보통 인권조사를 실시할 때 조사원이 직접 지역을 방문해 인터뷰를 진행하고 범죄 현장을 탐색하며 법원 기록을 조사하고 병원이나 부검 기록을 수집합니다.
국제 인권단체인 휴먼라이츠와치(Human Rights Watch)의 업무 중 상당 부분은 여전히 이런 수고로운 방식으로 이뤄지지만, 이 단체는 AI 등 새로운 기술적 방식의 적용을 통한 조사 방법도 모색하고 있답니다.
최근 열린 GPU 기술 컨퍼런스에서 연사로 나선 프레드 애이브러햄(Fred Abrahams) 이사는 100여명 이상의 관객들에 이렇게 말했습니다. “인권침해에 대해 알릴 수 있는 수단을 활용할 기회가 있다면 뭐든 탐색해야 합니다. 그렇게 하지 않는다면 무책임한 일일 겁니다.”
이 새로운 도구는 위성과 드론 데이터를 통한 원격 감지, 공공 데이터세트 분석, 소셜 미디어에 올라온 영상과 사진을 사용한 조사를 포함합니다. 원격 감지는 연구자들이 인권과 인도적 지원 공동체에 중요한 문제에 해당하는 분쟁 지역이나 폐쇄 국가에 근접할 수 없는 상황에 필수적이죠.
조쉬 라이언스(Josh Lyons) 휴먼라이츠와치 지리정보 분석 담당자는 “지리적으로 닿을 수 없는 곳은 자료화 할 수 없습니다. 사람들이 숨어 있거나 사망한 상태라면 이를 자료화 할 방법이 아예 없는 것이죠”라고 말했습니다.
휴먼라이츠와치는 이 작업을 추진하기 위해 2016년 딥 러닝 선구자 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio)가 공동 창립한 글로벌 AI 소프트웨어 제공업체인 엘리먼트 AI(Element AI)와 파트너십을 맺었습니다. 이 회사는 공익을 위한 AI 구축에 집중하는 팀을 영국 런던에 두고 있습니다.
휴먼라이츠와치는 엘리먼트 AI의 데이터센터에서 NVIDIA GPU를 사용하는 것 외에도 작업에 박차를 가하기 위해 2018년 엔비디아가 제공한 두 대의 NVIDIA DGX Stations을 사용합니다.
애이브러햄 이사는 “이 하드웨어가 우리 작업을 도와 줄 겁니다”라고 말했습니다.
연기 나는 곳의 정체를 밝히다
지구를 공전하며 관측하는 위성은 수 백여 개가 있습니다. 항공 이미지는 지형적 특징, 인간 거주지, 홍수와 화재 같은 불가항력을 나타낼 수 있습니다. 시간대별로 한 지역의 모습을 비교해서 보는 것은 인권조사에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 한 사람이 감당하기에 유입되는 데이터가 너무 많죠.
GTC에서 라이언스 지리정보 분석 담당자는 휴먼라이츠와치가 2017년 미얀마 소수민족 탄압 사태 발생 당시, 환경 위성의 열 데이터를 사용해 첫 보도가 이뤄진 후 단 몇 시간 만에 당시 상황을 모니터링 할 수 있었던 점을 설명했습니다. 휴먼라이츠와치는 항공 이미지를 통합해 해당 지역에서 로힝야족 마을이 불에 탄 패턴을 감지할 수 있었죠.
이 디지털 증거는 현장 조사원들이 당국이 겨냥한 로힝야족 증언을 확보하는데 도움이 됐습니다. 조사원들은 마을에 화재가 시작된 정확한 날짜와 시간을 포착해 탄압의 규모를 더 잘 파악하고 가해자들 색출 작업을 시작할 수 있었습니다.
그러나 하얀색 뭉게구름과 화재로 인한 흰 연기를 구별하려면 전문가의 눈 또는 뉴럴 네트워크가 필요합니다.
라이언스 지리정보 분석 담당자는 “보통은 제 눈으로 구별 작업을 합니다. 그러나 DGX는 이러한 능력을 즉시 확장할 수 있도록 해주더군요”라고 말했습니다.
인공위성이나 소셜 미디어 데이터를 분석할 목적으로 배포된 딥 러닝 모델은 언젠가는 글이나 이미지를 보고 자동으로 잠재적 인권 남용 상황을 식별해 휴먼라이츠와치와 같은 인도지원 단체에 이에 대한 경고를 보낼 수도 있을 겁니다.
그러나 인공위성과 소셜 미디어가 확산되면서 인권 조사원들이 분석해야 할 새로운 데이터 양이 엄청나게 많아졌지만, 뉴럴 네트워크를 트레이닝할 분류 데이터는 별로 없습니다. 하얀 연기가 피어 오르는 위성 사진을 보며 라이언스 지리정보 분석 담당자는 “저는 이게 범죄라는 걸 압니다. 그러나 컴퓨터에겐 어떻게 그걸 가르쳐줘야 할까요?’라고 물었습니다.
