AI와 복합 현실로 변화하는 경찰의 미래: 스웨덴 우메오 대학교가 탐구하는 신기술의 가능성

경찰관의 시야에 AI 정보——「미래의 수사」를 지탱하는 기술과, 맡겨서는 안 되는 판단

눈앞의 차량을 보면서, 그 주변에 디지털 정보가 떠오른다. 손에 든 화면에 시선을 내리지 않고, 필요한 정보를 확인할 수 있다——.

그런 미래적인 경찰 활동으로 이어지는 연구를, 스웨덴의 우메오 대학 등의 연구팀이 진행하고 있다. 사용하는 것은, AI와 「복합 현실(MR)」을 결합한 대화형 시스템이다.

2026년 10월 8일에 Phys.org와 같은 대학이 소개한 연구에서는, 경찰관과 교관이 참가하는 훈련을 통해, 현장에서의 의사결정을 지원할 가능성과, 도입에 따른 윤리적 문제를 검토했다.

주목할 점은, 경찰관을 AI로 대체하는 연구가 아니라는 것이다. 연구자가 중시하는 것은, 인간이 판단하는 능력을 유지하면서, 디지털 정보를 어떻게 활용할 것인가라는 질문이다.

현실의 풍경에 정보를 겹치는 「복합 현실」이란

MR은, 현실의 공간에 디지털 정보나 물체를 겹쳐놓는 기술이다. 시야를 가상 공간으로 덮는 VR과는 달리, 주변의 사람이나 차, 건물 등을 보면서, 추가 정보를 참조할 수 있다.

이번 연구에서는, 마이크로소프트의 헤드셋 「HoloLens」가 사용되었다. 시선이나 음성에 의한 조작이 가능하며, 물체의 식별이나 잠재적 위험의 파악 등을 지원하는 용도가 검토되고 있다.

경찰 활동에서는, 눈앞의 상황이 시시각각 변한다. 상대의 움직임, 주변 사람의 위치, 동료와의 연계 등, 여러 정보를 주의해야 한다.

그 와중에, 필요한 정보가 시야 안에서 확인할 수 있다면, 상황 파악을 도울 가능성이 있다.

하지만, 정보는 많다고 해서 좋은 것은 아니다. 표시가 너무 많거나, 잘못된 정보가 강조되면, 눈앞의 변화를 놓치는 원인이 될 수 있다. 중요한 것은, 무엇을 표시할 수 있는가뿐만 아니라, 무엇을, 언제, 어느 정도 보여줄 것인가이다.

경찰관과 교관 39명이 참가, 훈련에서 호의적인 평가

연구는, 스웨덴과 스페인 카탈루냐의 경찰 교육 기관 및 법 집행 기관과 협력하여, 여러 단계로 나누어 실시되었다. 참가자는 경찰관과 교관 총 39명이었다.

실질적인 시험에 앞서, 참가자는 두 개의 워크숍을 받았다. 하나는, 신뢰할 수 있는 AI의 기본 원칙을 배우는 것. 또 하나는, MR과 HoloLens를 실제로 체험하는 것이다.

그 후, 위험도가 높은 상황을 가정한 차량 정지 훈련에서, HoloLens를 지원 도구로 사용했다.

대학의 발표에 따르면, 참가자는 시스템의 유용성, 사용 용이성, 신뢰성에 대해 매우 호의적이었다고 한다. 경찰관이기도 하며, 같은 대학에서 가르치는 안데르스 쇠그스텔 씨는, 참가자의 관심이 높고, 많은 가능성을 발견했다고 설명하고 있다.

여기에는, 기술 개발 측과 경찰 실무 측이 협력한 의의도 있다. 개발자가 편리하다고 생각하는 기능과, 현장에서 정말로 필요한 기능은, 반드시 일치하지 않는다. 양측의 지식을 모으는 것이, 실용성을 생각하는 출발점이 되고 있다.

「호평이었다」와 「안전성이 입증되었다」는 다르다

한편, 이번 결과를 「AI를 사용하면 경찰 활동이 안전해진다고 입증되었다」고 받아들이는 것은 이르다.

소개 기사에서 제시된 주요 성과는, 훈련을 경험한 참가자에 의한 호의적인 평가다. 실제 거리에서 사고가 몇 건 줄었는지, 오인식이 얼마나 방지되었는지, 등의 효과가 제시된 것은 아니다.

사용자가 신뢰할 수 있다고 느끼는 것과, 시스템이 다양한 상황에서 정확히 작동하는 것은, 별개의 문제이다.

