작년 12월 4일 오전 8시 22분, 앨라배마의 작은 주거 도로를 달리던 차가 번호판 판독 카메라를 사용해 지나가는 차량의 사진을 찍었습니다. 차량이나 번호판이 없는 한 장의 사진에는 누군가의 차고 앞에 놓인 밝은 빨간색 "트럼프" 캠페인 간판이 보입니다. 배경에는 이스라엘을 언급하는 배너, 홀리 화환, 축제용 풍선 눈사람이 있습니다.
다른 날 다른 차량에서 찍은 또 다른 사진에는 누군가의 집 앞 잔디밭에 "Steelworkers for Harris-Walz" 간판이 꽂혀 있습니다. 얼굴이 흐릿하지 않은 건설 노동자가 다른 Harris 간판 옆에 있습니다. 다른 사진에는 미국 전역의 트럭과 자동차 뒷면에 트럼프와 바이든("Fuck Biden" 포함) 범퍼 스티커가 붙어 있습니다. 2023년 11월에 찍은 한 사진은 오바마-바이든 라인업을 지지하는 부분적으로 찢어진 범퍼 스티커를 보여줍니다.
이러한 이미지는 자동차와 트럭에 장착된 AI 기반 카메라에서 생성되었으며, 원래는 번호판을 촬영하도록 설계되었지만, 현재는 개인 주택 밖에 있는 정치적 잔디밭 표지판, 텍스트가 있는 티셔츠를 입은 개인, 낙태 찬성 범퍼 스티커를 부착한 차량을 촬영하고 있으며, 이러한 관찰의 정확한 위치를 기록합니다. WIRED에서 검토한 새롭게 얻은 데이터는 원래 교통 단속을 위해 의도된 도구가 어떻게 미국 헌법에서 보호하는 언론을 모니터링할 수 있는 시스템으로 진화했는지 보여줍니다.
자세한 사진은 모두 Motorola Solutions가 소유한 번호판 인식(LPR) 회사인 DRN Data의 시스템에서 생성된 검색 결과에 나타났습니다. LPR 시스템은 사립 조사관, 압류 담당자 및 보험 회사에서 사용할 수 있습니다. Vigilant 라는 관련 Motorola 사업은 경찰에 동일한 LPR 데이터에 대한 액세스 권한을 제공합니다.
하지만 자신의 작업의 일부로 제한된 데이터 세트를 기록 하고 있는 예술가 줄리아 바이스트가 WIRED와 공유한 파일은 LPR 시스템에 접속한 사람들이 정치인의 이름과 같은 흔한 문구나 이름을 검색하면 차량 번호판에 표시되지 않더라도 검색어가 포함된 사진이 검색 결과에 표시될 수 있음을 보여줍니다.
"Trump"라는 텍스트가 있는 Delaware 차량의 번호판에 대한 검색 결과는 사람들의 집과 범퍼 스티커를 보여주는 150개 이상의 이미지를 반환했습니다. 각 검색 결과에는 사진이 촬영된 날짜, 시간 및 정확한 위치가 포함됩니다.
"저는 '믿다'라는 단어를 검색했는데, 그게 전부 잔디밭 표지판이었어요. 길가에 있는 화분에 그려진 것도 있고, '믿다'라고 쓰인 스웨트셔츠를 입은 사람도 있었어요." 바이스트가 말합니다. "저는 '잃어버린'이라는 단어를 검색했는데, 사람들이 잃어버린 개와 고양이를 위해 붙이는 전단지를 찾았어요."
이 연구는 수십억 장의 자동차 번호판 이미지를 수집한 LPR 기술의 광범위한 특성을 강조하는 것을 넘어, 사람들의 개인적 정치적 견해와 거주지를 방대한 데이터베이스에 기록하여 쿼리할 수 있는 방법도 보여줍니다.
미국 시민자유연합의 수석 정책 분석가인 제이 스탠리는 "이것은 미국의 조용한 거리에서 대규모로 감시가 이루어지고 있는 정도를 실제로 보여줍니다."라고 말합니다. "그 감시는 단순히 번호판에 국한되지 않고 사람들에 대한 잠재적으로 매우 폭로적인 다른 많은 정보에도 적용됩니다."
DRN은 WIRED에 보낸 성명에서 "모든 해당 법률 및 규정"을 준수한다고 밝혔습니다.
차량 번호판 인식 시스템은 대체로 먼저 차량 이미지를 캡처한 다음 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용하여 캡처된 이미지에서 차량 번호판의 텍스트를 식별하고 추출합니다. Motorola 소유의 DRN은 여러 개의 차량 번호판 인식 카메라를 판매합니다. 도로 근처에 설치하여 차량의 제조사와 모델을 식별하고 최대 150mph로 주행하는 차량의 이미지를 캡처할 수 있는 고정 카메라, 건물에 부착하여 부지에서 차량을 모니터링할 수 있는 "빠른 배치" 카메라, 대시보드에 설치하거나 차량에 장착하여 운전할 때 이미지를 캡처할 수 있는 모바일 카메라가 있습니다.