바로 여기서 엘리먼트 AI가 보유한 딥 러닝 전문성이 힘을 발휘하죠. 줄리엔 코르비세(Julien Cornebise) 엘리먼트 AI 연구소장은 “조쉬의 시각 피질을 복제하면 엄청난 영향을 발휘할 수 있습니다”라고 말했습니다. 이 회사는 앰네스티 인터내셔널(Amnesty Inernational)과도 파트너십을 맺고 있습니다.
코르비세 소장과 팀은 앰네스티 인터내셔널과 두 가지 프로젝트를 함께 진행합니다. 수단 내 화재 피해를 입은 마을을 감지하는 뉴럴 네트워크를 구축하는 작업과 여성 대상 온라인 인권 남용 사례를 조사하기 위한 트위터 데이터 분석 작업이죠.
AI를 공익에 활용
휴먼라이츠와치는 자체 드론에서 수집한 데이터에 기반한 사진 측량 또는 2D 이미지를 3D 모델로 전환하는 작업을 위해 DGX Stations을 사용했습니다. 또한 항공 이미지와 소셜 미디어 데이터를 분석하기 위한 딥 러닝 모델 개발과 테스트도 진행 중이죠.
라이언스 지리정보 분석 담당자는 “우리에겐 데이터도 많고 잠재적 애플리케이션도 많습니다. 문제는 간단합니다. 무엇에 우선순위를 두느냐이죠”라고 말했습니다.
향후 최대 50년 전 기록물을 처리하거나 수기로 작성된 기록을 판독해 휴먼라이츠와치 조사원들이 쉽게 파악하도록 지원하는 AI 도구 등이 나올 수 있습니다.
라이언스 지리정보 분석 담당자는 “이러한 기록물, 특히 조사원들의 수기 기록은 대게 종이 형태로 존재합니다. 이를 파악할 수 있는 도구가 나온다면 상당히 유용하겠죠. 미래 조사에 헤아릴 수 없는 가치를 제공할 겁니다”라고 말했습니다.
휴먼라이츠와치가 민감한 데이터세트를 분석하는 AI 도구를 구축하려면 현장에 강력한 딥 러닝 시스템을 갖추는 것
보통 인권조사를 실시할 때 조사원이 직접 지역을 방문해 인터뷰를 진행하고 범죄 현장을 탐색하며 법원 기록을 조사하고 병원이나 부검 기록을 수집합니다.
국제 인권단체인 휴먼라이츠와치(Human Rights Watch)의 업무 중 상당 부분은 여전히 이런 수고로운 방식으로 이뤄지지만, 이 단체는 AI 등 새로운 기술적 방식의 적용을 통한 조사 방법도 모색하고 있답니다.
최근 열린 GPU 기술 컨퍼런스에서 연사로 나선 프레드 애이브러햄(Fred Abrahams) 이사는 100여명 이상의 관객들에 이렇게 말했습니다. “인권침해에 대해 알릴 수 있는 수단을 활용할 기회가 있다면 뭐든 탐색해야 합니다. 그렇게 하지 않는다면 무책임한 일일 겁니다.”
이 새로운 도구는 위성과 드론 데이터를 통한 원격 감지, 공공 데이터세트 분석, 소셜 미디어에 올라온 영상과 사진을 사용한 조사를 포함합니다. 원격 감지는 연구자들이 인권과 인도적 지원 공동체에 중요한 문제에 해당하는 분쟁 지역이나 폐쇄 국가에 근접할 수 없는 상황에 필수적이죠.
조쉬 라이언스(Josh Lyons) 휴먼라이츠와치 지리정보 분석 담당자는 “지리적으로 닿을 수 없는 곳은 자료화 할 수 없습니다. 사람들이 숨어 있거나 사망한 상태라면 이를 자료화 할 방법이 아예 없는 것이죠”라고 말했습니다.
휴먼라이츠와치는 이 작업을 추진하기 위해 2016년 딥 러닝 선구자 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio)가 공동 창립한 글로벌 AI 소프트웨어 제공업체인 엘리먼트 AI(Element AI)와 파트너십을 맺었습니다. 이 회사는 공익을 위한 AI 구축에 집중하는 팀을 영국 런던에 두고 있습니다.
휴먼라이츠와치는 엘리먼트 AI의 데이터센터에서 NVIDIA GPU를 사용하는 것 외에도 작업에 박차를 가하기 위해 2018년 엔비디아가 제공한 두 대의 NVIDIA DGX Stations을 사용합니다.
애이브러햄 이사는 “이 하드웨어가 우리 작업을 도와 줄 겁니다”라고 말했습니다.
연기 나는 곳의 정체를 밝히다
지구를 공전하며 관측하는 위성은 수 백여 개가 있습니다. 항공 이미지는 지형적 특징, 인간 거주지, 홍수와 화재 같은 불가항력을 나타낼 수 있습니다. 시간대별로 한 지역의 모습을 비교해서 보는 것은 인권조사에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 한 사람이 감당하기에 유입되는 데이터가 너무 많죠.
