영국 내무부는 2027년부터 국경에서 “얼굴 연령 추정"을 쓸 계획이다. AI가 얼굴 사진을 읽어 나이를 추정하고, 망명 신청자가 아동인지 성인인지 공무원이 처음 판단하는 것을 돕는다. 내무부가 2026년 5월 공개한 안내서에 따르면 이 기술은 아직 시험 단계이고, 그것만으로 확정적인 나이 판단을 내리지는 않으며, “아동으로 대할지 성인으로 대할지는 언제나 공무원이 정한다”.
6월, 탐사 보도 매체 Lighthouse Reports는 WIRED와 함께 유출된 내부 보고서와 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 시험 데이터를 바탕으로 분석을 발표했다. 성능이 가장 좋은 공급자의 시스템은 미성년자의 나이를 높게 추정하는 경향이 있어, 평균적으로 17세를 18세 이상으로 본다. 사하라 이남 아프리카의 미성년 여성은 평균 오차가 4.6세에 이른다. NIST 데이터에서 이 시스템은 16세 서아프리카인의 절반 이상을 성인으로 판정했고, 동유럽인은 4분의 1이 안 됐다.
“마지막은 사람이 정한다"는 흔한 약속이다. 하지만 이것이 성립하려면 사람이 실제로 뒤집을 수 있어야 한다. 시간, 증거, 권한이 있어야 하고, 판단을 받는 사람도 AI가 참여했다는 것을 알고 이의를 제기할 수 있어야 한다. AI의 판단이 사람의 대우를 바꾼다면 이것들은 출시 전에 설계해야 하며, 나중에 덧붙일 것이 아니다.
명목상 뒤집을 수 있어도 현장에서는 뒤집을 시간이 없다
탐사 보도에 따르면 나이 평가는 대개 첫 접촉 때 이뤄지고, 그때 공무원은 큰 압박을 받을 수 있다. 내무부 자체 보고서도 첫 접촉 때 찍은 사진은 품질이 떨어지는 경우가 많다고 인정했다. 사건은 많고 시간은 적고 화면에는 숫자 하나만 보이는 상황에서 “보조"는 쉽게 실제 결정이 된다. 명목상으로는 뒤집을 수 있어도 실제로는 뒤집을 시간, 증거, 권한이 없다.
오류도 고르게 나뉘지 않는다. 일부 집단의 오차가 특히 크다면 “전체 정확도는 괜찮다"는 말이 그 사람들이 지는 위험을 가린다. 보도는 딜레마도 보여 준다. 추가 평가로 넘기는 나이 기준을 올리면 성인으로 대우받는 미성년자는 줄지만, 아동으로 대우받는 성인이 늘고 집단 간 격차도 커진다.
출시 전에 네 가지 질문에 답한다
용도의 경계: AI의 결과는 “더 많은 정보가 필요하다"고 알리기만 하는가, 아니면 거처, 보호, 계정, 비용, 자격을 직접 바꾸는가. 직접 바꾼다면 사람이 주도해야 한다.
오차 분포: 나이, 성별, 민족, 사진 품질에 따라 시스템의 오차가 다른가. 평균 정확도만으로는 부족하다.
뒤집을 권한: 누가 AI를 뒤집을 수 있는가. 어떤 서류, 면담, 다른 의견이 필요하고 얼마 안에 처리하는가. 현장 직원이 숫자를 따를 수밖에 없다면 그것은 자동 결정이다.
기록과 이의 제기: 판단을 받는 사람은 AI가 절차에 참여했다는 것을 아는가. 이유와 기록을 받고 이의를 제기할 수 있는가. 내무부 안내서는 개인이 추정 결과에 이의를 제기하는 공식 절차를 설명하지 않는다.
더 안전한 자리는 AI가 사람의 심사를 끝내는 것이 아니라 시작하게 하는 곳이다. 내무부 절차에도 이런 장치가 있다. 두 명의 공무원이 각자 외모가 18세를 확실히 넘었음을 “매우 강하게” 보여 준다고 판단하지 않는 한, 그 사람은 아동으로 대우받고 더 자세한 평가를 위해 지방 정부로 넘겨진다.