10년 이상 동안 DRN은 미국 전역에서 150억 건 이상의 "차량 목격 정보"를 수집했으며, 마케팅 자료에서 매달 2억 5천만 건 이상의 목격 정보를 수집한다고 주장합니다. DRN의 상업 데이터베이스에 있는 이미지는 Vigilant 시스템을 사용하여 경찰과 공유되지만, 법 집행 기관에서 캡처한 이미지는 더 넓은 데이터베이스로 다시 공유되지 않습니다 .
이 시스템은 부분적으로 DRN "제휴사"에 의해 가동되는데, 이들은 차량에 카메라를 설치하고(예: 압류 트럭) 운전 시 번호판을 촬영합니다. 각 차량에는 최대 4개의 카메라를 부착하여 모든 각도에서 이미지를 촬영할 수 있습니다. 이러한 제휴사는 월별 보너스를 받고 무료 카메라와 검색 크레딧 도 받을 수 있습니다.
2022년에 Weist는 뉴욕 주에서 공인 사립 탐정이 되었습니다. 그렇게 하면서 그녀는 PI가 이용할 수 있는 광범위한 감시 소프트웨어에 액세스할 수 있는 능력을 얻었습니다. Weist는 조사 회사 IRBsearch를 통해 패키지의 일부로 DRN의 분석 시스템인 DRNsights 에 액세스할 수 있었습니다. (Weist가 자신의 작업을 자세히 설명하는 사설을 게시한 후 IRBsearch는 그녀의 계정에 대한 감사를 실시하고 계정을 중단했습니다. 이 회사는 WIRED의 논평 요청에 응답하지 않았습니다.)
"Google Street View와 같이 공개적으로 접근 가능한 도구와 검색 가능한 도구 사이에는 차이가 있습니다." Weist가 말했습니다. Weist는 작업을 수행하는 동안 단어와 인기 있는 용어에 대한 여러 검색을 실행했으며, 그 결과 번호판을 훨씬 뛰어넘는 결과가 나왔습니다. 그녀가 WIRED와 공유한 데이터에서 예를 들어 "Planned Parenthood"를 검색하면 자동차, 범퍼, 창문에 생식 건강 서비스 기관에 찬성과 반대 모두 스티커가 붙어 있는 것을 볼 수 있었습니다. 시민 자유 단체는 이미 번호판 판독기 데이터가 낙태를 원하는 사람들을 상대로 무기화 될 수 있다는 우려를 제기했습니다.
Weist는 사회에서 정치적 폭력과 분열이 증가하고 있을 때 검색 도구가 어떻게 오용될 수 있는지 우려한다고 말했습니다. 오하이오주의 한 법 집행관은 차량 번호판 데이터와 연관되지는 않았지만 최근 2024년 민주당 대선 후보인 카말라 해리스 부통령을 지지하는 마당 표지판을 내건 사람들의 주소를 "적어두어야" 한다고 말했는데 , 이는 시민의 정치적 소속에 대한 검색 가능한 데이터베이스가 어떻게 오용될 수 있는지를 보여주는 예입니다.
Associated Press의 2016년 보고서는 전국의 경찰관이 기밀 법 집행 데이터베이스를 광범위하게 오용하고 있음을 밝혔습니다 . 2022년 WIRED는 수백 명의 미국 이민 및 세관 집행국 직원과 계약자가 LPR 시스템을 포함한 유사한 데이터베이스를 오용한 혐의 로 조사를 받았다고 밝혔습니다. 두 보고서에서 주장된 위법 행위는 스토킹과 괴롭힘에서 범죄자와 정보를 공유하는 것까지 다양했습니다.
사람들이 자신의 견해를 사람들에게 알리고 주변 사람들에게 영향을 미치기 위해 잔디밭에 표지판을 붙이거나 자동차에 범퍼 스티커를 붙이는 반면, ACLU의 스탠리는 그것이 기계가 아닌 "인간적 규모의 가시성"을 위한 것이라고 말합니다. 스탠리는 "아마도 그들은 지역 사회에서 이웃에게 자신을 표현하고 싶어하지만, 경찰 당국에서 접근할 수 있는 전국적 데이터베이스에 반드시 기록되기를 원하지는 않을 것입니다."라고 말합니다.
