“AI가 동물학대도 감지한다”…중국 사례에 반려동물 플랫폼 긴장

중국에서 한 애완동물 미용사가 반일 감정을 이유로 일본 혈통의 시바견을 폭행하고 모욕적인 발언을 내뱉는 영상이 사회관계망서비스를 통해 확산되며, 온라인 여론과 더불어 디지털 기술을 활용한 동물학대 감시 체계 필요성이 다시 부각되고 있다. 동물학대 장면이 스마트폰 영상과 SNS를 통해 실시간에 가깝게 공유되면서, AI가 탑재된 영상 분석 시스템과 온라인 신고 플랫폼이 반려동물 산업의 필수 인프라가 돼야 한다는 지적도 힘을 얻고 있다. 반려동물 미용업이 폭발적으로 성장하는 가운데, 규제와 기술 인프라의 비대칭이 드러난 사건으로 평가된다.

대만 매체 보도에 따르면 최근 중국 장쑤성의 한 애완동물 미용실에서 시바견을 상대로 한 폭행 장면이 담긴 영상이 SNS를 통해 퍼졌다. 영상 속 미용사는 시바견의 입을 손으로 거칠게 막고 목을 조르는 동작을 여러 차례 반복했고, 개가 고통을 호소하는 듯 울부짖는 상황에서도 팔로 목을 조이는 헤드록 자세를 취하거나 앞다리를 강하게 잡아당겼다. 일부 장면에서는 막대기로 개의 몸을 치는 모습도 포착됐다. 동시에 미용사는 “정신이 나갔다”는 식의 비하 표현과 함께 “아직 너희 나라에 있다고 생각하느냐, 그 나라는 이미 항복했다”는 발언을 쏟아내며 일본을 직접 언급해, 정치적 감정을 특정 견종에 투사했다는 비판을 자초했다.

이번 사건은 스마트폰으로 촬영된 짧은 영상이 SNS 알고리즘을 타고 빠르게 확산되는 전형적인 디지털 전파 양상을 보였다. 사용자들이 영상의 충격도, 댓글 반응, 공유 수 등을 기반으로 반복적으로 상호작용하면서 알고리즘 추천 빈도가 높아졌고, 그 결과 불과 짧은 시간 안에 광범위한 온라인 비판 여론이 형성됐다. 이런 구조에서 기존 방식처럼 오프라인 민원이나 사후 단속에만 의존하는 동물보호 시스템은 속도와 범위 양면에서 한계를 드러낼 수밖에 없다는 분석이 나온다. 업계에서는 영상 내 행동 패턴과 음성을 분석해 폭행, 비명, 욕설 등 특정 신호를 감지하는 AI 모델을 플랫폼 단위에 탑재하면, 동물학대를 조기 포착할 수 있을 것으로 보고 있다.

실제 AI 영상 분석 기술은 이미 보안 감시와 스마트 팩토리에서 활용되고 있다. 사람의 폭행 동작, 넘어짐, 과속 운전 같은 이상 행동을 택티컬하게 인식하도록 학습된 모델을 반려동물 산업에 이식할 경우, 목을 조르는 손동작, 반복적인 타격, 동물의 비정상적 비명 패턴을 시그널로 삼을 수 있다. 동물 울음소리의 주파수와 지속 시간을 분석하는 음성 인식 알고리즘을 결합하면, 육안으로 감지하기 어려운 학대 상황도 조기 포착할 여지가 있다. 다만 동물의 종과 개체별 행동 스펙트럼이 넓어 데이터 수집과 레이블링에 시간이 필요하다는 점은 단기 상용화의 제약 요소로 거론된다.

반려동물 미용실, 호텔, 위탁 관리 시설 등에서의 학대는 상시 관찰자가 부재한 밀폐된 공간에서 벌어지는 경우가 많다. 이 때문에 일부 국가에서는 매장 내부에 CCTV 설치와 일정 기간 영상 보관을 의무화하고, 클라우드 기반 모니터링 시스템을 도입하는 방안이 논의되고 있다. AI를 활용하면 다량의 영상에서 이상 징후가 감지됐을 때만 담당 인력이 열람하도록 해, 인력 부담과 프라이버시 우려를 동시에 줄일 수 있다는 주장도 제기된다. 여기에 모바일 앱을 이용한 디지털 신고 시스템을 연계하면, 소비자가 촬영한 영상과 위치 정보, 시간 데이터를 구조화된 형태로 제출할 수 있어, 당국의 사실 확인과 후속 조치가 빨라질 수 있다.

해외에서는 이미 유사한 기술적 접근이 등장하고 있다. 북미와 유럽을 중심으로 일부 스타트업이 유기견 보호소와 협력해 AI 기반 케이지 모니터링 솔루션을 시험 중이다. 카메라와 센서로 동물의 움직임, 짖는 패턴, 식사량 변화를 분석해 스트레스 지수를 예측하고, 폭력적 개입이 의심되는 경우 관리자에게 경고 알림을 보내는 방식이다. 일본에서도 반려동물 호텔에 설치된 카메라를 스마트폰 애플리케이션과 연동해 보호자가 실시간으로 영상을 확인하고 이상 행동을 AI가 먼저 감지해 알림을 보내는 서비스가 점차 늘고 있다. 이런 흐름과 비교할 때, 이번 중국 사례는 반려동물 산업 규모에 비해 디지털 보호 인프라가 상대적으로 뒤처져 있다는 평가를 피하기 어려운 대목이다.

문제는 기술 도입이 곧바로 제도 개선으로 이어지지 않는다는 점이다. 동물보호 관련 법과 규제는 국가마다 수준 차가 크고, 민간 업장 내부 영상에 대한 프라이버시 보호와 영업 비밀 보장 문제도 얽혀 있다. AI가 감지한 학대 의심 신호를 어느 단계에서 공권력 개입의 근거로 볼지, 허위 경보와 알고리즘 편향에 따른 책임은 누가 질지 역시 논쟁 지점이다. 개인정보와 영업장 내부 영상 데이터를 클라우드에 저장하고 분석하는 과정에서 데이터 보호 기준을 어떻게 설정할지도 향후 쟁점이 될 전망이다.

전문가들은 이번 사건이 정치적 갈등과 온라인 혐오가 반려동물에게 투영된 사례라는 점에서 디지털 플랫폼의 콘텐츠 관리 책임도 함께 논의돼야 한다고 본다. 혐오 표현이 포함된 학대 영상이 확산될수록 모방 범죄 위험이 커질 수 있어, 플랫폼 단위에서 동물학대 관련 영상을 사전 차단하거나 경고 문구를 부착하는 필터링 정책을 마련할 필요가 있다는 지적이다. 동시에, 학대 증거 확보와 공익 제보라는 측면도 함께 고려해야 해 기술적·법적 균형점 찾기가 과제로 남는다.

이번 시바견 학대 사건은 중국과 일본 간 정치적 긴장 속에서 벌어졌지만, 디지털 시대 반려동물 보호 체계 전반의 취약함을 드러낸 사례로도 해석된다. 반려동물 산업이 성장할수록, 오프라인 규제와 함께 AI 영상 분석, 클라우드 기반 모니터링, 온라인 신고 플랫폼 등 IT 인프라를 어떻게 설계하느냐가 동물복지 수준을 가르는 변수가 되고 있다. 산업계와 당국이 기술과 제도의 접점을 어디에 그을지, 실제 시장에 작동 가능한 보호 체계를 구축할 수 있을지 주목된다.