[한국심리학신문=이윤서 ]

인공지능(AI)이 단순히 얼굴을 인식하거나 데이터를 분류하는 시대는 지났다. 이제 AI는 범죄발생 가능성을 예측하고, 범죄자의 성향이나 재범 위험까지 분석하는 방향으로 진화하고 있다. 심리학·범죄학의 핵심인 ‘왜 이 사람이 범죄를 저지르는가’, ‘다시는 범죄를 일으키지 않게 하려면 무엇을 해야 하는가’라는 질문에 인공지능이 답을 제시하려는 것이다. 하지만 이 가능성 뒤에는 알고리즘의 투명성 부족, 윤리적 문제, 편향된 데이터에 의한 오류라는 그림자도 있다.

1. AI가 범죄자를 ‘예측’하는 방식

AI 기반 범죄예측 시스템은 과거의 범죄 기록, 범죄자의 인적·환경적 정보, 시간·지리적 변수 등 다양한 데이터를 통합 분석한다. 예컨대 유럽 한 연구에 따르면, AI 알고리즘이 특정 지역의 범죄 발생 패턴을 학습하여 “다음 주 이 구역에 범죄가 발생할 확률이 높다”는 예측을 제시한 적이 있다. 시카고대 생물과학 또 다른 연구들은 범죄자 재범 가능성을 평가하는 데 있어서 AI가 전통적 리스크 평가 도구보다 개선된 성능을 보일 수 있다는 결과도 제시하고 있다.

 
이런 방식에서 AI는 범죄심리학자들이 수집하고 해석하던 ‘가해자 심리 리스크 요인’을 데이터 패턴 속에서 자동으로 찾아내려 한다. 즉 “충동성이 높다 → 재범 위험이 있다”라는 심리학적 가설을 빅데이터와 기계학습 알고리즘이 증명하거나 보완하는 셈이다.

2. AI + 범죄심리학의 기대와 현실

범죄심리학 측면에서 AI가 가진 강점은 명확하다. 인간 전문가가 놓치기 쉬운 은밀하고 복합적인 변수를 데이터치로 통합해 분석할 수 있다는 점이다. 예를 들어, AI는 범죄자의 대화나 SNS 게시물, 과거 행동기록 등을 자연어처리(NLP) 기법으로 분석해 잠재적 위험 신호를 감지할 수 있다는 보고가 있다. 

하지만 현실은 기대만큼 단순하지 않다. AI 모델이 학습한 데이터가 과거의 편향을 그대로 반영할 수 있으며, ‘왜 이 예측이 나왔는가’에 대한 설명 가능성이 낮다는 비판이 있다. 또 하나 중요한 제약은 심리학적 맥락과 인간의 복잡성이다. 감정 상태, 동기, 사회적 환경 등은 숫자로 쉽게 환산되기 어렵고, 알고리즘은 이러한 맥락을 완벽하게 반영하지 못할 가능성이 크다.

따라서 “AI가 범죄심리를 완전히 이해했다”라고 말하기는 이르며, 현재는 유망하지만 검증과 보완이 필요한 도구로 보는 것이 적절하다.

3. 윤리·사생활·책임의 고려

AI와 범죄심리학의 융합이 주목받으면서 윤리적·사회적 쟁점도 커지고 있다. 예측모델이 특정 인종이나 사회경제적 약자 그룹에 대해 과도한 위험판단을 할 경우 차별이 강화될 수 있다는 우려가 있다. 예컨대 어떤 연구는 “예측 알고리즘의 정확도는 높지만, 민감도가 낮아 위험표시되지 않은 사람에게 불리할 수 있다”는 문제를 지적했다. 

또한, 사생활 침해 역시 핵심 쟁점이다. 범죄예측을 위해 개인의 인터넷 활동 기록, SNS 내용, 위치정보 등을 활용할 경우 그 경계가 모호해질 수 있다. 여기에 더해, 이런 시스템이 잘못된 예측을 기반으로 제재·감시·처벌로 이어질 경우 ‘예방’이 아닌 ‘잠재범죄자 처벌’이라는 위험한 논리로 흐를 수 있다.

따라서 AI 기반 범죄심리 예측 시스템은 기술적 가능성과 함께 책임 있는 설계, 공정성, 설명가능성 등을 핵심 원칙으로 갖추어야 한다.

4. 실제 적용과 미래 전망

현재 여러 나라가 AI 기반 범죄분석 및 예측 시스템 도입을 검토 중이다. 예컨대 미국 일부 경찰서에서는 과거 범죄데이터와 지역 사회정보를 AI가 분석해 순찰 경로를 조정하는 방식이 시도되고 있다. Forensics Colleges 또한 교육기관이나 정신건강기관에서는 위험 행동을 보이는 개인을 조기에 탐지해 개입하는 연구가 진행 중이다.

앞으로의 전망은 밝다. 도시계획, 사회복지, 심리치료, 형사정책 등이 AI·심리학 통합 모델을 통해 예방적 차원으로 전환될 수 있기 때문이다. 다만 그 과정에서 중요한 것은 “기술이 범죄자를 단순히 ‘고유번호’처럼 다루지 않도록”, “사람의 마음과 사회적 맥락을 인공지능이 무시하지 않도록” 하는 설계다.

결국 AI와 범죄심리학의 만남은 범죄를 사후에 다루는 것에서 원인을 예측하고 개입하는 것으로 전환하는 계기가 될 수 있다.

* 참고문헌

1. Cekic, E. (2024). The Impact of Artificial Intelligence Tools on Criminal Psychological Profiling. International Journal of Academic Research in Psychology, 11(1), 01-13. kwpublications.com

• 2. The Use of Artificial Intelligence Systems in Crime Detection and Prevention: Applications and Challenges. (2025). Omar Alakayleh. SSRN. SSRN

• 3. Out of their minds? Externalist challenges for using AI in forensic psychiatry and criminal justice. (2023). PMC. PMC

• 4. ‘Artificial Intelligence is Revolutionizing Criminal Profiling and Investigation.’ (2024). Abrams G., Journal of Forensic Medicine, 9. Hilaris Publisher

• 5. “Can AI predict who will commit crime?” (2025). BiometricUpdate.

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