바이스트는 최소한 이 시스템이 번호판 데이터가 없는 이미지를 걸러내고 실수를 하지 않아야 한다고 말합니다. "어떤 횟수라도 너무 많은 횟수입니다. 특히 사람들이 입고 있는 옷이나 잔디밭 표지판과 같은 것을 찾을 때는 더욱 그렇습니다." 바이스트가 말합니다.
DRN 회장인 제레미아 휠러는 성명을 통해 "차량 번호판 인식(LPR) 기술은 납치된 어린이와 도난당한 차량을 찾는 데 도움을 주는 것부터 통행료 징수를 자동화하고 보험 사기를 완화하여 보험료를 낮추는 데 이르기까지 공공 안전과 지역 사회 서비스를 지원합니다."라고 밝혔습니다.
바이스트는 범퍼 스티커를 장착한 차량의 수가 많은 데 비해 범퍼 스티커를 보여주는 이미지의 수가 상대적으로 적다는 점을 감안할 때, 모토로라 솔루션이 범퍼 스티커나 다른 텍스트가 포함된 이미지를 걸러내려는 시도가 있었을 것이라고 생각합니다.
휠러는 자동차 번호판 데이터베이스에서 검색할 수 있는 내용에 제한이 있는지, 잔디밭 표지판은 있지만 차량은 없는 집 이미지가 검색 결과에 나타나는 이유, 이런 이미지를 줄이기 위해 필터를 사용하는지 등에 대한 WIRED의 질문에는 답하지 않았습니다.
Wheeler는 "DRNsights는 모든 해당 법률과 규정을 준수합니다."라고 말합니다. "DRNsights 도구를 사용하면 권한이 있는 당사자가 공공 장소에서 캡처되어 모든 사람이 볼 수 있는 번호판 정보와 관련 차량 정보에 액세스할 수 있습니다. 액세스는 법률에 따라 특정 허용 목적이 있는 고객에게만 제한되며 위반한 고객은 액세스가 취소됩니다."
번호판 인식 시스템은 최근 몇 년 동안 카메라가 더 작아지고 머신 러닝 알고리즘이 개선되면서 번창했습니다. DRN 및 경쟁사인 Flock 과 같은 이러한 시스템은 사람들이 도시와 동네를 돌아다닐 때 감시되는 방식의 변화의 일부를 나타냅니다.
점점 더 많은 CCTV 카메라에 AI가 장착되어 사람들의 움직임을 모니터링 하고 심지어 감정을 감지하기도 합니다 . 이 시스템은 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하지 못할 수 있는 공무원에게 실제 사건에 대한 경고를 할 수 있는 잠재력이 있습니다. 그러나 번호판 인식이 범죄를 줄일 수 있는지 에 대해서는 의문이 제기되었습니다 .
"정부나 민간 기업이 차량 번호판 판독기를 홍보할 때, 그들은 그 기술이 법 위반자나 자동차를 훔친 혐의가 있는 사람, 앰버 경보에 연루된 사람만 찾는 것처럼 들리지만, 그것은 기술이 작동하는 방식이 아닙니다." 시민 자유 단체인 일렉트로닉 프런티어 재단의 조사 책임자인 데이브 마스는 말한다. "그 기술은 모든 사람의 데이터를 수집하여 종종 엄청난 기간 동안 그 데이터를 저장합니다."
시간이 지나면서 이 기술도 더욱 유능해질 수 있습니다. 오랫동안 번호판 인식 시스템을 연구 해 온 마스는 회사들이 이제 "차량 지문"을 시도하고 있다고 말합니다. 차량의 모양을 기준으로 차량의 제조사, 모델, 연도를 판별하고 차량에 손상이 있는지도 판별하는 것입니다. DRN의 제품 페이지에 따르면, 다가올 업데이트 중 하나를 통해 보험 회사에서 차량이 승차 공유에 사용되고 있는지 확인할 수 있게 될 것입니다.
"국가는 시민들을 정부의 권한 남용으로부터 보호하기 위해 설립되었지만, 수익을 창출하기 위한 사업에 연루된 개인 행위자로부터 우리를 보호하기 위한 제도는 별로 없습니다." 미첼 해밀린 로스쿨에서 자동차 번호판 감시 시스템과 그 시스템 의 차별 가능성에 대해 연구한 법학 조교수 니콜 맥콘로그의 말입니다.
McConlogue는 거리를 돌며 이미지를 수집하는 차량에 대해 "그들이 할 수 있는 거래량 정말 문제가 되는 이유입니다."라고 말합니다. "그렇게 할 때, 데이터를 수집하는 사람들의 인센티브를 짊어지고 가는 겁니다. 하지만 미국에서는 분리와 레드라이닝의 유산을 짊어지고 가는 겁니다. 왜냐하면 그것이 동네 구성에 흔적을 남겼기 때문입니다."
