“AI가 아동 방임 집단 탐지”…美, 복지 사각 해소 촉진

AI 기반 위기탐지 기술이 아동 방임과 동물 학대 등 사회적 돌봄 사각지대 해소의 실마리로 떠오르고 있다. 최근 미국 오하이오주 톨레도에서는 고양이 학대 신고에 출동한 경찰이 13명 아동이 방치된 극심한 위기 현장을 발견하면서, AI∙데이터 연계형 복지 안전망의 필요성이 다시 주목받는다. IT업계와 공공기관은 아동 안전 확보를 위해 신고 데이터, 위기 기록, 현장 CCTV 등 다양한 정보를 통합 분석하는 AI 시스템 개발에 속도를 내고 있다. 업계에 따르면 미국 경찰청은 아동 방임 및 학대 단서가 담긴 신고 데이터를 AI로 실시간 분류해, 주거 환경 위험 신호나 반복 위험 가구를 조기에 선별하는 고도화 작업을 추진 중이다.

이러한 AI 탐지 시스템은 문자·음성 신고, 이력 데이터, 주변 이웃의 신고 빈도까지 연계해 분석한다. 예를 들어 “지독한 악취”, “방임된 동물”과 같은 언어적 단서를 딥러닝(심층 신경망) 모델이 조합해 기존보다 최대 10배 빠르게 교차 위기군 신호를 감지한다. 개인정보 보호 및 법적 기준에 부합하면서도, 복지기관 통합 플랫폼과 연동해 아동 위험 감지 시 신속한 현장 출동과 조치가 가능하도록 설계되고 있다.

실제 미국 일부 지자체는 기존 수동 판정시스템 대비, AI 기반 탐지 시스템 도입 후 1년 내 고위험 아동별 개입률이 2배 이상 높아졌다고 밝혔다. IT업계는 향후 경찰, 아동복지, 동물보호 등 다기관 데이터를 실시간 호환해 위기군을 신속하게 발굴하는 ‘사회안전 데이터 허브’ 구축에 주목하고 있다.

다만 개인정보 오남용, 과잉 추적 등 윤리 문제와 함께 AI 탐지의 신뢰성, 출동 프로토콜 표준화 등 제도적 쟁점도 제기되고 있다. 미국은 AI 윤리법 및 주정부별 데이터 처리 가이드라인을 마련하며, 2025년까지 AI 기반 사회 안전망의 확대 시범사업을 추진할 계획이다. 국내에서도 유사한 복지 데이터 연계, AI 위기분석 플랫폼 확대 논의가 본격화되는 만큼, 전문가들은 “기술과 윤리, 산업과 제도의 균형 속에 아동 등 사회 취약 계층의 실질적 안전망 확보가 핵심이 될 것”이라고 분석하고 있다.

산업계는 이번 사례를 계기로 AI 기반 위기 탐지 기술이 실제 복지 현장에 안착할 수 있을지 주시하고 있다.