작은 팀도 같은 문제를 만난다
이것은 정부만의 일이 아니다. 플랫폼이 AI로 사용자가 성인인지 판단하고, 보험이나 대출이 AI로 신청을 거르고, 학교가 AI로 부정행위를 잡아낸다. 구조는 같다. AI의 판단이 한 사람의 대우를 바꾼다. 이 조건에 해당한다면 먼저 위의 네 가지 질문에 답하고, 답하지 못하면 출시하지 않는다.
AI의 판단이 틀렸을 때 사용자가 원래 절차로 돌아갈 수 있게 하는 방법은 AI 도입을 얼마나 서둘러도 되는지는 사용자가 되돌아갈 수 있느냐에 달렸다를 참고하자. AI가 언제 멈추고 사람에게 넘겨야 하는지는 AI를 업무 흐름에 연결하기 전에, 언제 멈추고 사람에게 물을지 정해 둔다를 참고하자.
네 가지 질문이 모델을 정확하게 만들지는 않는다
이 네 가지 질문은 오류에 출구를 만들어 줄 뿐, 모델을 정확하게 만들 수는 없고, 어떤 용도가 윤리적이나 법적으로 존재해야 하는지 판단해 주지도 않는다. 이민, 아동 보호, 의료, 금융 자격과 관련된 판단에는 법률과 해당 분야 전문가가 참여해야 하며, AI를 도입하는 팀 혼자 정할 수 있는 일이 아니다. 내무부에 따르면 영국 국립물리연구소가 독립 평가를 하고 있으며, 그 결과가 나오기 전까지 이 기술의 실제 성능은 아직 확인되지 않았다.
AI 정리 카드
사람에게 영향을 주는 일(나이, 신원, 자격, 규칙 위반 등)의 판단을 AI가 돕게 하려고 한다. 틀렸을 때의 출구를 먼저 확인하고 싶다.
판단 방법은 이 글에서 가져왔다: https://boosterminiclass.com/ko/posts/facial-age-estimation-human-review-checklist/
글의 관점은 이렇다. "마지막은 사람이 정한다"는 실제로 뒤집을 수 있어야 의미가 있다. AI의 판단이 사람의 대우를 바꾼다면 출시 전에 설계한다. 용도의 경계, 집단별 오차 분포, 누가 어떤 증거로 뒤집을 수 있는지, 당사자가 AI의 참여를 알고 이의를 제기할 수 있는지. AI가 사람의 심사를 끝내게 하지 말고 시작하게 한다.
먼저 나에게 물어 달라. AI가 무엇을 판단하는지, 결과가 당사자의 무엇을 바꾸는지, 지금 절차에서는 누가 마지막에 정하는지.
그다음:
1. AI가 틀렸을 때 누가 보호, 서비스, 계정, 기회를 잃는지, 오류의 두 방향 각각의 결과를 적을 것;
2. 공급자에게 요구할 오차 자료를 적을 것. 나이, 성별, 민족, 데이터 품질별로 나눈 오류율;
3. 뒤집는 절차를 설계할 것. 누가 뒤집을 수 있는지, 어떤 증거가 필요한지, 얼마 안에 처리하는지, 현장 직원에게 충분한 시간과 권한이 있는지;
4. 알림과 이의 제기 절차를 설계할 것. 당사자가 AI의 참여를 어떻게 알게 되는지, 어떤 기록을 받을 수 있는지, 누구에게 이의를 제기하는지.
답할 수 없는 항목은 "출시 전 반드시 보완"으로 표시하고, 이 용도가 합법인지는 나 대신 판단하지 말 것.
참고 자료
- UK Home Office official guidance: Facial Age Estimation using AI to support initial age decisions: a guide — https://www.gov.uk/government/publications/facial-age-estimation/facial-age-estimation-using-ai-to-support-initial-age-decisions-a-guide-accessible (2026-05-29)
- Lighthouse Reports: How we analysed AI used to guess asylum seekers’ ages — https://www.lighthousereports.com/methodology/how-we-analysed-ai-used-to-guess-asylum-seekers-ages/ (2026-06-18)
- NIST official testing: Face Recognition Vendor Test — Age Estimation — https://pages.nist.gov/frvt/html/frvt_age_estimation.html [accessed: 2026-10-11]