예를 들어, 어두운 장소, 우천, 사람이 밀집한 장소, 통신이 불안정한 환경에서도 지원이 기능하는가. 잘못된 정보가 나왔을 때, 경찰관은 그것을 간파할 수 있는가. 이러한 점은, 실운영을 생각하는 데 있어 확인할 필요가 있다.

이들은 앞으로의 검증에서 물어볼 논점이며, 이번 소개 기사에서 해결된 것으로 판단할 수 있는 것은 아니다.

기대할 수 있는 연구이기 때문에, 이용자의 감상, 기술의 성능, 사회 전체에 대한 효과를 나누어 읽는 것이 중요하다.

자동화가 진행될수록, 윤리적 문제도 무거워진다

연구팀은, 기능을 낮은 것부터 높은 것까지 세 가지 위험 수준으로 나누어 분석했다. 그 결과, 자동화의 정도가 높아질수록, 프라이버시, 투명성, 알고리즘의 편향에 관한 윤리적 위험이 증가한다고 정리하고 있다.

경찰관에게 참고 정보를 제시하는 것과, AI가 사람이나 상황을 평가하고, 그 후의 대응까지 강하게 방향을 잡는 것은, 영향의 크기가 다르다.

만약 시스템이 눈앞의 인물을 위험하다고 잘못 평가한 경우, 그 표시가 경찰관의 선입견을 낳을 가능성이 있다. 반대로, 위험을 놓친 결과, 경계가 약해질 수도 있다.

이는 이번 훈련에서 실제로 일어난 것으로 보고된 사건은 아니다. 판단 지원 시스템을 도입할 때에 상정해야 할 문제이다.

또한, 시야에 들어온 영상이나 정보를 기록하는 설계라면, 사건과 관계없는 행인의 정보를 어떻게 다룰 것인가도 물어야 한다. 저장 기간, 열람할 수 있는 사람, 외부로의 제공, 삭제 절차까지 포함해서 생각해야 한다.

헤드셋 자체의 성능만으로는, 이러한 과제에 답할 수 없다.

「마지막은 인간이 결정한다」를 형식적으로 만들지 않기 위해

연구자는, 시스템을 완전히 자율화하지 않고, 최종적인 판단을 인간이 해야 한다고 강조한다.

그러나, 인간이 마지막에 조작하면, 그것만으로 충분한 것은 아니다. 실제로는 AI의 표시를 그대로 받아들이고 있다면, 인간의 판단은 형식적인 것이 되고 만다.

일본에서 유사한 시스템을 검토할 경우에도, 경찰관이 AI의 정보를 검토할 수 있는 설계가 필요할 것이다.

예를 들어, 표시된 정보가 직접 관찰된 사실인지, 과거의 기록인지, AI에 의한 추정인지 구별할 수 있는 것. 정보가 오래되었거나, 불확실한 경우에, 그 한계를 알 수 있는 것. 그리고, 현장에서 보고 들은 사실과 모순될 때, AI의 제안을 거부할 수 있는 것이다.

더 나아가, 나중에 대응을 검증할 수 있도록, 어떤 정보가 제시되었고, 인간이 어떻게 판단했는지를 확인할 수 있는 시스템도 중요해진다.

「인간이 책임을 진다」는 말을 실질적인 것으로 만들기 위해서는, 인간이 판단할 수 있는 정보와 재량을 남길 필요가 있다.

SNS에서는 논문 소개가 중심, 일반 시민의 평가는 아직 보이지 않는다

SNS 상에서는, 이번 논문을 소개하는 공개 게시물이 확인된다.

공저자 베르나트 비볼라스 조르다 씨는 LinkedIn에서 논문의 게재를 보고하고, 카탈루냐 공공 안전 연구소, 우메오 대학, 기업이 관여하는 유럽의 공동 프로젝트에서 태어난 성과로서 소개하고 있다.

또한, 에릭 볼그룬드 씨도 LinkedIn에서, 우메오의 경찰 교육 부문 등이 다루는, 경찰 전술에서의 AI의 과제를 다루는 연구로서 논문을 공유했다.

확인된 게시물에서는, 연구 성과를 전문적인 논의로 연결하려는 움직임이 엿보인다.

하지만, 이들은 논문 자체를 소개하는 게시물이며, 10월 8일의 뉴스에 대한 일반 시민의 반응을 모은 것은 아니다. 확인된 범위에서는, 시민의 찬반이나 일본의 SNS 상의 반응을 판단할 수 있는 자료는 갖추어져 있지 않다.

