미 국방부의 차세대 거짓말탐지기 '폴리그래프+' 예산 요청
미국 국방부(DOD)가 향후 5년에 걸쳐 3,030만 달러(약 400억 원)를 투입하는 차세대 거짓말탐지기 개발 프로그램 예산안을 의회에 제출했습니다. 미 국방 국방혁신단(DIU) 및 국방방첩안보국(DCSA)을 중심으로 추진되는 이 프로젝트의 공식 명칭은 ‘폴리그래프+(Polygraph+)’ 또는 ‘폴리그래프 넥스트(Polygraph Next)’로 명명되었습니다.
이 프로그램의 주요 목표는 기존 아날로그 기반의 신뢰성 평가 체계를 현대화하여 평가의 정확도와 신뢰성을 대폭 향상시키는 것입니다. 국방부 예산 문서에 따르면, 새롭게 개발되는 기술은 연방 정부의 신규 채용 대상자 심사 및 부처 내부자 위협 탐지(Insider Threat Detection) 업무에 집중 배치될 계획입니다.
"연방 폴리그래프 및 신뢰성 평가 기술을 현대화하여 이들의 정확성과 신뢰도를 향상시킬 것입니다." — 미 국방부 예산 요청서 세부 내용 중
이러한 기술 도입 추진은 국방부 내부의 보안 기밀 유출 조사 압박이 거세진 시점과 맞물려 있습니다. 보도에 따르면 피트 헤그세스(Pete Hegseth) 국방장관 지휘 체제하에서 국방부는 언론 유출 경로를 추적하기 위해 거짓말탐지기 검사를 적극적으로 활용해 왔습니다. 실제로 지난 9월 합동참모본부(Joint Staff) 소속 장교 약 50명이 이란과의 전쟁 과정에서 발생한 미국 무기 비축량 고갈 관련 언론 보도 이후 폴리그래프 검사를 받았습니다.
비접촉 감지와 멀티모달 AI: 기술적 진화 방향
이번 프로젝트의 기술적 핵심은 피검사자의 몸에 전극이나 패치를 직접 부착하지 않는 스탠드오프 센싱(Standoff Sensing) 기술과 기계학습 기반의 점수 산출 알고리즘 도입입니다.
- 원격 카메라 영상 캡처
- 다채널 생체 신호 추출
- 멀티모달 AI 종합 채점
- 기만 점수 산출
1920년대 발명된 이후 현재까지 사용되는 전통적 폴리그래프는 혈압, 맥박, 호흡, 땀 분비량 등 4대 생체 지표를 물리적 케이블로 연결해 측정했습니다. 반면 '폴리그래프+'가 지향하는 차세대 검증 체계는 고성능 카메라와 원격 센서를 통해 비접촉 방식으로 피검사자의 생리적·물리적 변화를 추출합니다.
미 국방혁신단(DIU)이 진행한 시제품 공모에 선정된 기업들의 기술을 살펴보면 구체적인 기술 윤곽이 드러납니다.
- 프레시지 테크놀로지스(Presage Technologies): 일반 표준 카메라 영상만을 분석하여 대상자의 심박수와 호흡수를 비접촉으로 실시간 측정하는 기술을 개발 중입니다.
- 알텍 리서치(Altec Research): 의료용 센서 기술을 비접촉 영역으로 확장하여 피검사자의 머리 움직임, 안면 피부 온도, 모공 활동(Pore Activity)까지 추적하는 프로토타입을 공개했습니다.
기만 행위 연구자인 에라스무스 대학교의 소피 반 데어 지(Sophie van der Zee) 부교수는 기만 상태에서 발생하는 세 가지 차원—생리적 스트레스, 인지 부하, 기만 사실 은폐를 위한 의식적 노력—을 지적합니다. 전통적 장비는 생리적 스트레스만 측정하지만, AI 모델은 비디오 영상에서 이 다차원 지표들을 융합(Multi-modal) 분석하여 단일 기만 점수(Deception Score)를 도출할 수 있습니다.
