 지켜줄 내장 보안 장치가 크게 부족합니다.
2. 신뢰하기 어려운 얼굴 인식 소프트웨어
얼굴 인식 소프트웨어는 탄생한 지 10년이 채 되지 않았지만 놀라운 발전을 이루었습니다. 얼굴 인식을 활용한 비밀번호 없는 로그인 같은 편의 기능을 제공했을 뿐 아니라, 실종자를 찾는 데도 도움을 주었습니다.
이상적인 조건(대부분의 얼굴 인식 시스템이 테스트되는 환경!)에서는 99.9%의 정확도라는 거의 완벽한 결과도 가능합니다. 실험 환경에서는 균일한 조명과 명확한 각도로 촬영된 고품질 이미지가 제공되기 때문입니다. 그러나 현실 세계의 사진은 그렇게 찍히지 않습니다.
조명 상태가 나쁘면 정확도는 급격히 떨어집니다. 마스크 착용은 물론 짙은 화장, 수염, 안경, 피어싱, 의료용 마스크 등 얼굴의 변화도 같은 영향을 미칩니다.
얼굴 인식 소프트웨어는 이상적이지 않은 조건에서도 사용할 수 있지만, 얼굴 인식이 완벽하다는 막연한 믿음은 우려스러운 부분입니다. 특히 저품질 소프트웨어로 특정 개인을 추적하거나 범죄를 신고하는 데 활용될 때 그 위험성은 더욱 커집니다.
3. 보안이 취약한 자율주행차와 반자율주행차
자율주행차의 사이버 보안은 결코 가볍게 넘길 문제가 아닙니다. 개인 기기와 달리, 보안이 뚫린 자동차 시스템은 개인정보와 데이터 유출을 넘어 신체적 안전까지 위협할 수 있습니다.
완전 자율주행차가 대중적인 교통수단이 되기에는 아직 멀었지만, 전 세계 여러 도시에서는 이미 상당한 수의 자율주행차가 운행되고 있습니다.
자율주행차와 반자율주행차는 거의 항상 인터넷에 연결되어 있습니다. 차량 곳곳에 설치된 센서들의 계측값과 데이터를 분석을 위해 중앙 클라우드 환경으로 끊임없이 전송합니다.
자동차 제조사들도 차량 보안 확보에 최선을 다하고 있지만, 전 세계 대기업들이 겪은 무수한 해킹 사례가 증명했듯이 온라인이든 오프라인이든 100% 안전한 시스템은 존재하지 않습니다.
4. 주류 기술로 자리 잡는 딥페이크
딥페이크는 처음 등장했을 때 현대 기술의 경이로움 중 하나로 여겨졌습니다. 한 사람 또는 여러 사람의 짧은 딥페이크 영상을 만들려면 방대한 시각 데이터와 강력한 컴퓨터 성능이 필요했기 때문입니다.
과거에는 허위 정보를 퍼뜨리고 평판을 훼손하는 딥페이크 영상이 만들어진다 해도 그 대상은 정치인이나 연예인 같은 유명인이었을 가능성이 높았습니다.
그러나 이제는 상황이 완전히 달라졌습니다.
오늘날 온라인 이용자 대부분이 접근할 수 있는 기술로 누구든 누구의 딥페이크를 만들 수 있습니다. 게다가 여러 각도에서 촬영된 수백 장의 사진과 영상도 더 이상 필요하지 않습니다. 실제로 몇 장의 SNS 프로필 사진과 짧은 영상 클립만으로도 설득력 있는 딥페이크 영상을 제작할 수 있습니다.
딥페이크의 주류화와 함께 또 하나의 문제가 대두되고 있는데, 바로 얼굴 인식 소프트웨어와의 결합입니다. 국내 성균관대학교의 최근 연구에 따르면, 높은 평가를 받는 얼굴 인식 소프트웨어조차 딥페이크 샘플에 속을 위험이 있는 것으로 나타났습니다.
5. 당연시되는 프라이버시 부재
1948년 유엔이 프라이버시를 인권으로 선포한 데에는 분명한 이유가 있습니다. 프라이버시는 표현의 자유, 자기 표현의 능력, 자율성, 그리고 평범한 사람이 평화롭게 살며 존엄을 유지할 수 있는 권리의 초석이기 때문입니다.
그럼에도 프라이버시는 전 세계적으로 가장 제대로 보호받지 못하는 권리 중 하나입니다. 게다가 많은 사람들이 프라이버시를 크게 신경 쓰지 않는 듯 보입니다. 설문 조사에 따르면 전 세계 인터넷 이용자의 13%가 온라인 콘텐츠와 서비스를 무료로 이용할 수 있다면 개인정보 포기를 감수할 의향이 있다고 답했습니다.
지난 몇 년간 유럽의 GDPR(GDPR)이나 캘리포니아 소비자 프라이버시법(CCPA)과 같은 주 단위 프라이버시법을 법적으로 시행하려는 노력이 여러 차례 있었습니다. 그러나 이러한 규정들은 상업 조직이 개인정보를 수집하는 행위 자체를 금지하기보다는 사용자의 동의를 받도록 요구할 뿐입니다.
그래서 요즘 거의 모든 웹사이트에서 쿠키 수락을 요청하는 팝업이 폭증한 것입니다. 그 결과 '프라이버시 피로(privacy fatigue)'라 불리는 새로운 형태의 알림 피로가 나타났습니다. 이제 사용자들은 웹사이트가 어떤 종류의 데이터를 요구하는지 확인하지 않은 채 무조건 쿠키와 데이터 요청에 동의하고 있습니다.
위험한 기술 트렌드에 왜 관심을 가져야 할까?
부정적인 결과를 낳는 기술 트렌드는 우리의 통제를 벗어난 일처럼 느껴질 수 있습니다. 안타깝게도 기술을 완전히 버리고 오프그리드 생활을 하지 않는 한 이런 흐름에서 완전히 벗어나기는 어렵고, 그 경우에도 특정 기술을 포기하기란 쉽지 않습니다.
하지만 이미 진행되고 있는 일을 막을 수 없다 해도, 그 사실을 정확히 알고 있다면 최악의 상황에 미리 대비할 수 있습니다. 그리고 어떤 영역에서는 자신의 돈과 시간을 어디에 쓰는지 선택함으로써 특정 문제에 대한 자신의 입장을 표현할 수도 있습니다.