GTC에서 라이언스 지리정보 분석 담당자는 휴먼라이츠와치가 2017년 미얀마 소수민족 탄압 사태 발생 당시, 환경 위성의 열 데이터를 사용해 첫 보도가 이뤄진 후 단 몇 시간 만에 당시 상황을 모니터링 할 수 있었던 점을 설명했습니다. 휴먼라이츠와치는 항공 이미지를 통합해 해당 지역에서 로힝야족 마을이 불에 탄 패턴을 감지할 수 있었죠.
이 디지털 증거는 현장 조사원들이 당국이 겨냥한 로힝야족 증언을 확보하는데 도움이 됐습니다. 조사원들은 마을에 화재가 시작된 정확한 날짜와 시간을 포착해 탄압의 규모를 더 잘 파악하고 가해자들 색출 작업을 시작할 수 있었습니다.
그러나 하얀색 뭉게구름과 화재로 인한 흰 연기를 구별하려면 전문가의 눈 또는 뉴럴 네트워크가 필요합니다.
라이언스 지리정보 분석 담당자는 “보통은 제 눈으로 구별 작업을 합니다. 그러나 DGX는 이러한 능력을 즉시 확장할 수 있도록 해주더군요”라고 말했습니다.
인공위성이나 소셜 미디어 데이터를 분석할 목적으로 배포된 딥 러닝 모델은 언젠가는 글이나 이미지를 보고 자동으로 잠재적 인권 남용 상황을 식별해 휴먼라이츠와치와 같은 인도지원 단체에 이에 대한 경고를 보낼 수도 있을 겁니다.
그러나 인공위성과 소셜 미디어가 확산되면서 인권 조사원들이 분석해야 할 새로운 데이터 양이 엄청나게 많아졌지만, 뉴럴 네트워크를 트레이닝할 분류 데이터는 별로 없습니다. 하얀 연기가 피어 오르는 위성 사진을 보며 라이언스 지리정보 분석 담당자는 “저는 이게 범죄라는 걸 압니다. 그러나 컴퓨터에겐 어떻게 그걸 가르쳐줘야 할까요?’라고 물었습니다.
바로 여기서 엘리먼트 AI가 보유한 딥 러닝 전문성이 힘을 발휘하죠. 줄리엔 코르비세(Julien Cornebise) 엘리먼트 AI 연구소장은 “조쉬의 시각 피질을 복제하면 엄청난 영향을 발휘할 수 있습니다”라고 말했습니다. 이 회사는 앰네스티 인터내셔널 (Amnesty Inernational)과도 파트너십을 맺고 있습니다.
코르비세 소장과 팀은 앰네스티 인터내셔널과 두 가지 프로젝트를 함께 진행합니다. 수단 내 화재 피해를 입은 마을을 감지하는 뉴럴 네트워크를 구축하는 작업과 여성 대상 온라인 인권 남용 사례를 조사하기 위한 트위터 데이터 분석 작업이죠.
AI를 공익에 활용
휴먼라이츠와치는 자체 드론에서 수집한 데이터에 기반한 사진 측량 또는 2D 이미지를 3D 모델로 전환하는 작업을 위해 DGX Stations을 사용했습니다. 또한 항공 이미지와 소셜 미디어 데이터를 분석하기 위한 딥 러닝 모델 개발과 테스트도 진행 중이죠.
라이언스 지리정보 분석 담당자는 “우리에겐 데이터도 많고 잠재적 애플리케이션도 많습니다. 문제는 간단합니다. 무엇에 우선순위를 두느냐이죠”라고 말했습니다.
향후 최대 50년 전 기록물을 처리하거나 수기로 작성된 기록을 판독해 휴먼라이츠와치 조사원들이 쉽게 파악하도록 지원하는 AI 도구 등이 나올 수 있습니다.
라이언스 지리정보 분석 담당자는 “이러한 기록물, 특히 조사원들의 수기 기록은 대게 종이 형태로 존재합니다. 이를 파악할 수 있는 도구가 나온다면 상당히 유용하겠죠. 미래 조사에 헤아릴 수 없는 가치를 제공할 겁니다”라고 말했습니다.
휴먼라이츠와치가 민감한 데이터세트를 분석하는 AI 도구를 구축하려면 현장에 강력한 딥 러닝 시스템을 갖추는 것도 중요합니다. 감식 사진이나 개인 정보와 같은 특정 데이터의 경우, 외부 업체와 공유하거나 특정 지역 또는 법리학에 속하는 원격 서버에 호스팅할 수 있는 권한을 부여 받지 못하는 경우도 많습니다.
라이언스 지리정보 분석 담당자는 “DGX Station은 모든 법적·윤리적 개인정보보호 문제를 해소할 방식으로 민감한 데이터와 함께 자체적으로 강력한 대규모 데이터 분석을 수행할 수 있는 완벽한 완충 지점에 도달했습니다”라고 말했습니다.
위 위성 이미지는 해안 마을에 떠 있는 구름처럼 보일 수 있습니다. 그러나 전문가나 AI가 보면 구름이 아니라 연기란 걸 알 수 있죠. 2017년 9월 15일 미얀마 마웅도(Maungdaw) 지역 내 다섯 개 마을이 화염에 휩싸인 모습입니다. 사진: 휴먼라이츠와치, 플래닛 랩스(Planet Labs) 제공