신뢰도 논쟁과 과거 프로젝트의 기술적 한계
AI 기반 거짓말 탐지 기술의 시도는 이번이 처음이 아닙니다. 지난 수십 년간 열화상 카메라, 동공 추적기, 뇌 스캔(fMRI) 등 다양한 첨단 기술이 동원되었으나, 통제된 실험실 환경을 벗어난 실제 현장에서 유의미한 신뢰성을 입증하지 못하고 폐기되었습니다.
| 프로젝트 / 시스템 | 주관 기관 및 국가 | 측정 방식 | 결과 및 현황 |
|---|---|---|---|
| Silent Talker | 영국 맨체스터 메트로폴리탄대 (2000년대) | 비디오 영상 기반 비언어적 행동 분석 | EU iBorderCtrl 시범 사업으로 흡수 후 조용히 중단 |
| AVATAR | 미국 국경통제 관련 연구진 | 시선 추적, 음성 분석, 신체 움직임 감지 | 국경 검문소 테스트 이후 실제 전면 도입 실패 |
| Polygraph+ | 미국 국방방첩안보국 (DCSA) | 스탠드오프 센싱, 안면 체온·모공·심박 AI 채점 | 3,030만 달러 예산 편성 및 의회 승인 대기 |
미국 의회 기술평가원(OTA)은 이미 1983년 직원 심사용 폴리그래프 사용을 뒷받침하는 과학적 근거가 극히 제한적이라고 결론 내렸으며, 2003년 미국 국립연구회의(NRC) 역시 해당 기술의 효능을 입증하는 증거가 "기껏해야 취약한 수준(weak at best)"이라고 평가했습니다.
| 인간의 육안 판별 | 54 |
| 폴리그래프 협회 주장(최저) | 80 |
| 폴리그래프 협회 주장(최고) | 94 |
미국 폴리그래프 협회(American Polygraph Association)는 기존 검사의 정확도가 80%에서 94%에 달한다고 주장하지만, 학계의 분석은 다릅니다. 아무런 기술적 도구 없이 인간이 거짓말을 가려낼 확률은 54% 안팎에 불과하며, 80% 이상의 정확도를 가정한 시스템이라 하더라도 대규모 인원에 적용할 경우 발생하는 '거짓 양성(오탐)'의 문제는 치명적입니다.
'Ground Truth'의 부재와 과학적 회의론
전문가들이 AI 거짓말탐지기에 대해 제기하는 가장 근본적인 비판은 기계학습 모델을 훈련시킬 절대적 정답 데이터, 즉 그라운드 트루스(Ground Truth)가 존재하지 않는다는 점입니다.
영국 노섬브리아 대학교의 법학자 키리 코초글루(Kyri Kotsoglou)는 AI와 폴리그래프의 결합을 두고 “양쪽의 최악을 결합한 것(the worst of both worlds)”이라고 규정했습니다. 타당성이 결여된 측정 방식 위에 AI의 불확실성이 더해졌기 때문입니다. 모든 상황에서 누구에게나 예외 없이 나타나는 단일 거짓말 징후(일명 '피노키오의 코')는 생물학적으로 존재하지 않습니다.
"기존 폴리그래프 기록을 전 세계에서 아무리 많이 모은다 한들, 그 폴리그래프 검사 기록 자체가 맞았는지 틀렸는지는 결코 알 수 없습니다." — 마리온 오스왈드(Marion Oswald) 노섬브리아 대학교 법학 교수
학계가 지적하는 구체적인 시스템적 결함은 다음과 같습니다.
- 규모 확장에 따른 오탐 위험: 미 국방부의 전체 고용 인원은 280만 명에 달합니다. 90% 정확도의 시스템이라도 대규모 적용 시 수만 명의 무고한 직원이 거짓 위협자로 잘못 지목될 수 있습니다.
- 주관적 판독 및 편향성: 검사관에 따라 결과 해석 편차가 극심하며, 소수 인종 및 특정 배경을 가진 대상자가 기만자로 오판될 확률이 통계적으로 높습니다.
- 대응 기법(Countermeasures) 취약성: 신발 속에 핀을 숨겨 밟아 기본 질문(Baseline)에 대한 생리 반응을 의도적으로 끌어올리는 등의 물리적·심리적 훈련을 거치면 검사를 무력화할 수 있습니다.
- 심리적 자백 유도 도구로의 전락: 실제 과학적 판별력보다는 피검사자를 위압하여 자백을 유도하는 '심리적 압박용 도구'로 악용될 우려가 큽니다.
결국 인공지능이 안면 온도나 미세 모공 반응 등 고차원 데이터를 분석해 새로운 상관관계를 찾아내더라도, 해당 생체 반응이 기만 행위와 인과적으로 연결되어 있는지를 검증할 방법이 없다는 점이 프로젝트의 본질적 난제로 꼽힙니다.