Microsoft Copilot 오류로 인한 경찰 보고서 파문: AI 도구 신뢰성 논란
영국 웨스트미들랜드 경찰이 Microsoft Copilot을 사용한 보고서에서 존재하지 않는 경기 정보를 포함하는 등 8개의 부정확한 정보를 제공해 이스라엘 축구팬 입장 금지 조치로 이어졌습니다. AI 도구의 신뢰성과 검증 프로세스의 중요성이 다시 한번 대두되고 있습니다.
3줄 요약
- 영국 웨스트미들랜드 경찰이 Microsoft Copilot을 사용한 정보 수집 과정에서 존재하지 않는 경기를 포함한 8개의 부정확한 정보를 제공
- 잘못된 정보가 마카비 텔아비브 팬들의 애스턴 빌라 경기 입장 금지 결정에 영향을 미쳤으며, 경찰청장은 AI 사용 사실을 부인하다가 나중에 사과
- AI 도구 활용 시 정보 검증 프로세스의 중요성과 공공 안전 결정에서의 AI 의존도에 대한 우려 제기
📌 주요 내용
Microsoft Copilot 사용으로 인한 정보 오류 발생
영국 웨스트미들랜드 경찰이 Microsoft Copilot을 활용한 정보 수집 과정에서 심각한 오류를 범해 논란이 되고 있습니다. 크레이그 길드포드 경찰청장은 2026년 1월 14일 공개한 서한에서 “정보가 Microsoft Copilot의 사용으로 인해 발생했다”며 공식 사과했습니다.
문제의 발단은 2025년 11월 6일로 예정되었던 마카비 텔아비브와 애스턴 빌라의 경기였습니다. 버밍엄 안전자문그룹(Safety Advisory Group)은 경찰이 제공한 정보를 바탕으로 이스라엘 팬들의 입장을 금지하는 결정을 내렸는데, 이 정보에 다수의 부정확한 내용이 포함되어 있었습니다.
8개의 부정확한 정보와 존재하지 않는 경기
앤디 쿡 경찰감찰위원장의 중간 보고서는 경찰이 안전자문그룹에 제공한 보고서에서 8개의 부정확한 정보를 확인했습니다. 가장 심각한 오류는 실제로 열리지 않은 마카비 텔아비브와 웨스트햄 간의 경기를 언급한 것이었습니다.
그 외 주요 오류들은 다음과 같습니다:
- 암스테르담 마카비 경기 중 배치된 네덜란드 경찰 인원수 과장
- 텔아비브 팬들이 무슬림 커뮤니티를 의도적으로 표적 삼았다는 근거 없는 주장
- 마카비 텔아비브 팬들이 제기하는 위협 과대평가
- 이스라엘 팬들에 대한 실제 위협 과소평가
AI 사용 사실 은폐 시도와 뒤늦은 시인
더욱 논란이 된 것은 길드포드 청장이 처음에는 AI 사용 사실을 부인했다는 점입니다. 그는 12월 1일과 1월 6일 내무위원회에 출석해 “우리는 AI를 사용하지 않는다”며 잘못된 정보는 구글 검색을 통해 얻어진 것이라고 주장했습니다.
하지만 1월 15일 공개된 서한에서 길드포드 청장은 입장을 번복하며 “심각한 사과”를 표명했습니다. 이러한 진술 번복은 공공 기관의 AI 도구 사용 투명성과 책임성에 대한 의문을 제기하고 있습니다.
Microsoft의 공식 입장
Microsoft 대변인은 BBC에 다음과 같이 밝혔습니다:
“보고된 내용을 재현할 수 없습니다. Copilot은 여러 웹 소스의 정보를 인용 링크와 함께 단일 응답으로 결합합니다. 사용자에게 AI 시스템과 상호작용하고 있음을 알리고 출처를 검토하도록 권장합니다.”
이는 Microsoft Copilot이 정보 출처를 명확히 제시하며, 사용자의 검증 책임을 강조하는 설계라는 점을 시사합니다.