따라서, 「SNS에서는 환영의 목소리가 쇄도」「감시 사회에 대한 불안이 확산되고 있다」와 같은 표현은, 이 연구에 대해서는 사용할 수 없다. 현 단계에서 보이는 것은, 연구의 공유가 진행되고 있다는 것까지이다.

일본에 끌어들여 생각한다면, 도입 전의 검증이 열쇠가 된다

이 연구는, 일본의 경찰에서 같은 시스템의 도입이 결정되었다는 뉴스는 아니다. 그래도, AI를 공공의 안전에 어떻게 사용할 것인가라는 문제는, 일본에도 통한다.

특히 생각하고 싶은 것은, 경찰관에게의 편리함뿐만 아니라, 대응을 받는 시민에게의 안전이나 납득감이다.

빠르게 정보를 확인할 수 있어도, 잘못된 추정에 의해 불필요하게 경계되거나, 설명 없이 기록이 남겨진다면, 시민의 신뢰로 이어진다고는 할 수 없다.

일본에서 검토한다면, 우선은 훈련 환경에서, 정보의 표시 방법이나 오인에 대한 대응을 확인하는 것이 생각된다. 경찰관의 작업 부담이 어떻게 변하는지에 더해, 시야를 방해하지 않는지, 상대와의 대화에 집중할 수 있는지도 평가하고 싶다.

평가 항목도, 처리 속도만으로는 불충분하다. 판단의 정확성, 불필요한 개입을 피할 수 있는지, 기록을 적절히 관리할 수 있는지, 시민에게 설명이 가능한지, 등의 점을 포함할 필요가 있을 것이다.

이는 연구에서 일본을 위한 효과가 확인되었다는 의미는 아니며, 이번 성과를 일본 사회에 끌어들여 생각할 때의 논점이다.

앞으로 필요한 것은 「AI를 사용하는 훈련」과 「AI를 의심하는 훈련」

연구팀은, 이러한 기술을 경찰의 기초 교육에 포함시켜, 미래의 경찰관이 가능성과 약점을 모두 빠른 단계에서 배우는 것에 의의가 있다고 생각하고 있다.

조작 방법을 익히는 것만으로는 충분하지 않다. 어떤 조건에서 정보가 불확실해지는지, 표시와 현실이 어긋났을 때 어떻게 할 것인지, 지원이 없어져도 대응할 수 있는지. 그런 능력까지 길러야 한다.

이번 연구가 보여주는 것은, 경찰관의 시야에 정보를 늘리는 기술의 가능성과, 그 정보를 판단에 지배시키지 않기 위한 과제이다.

AI가 제시한 것을 보면서도, 눈앞의 사람의 목소리나 움직임에 주의를 계속 기울일 수 있는가. 미래의 경찰 활동의 질은, 기기의 새로움뿐만 아니라, 그것을 사용하는 인간의 판단을 어떻게 지키는가에 달려 있다.

출처・참고 URL

1. Phys.org：
   2026년 10월 8일 공개. 연구의 개요, 39명이 참가한 훈련, 이용자의 평가, 윤리적 과제를 소개.
   https://phys.org/news/2026-10-ai-reality-police.html

2. 우메오 대학：연구 기관에 의한 공식 발표
   경찰 연구와 컴퓨터 과학의 공동 연구, HoloLens를 사용한 검증, 인간의 판단을 유지할 필요성, 경찰 교육에 대한 전망을 확인.umu.se
   https://www.umu.se/en/news/research-shows-how-ai-and-mixed-reality-can-enhance-police-work_12196568/

3. 연구 논문：Trustworthy AI and Mixed Reality in Police Interventions: Challenges and Opportunities
   Journal of Artificial Intelligence Research 게재. 이하 논문의 DOI. 연구 내용의 기술은, 제시된 기사와 대학의 공식 발표에 기초함.
   https://doi.org/10.1613/jair.1.19461

4. LinkedIn：공저자 베르나트 비볼라스 조르다 씨의 공개 게시물
   논문 게재와, 공동 프로젝트의 성과임을 소개한 게시물. SNS에서의 연구 공유의 예로서 참조.Bernat Vivolas Jordà
   https://www.linkedin.com/posts/bernatvivolas_publicat-larticle-trustworthy-ai-and-activity-7471214915828158465-gYXJ

5. LinkedIn：에릭 볼그룬드 씨의 공개 게시물
   경찰 전술에서의 AI의 과제를 다루는 논문으로서 소개한 게시물. 일반 시민의 여론을 나타내는 것은 아