법조 제75권 제3호(통권 제777호) 연구논문 - 194 - 법정에서와 같이 수사기관이 모든 조사에 속기사를 동원하는 것은 인력 여건상 어렵기에 녹취서 작성에는 STT 프로그램을 활용할 수밖에 없을 것으로 보인다.86) 다만 STT 프로그 램으로 녹취서를 작성하여 활용하는 방안에 대해서는 녹취서의 정확도가 신뢰할 수 있는 정도까지 발전하였는지 의문이 제기될 수 있으나,87) 많은 사람들이 이미 회의록 작성 등 업무에 STT 프로그램을 활용하고 있고, 프로그램에 해당 분야에 특화된 용어를 학습시킬 경우 그 정확도는 더욱 올라가는 것으로 알려져 있으며, AI가 급속도로 발전함에 따라 STT 프로그램의 정확도는 계속 향상되어 갈 것으로 보인다.88) 따라서 조사에 특화된 STT 프로 그램을 개발하여 활용함으로써 녹취의 정확도에 대한 우려를 해소할 수 있을 것으로 보이 며, 수사기관도 STT 프로그램이 만들어낸 녹취서를 그대로 증거로 제출하는 것이 아니라 그 결과물을 살펴보고 녹취가 잘못된 부분이 있으면 당연히 이를 수정하여 제출하여야 할 것이다. 설령 수사기관이 만든 녹취서에 오류가 있다고 하여도 앞에서 살펴본 바와 같이 피 고인 측이 이의를 제기하고 검사가 녹취의 오류를 인정하면 녹취 내용을 수정하면 되며, 녹 취에 대해 양측의 입장이 다른 경우 등 필요한 경우에만 영상녹화물 중 해당 부분을 재생 하면 된다. 본증은 어디까지나 녹취서가 아닌 영상녹화물이고, 다만 증거조사의 방법으로 녹취서를 활용하는 것일 뿐이기 때문이다. 86) 대검찰청은 2024. 9. 개통된 차세대 형사사법포털(KICS) 시스템에 음성인식 기능을 도입하여 조사 중 대화를 실시간으로 텍스트화하여 주는 기능과, 녹음파일을 직접 업로드하여 이를 텍스트화 해주는 기능 이 포함되었으나, 어느 정도로 수사에 활용되고 있는지는 알려져 있지 않다. 그리고 노르웨이 경찰이 S TT 시스템을 도입하여 피의자신문 과정에서 생성된 녹음파일을 텍스트화함으로써 사용하고 있다는 소 개로, 이광현ㆍ서준배, “AI 기반 자동음성인식(ASR) 시스템 도입을 통한 피의자신문 구조 전환에 대한 탐색적 고찰: 영미 인터뷰기법을 중심으로”, 경찰학연구(제25권 제3호), 경찰대학 경찰학연구편집위원회 (2025. 9.), 99면. 87) 대법원은 2018년 법정녹음에 음성인식기술을 결합하여 변론내용을 자동 텍스트화하는 업무방식을 시범 실시하였으나, 텍스트 정확도가 75.3%로 평가되는 등 제도 도입에 부정적인 의견이 다수 제기되어 결 국 폐기되었다고 한다. 그러나 지금은 상당한 시간이 흘렀고, AI 기술을 접목한 STT 프로그램이 발전하 였기에 다시 법정녹음과 녹취 업무의 대대적 전환을 검토해야 한다는 지적으로, 남승민ㆍ김성화ㆍ양승 욱, 앞의 연구, 129면. 88) STT 프로그램은 마이크로 입력된 아날로그 음성신호를 디지털화한 후, 통계적·기계학습적 방법을 통해 해당 음성에 대응하는 가장 자연스러운 문자열을 출력하는 방식으로 작동하며, 이 추론 과정을 AI가 담 당하기에 AI 성능이 올라가고 AI가 해당 분야에 특화된 용어를 많이 알수록 더 정확한 녹취서가 작성될 수 있다. 최신 STT 프로그램으로 OpenAI Whisper, Meta Wav2Vec, Google STT 등이 있으며, W hisper의 경우 한국어 인식 에러율이 5.2% 정도이고, 여기에 음원 노이즈 감소, 맞춤법 및 문법 오류 수정 등의 전처리 및 후처리 과정을 추가하면 정확도가 더욱 올라간다고 한다. 민동욱ㆍ나현식ㆍ최대선, “환경적 요인에 대한 음성 인식 기법 분석”, 정보과학회논문지(제52권 제12호), 한국정보과학회(2025. 12.), 1033~1034면.
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