확증 편향과 정보 수집 프로세스 문제
샤바나 마무드 내무장관은 하원에서 쿡 감찰위원장의 보고서가 경찰 정보 수집에서 “확증 편향(confirmation bias)”을 발견했다고 밝혔습니다.
마무드 장관은 다음과 같이 지적했습니다:
“증거를 따르는 대신, 경찰은 팬 입장 금지라는 원하는 입장을 뒷받침하는 세부 사항만을 찾았습니다. 경찰은 버밍엄 유대인 커뮤니티와 어떠한 교류도 하지 않았습니다.”
이는 AI 도구를 사용한 정보 수집에서 인간의 편향이 어떻게 기술적 오류와 결합될 수 있는지를 보여주는 사례입니다.
👨💻 개발자에게 미치는 영향
AI 도구 통합 시 검증 레이어의 필수성
이번 사건은 생성형 AI 도구를 업무 프로세스에 통합할 때 반드시 검증 단계를 구현해야 함을 보여줍니다. Microsoft Copilot과 같은 AI 어시스턴트는 강력한 도구이지만, 출력 결과를 그대로 신뢰해서는 안 됩니다.
개발자들이 고려해야 할 사항:
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# AI 응답 검증 프로세스 예시
def verify_ai_response(ai_output, sources):
"""
AI 생성 콘텐츠의 검증 레이어
"""
verification_results = {
'fact_checked': False,
'sources_validated': False,
'cross_referenced': False
}
# 1. 출처 확인
for source in sources:
if validate_source(source):
verification_results['sources_validated'] = True
# 2. 사실 확인
if cross_check_facts(ai_output):
verification_results['fact_checked'] = True
# 3. 교차 검증
if verify_with_alternative_sources(ai_output):
verification_results['cross_referenced'] = True
return all(verification_results.values())
공공 안전 시스템에서의 AI 활용 가이드라인
공공 안전이나 법 집행과 같은 중요한 의사결정 영역에서 AI를 사용할 때는 더욱 엄격한 기준이 필요합니다. 개발자는 다음을 구현해야 합니다:
- 투명성: AI 사용 여부와 방법을 명확히 문서화
- 감사 추적: AI가 생성한 정보의 출처와 생성 과정 기록
- 인간 검토: 최종 결정 전 전문가의 검토 단계 필수화
- 편향 모니터링: AI 출력의 편향성 지속적 모니터링
LLM 기반 도구의 한계 이해
이번 사건은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 도구들이 “환각(hallucination)” 현상을 일으킬 수 있음을 상기시킵니다. 존재하지 않는 경기 정보를 생성한 것이 그 예입니다.
개발 시 고려사항:
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interface AIResponseMetadata {
confidence_score: number;
sources: string[];
generation_timestamp: Date;
model_version: string;
requires_verification: boolean;
}
// AI 응답에 메타데이터 첨부
function enrichAIResponse(response: string): AIResponseWithMetadata {
return {
content: response,
metadata: {
confidence_score: calculateConfidence(response),
sources: extractSources(response),
generation_timestamp: new Date(),
model_version: "gpt-4",
requires_verification: true // 기본값으로 검증 필요 설정
}
};
}
조직 내 AI 거버넌스 구축
이번 사례는 AI 도구 사용에 대한 명확한 거버넌스 구조의 필요성을 보여줍니다. 개발팀은 다음을 고려해야 합니다:
- AI 도구 사용 정책 수립
- 직원 교육 프로그램 구현
- AI 생성 콘텐츠의 승인 워크플로우
- 오류 발생 시 책임 소재 명확화
- 정기적인 AI 도구 감사
이번 Microsoft Copilot 오류 사건은 AI 기술의 강력함과 동시에 그 한계를 명확히 보여주는 사례입니다. 개발자들은 AI 도구를 효과적으로 활용하되, 항상 비판적 사고와 검증 프로세스를 병행해야 합니다.