형사법의 신동향 통권 제51호 7 인공지능 이용 범죄예측 기법과 불심검문 등에의적용에 관한 고찰양종모
인공지능의 경우는 일반적 과학지식과는 다른 차원의 신뢰성(Reliability) 검토가 이루어져야 한다. 즉 이러한 범죄예측 시스템에 적용된 인공지능 기술이 그 과학사회에서 충분히 수용되는 기술이라고 하더라도 그러한 인공지능을 적용한 구체적 범죄예측 결과가 충분히 신뢰할 만한 것이냐는 별개의 문제다. 앞서 살핀 바와 같이 범죄예측 과정에서 여러 상관관계 도출에 사람이 개입하지 못하여, 왜 그런 상관관계를 도출하였는지에 대한 평가 작업이 어렵다. 현실적으로 범죄예측 시스템의 흡족한 성과를 보이는 것과는 별개로, 그러한 결과 도출과정이 인지 범위 밖에 있다는 것은 이러한 시스템의 도입을 주저하게 하는 요인이 될 수 있다. 또한 인공지능 범죄예측 결과를 현실적으로 받아들여야 하는 과정에서 그러한 시스템에 쓰인 인공신경망의 특성을 배제할 수는 없다. 인공신경망의 지식은 뉴런 간 시냅스 가중치로 저장되고, 이 지식은 학습단계에서 훈련 집합 데이터가 신경망에 들어올 때 습득된다. 원하던 출력이 아니면 오차를 계산해서 신경망으로 거꾸로 전파한다. 오차가 전파되면서 시냅스 가중치도 수정된다. 따라서 인공신경망에서 시냅스 가중치 하나를 독립된 지식의 단편으로 분리할 수 없고, 가중치가 하나라도 바뀌면 결과를 예측할 수 없다. 
과학적 사고를 위한 두뇌 인지능력 발달을 위해 어떤 분야의 과학 지식을 습득해야 해