이 수치는 전년도에 기록된 10,457명의 사망자 수와 비교했을 때 상당한 감소를 나타냅니다. 그러나 활동가들은 이러한 감소가 반드시 이주민들의 상황 개선을 의미하는 것은 아니라고 경고했습니다. 오히려 그들은 강화된 국경 통제가 개인들을 더욱 위험한 경로로 내몰고 있다고 주장합니다.

NGO의 연구 코디네이터인 헬레나 말레노는 이러한 변화가 특히 모리타니에서의 국경 치안 강화 때문이라고 분석했습니다. 2024년 모리타니는 유럽연합과 2억 1천만 유로 규모의 이주 협정을 체결하여 해안을 따라 더욱 엄격한 단속을 시행하게 되었습니다.

EU가 이주 경로를 따라 AI 기반 감시 기술을 배치한 것도 한몫했습니다. 이러한 시스템은 종종 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 위성 이미지, 드론 영상 및 소셜 미디어 데이터를 분석하여 이주민 선박을 탐지하고 차단합니다. 지지자들은 AI가 국경 보안을 강화하고 불법적인 국경 통과를 막는다고 주장하지만, 비평가들은 AI를 사용하여 인간의 이동을 감시하고 통제하는 것의 윤리적 함의에 대해 우려를 제기합니다.

주요 우려 사항 중 하나는 알고리즘 편향의 가능성입니다. 머신 러닝 모델은 데이터를 기반으로 학습하며, 해당 데이터가 기존의 사회적 편견을 반영하는 경우 AI 시스템은 의사 결정 과정에서 이러한 편견을 영속화하거나 심지어 증폭시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템이 특정 지역 출신 이주민의 데이터를 기반으로 주로 학습된 경우, 실제 의도와 관계없이 해당 지역 출신 개인을 잠재적인 보안 위협으로 간주할 가능성이 더 높습니다.

또 다른 우려는 AI 기반 국경 통제 시스템의 투명성과 책임성 부족입니다. 사용되는 알고리즘은 종종 독점적이어서 작동 방식을 이해하고 그 결정에 이의를 제기하기 어렵습니다. 이러한 투명성 부족은 대중의 신뢰를 약화시키고 이러한 시스템이 공정하고 윤리적으로 사용되도록 보장하기 어렵게 만들 수 있습니다.

국경 통제에서 AI에 대한 의존도가 높아짐에 따라 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 의문도 제기됩니다. 생체 데이터 및 개인 정보를 포함하여 이러한 시스템에서 수집한 방대한 양의 데이터는 해킹 및 오용에 취약합니다. 이 데이터가 이주민을 추적하고 표적으로 삼거나 다른 방식으로 차별하는 데 사용될 위험이 있습니다.

이러한 상황은 기술 발전, 지정학적 합의 및 인권 간의 복잡한 상호 작용을 강조합니다. 강화된 국경 통제가 성공적인 국경 통과 횟수를 줄일 수는 있지만, 이주민들을 더욱 위험한 경로로 내몰아 사망 위험을 증가시킬 수도 있습니다. 국경 통제에서 AI를 사용하는 것은 알고리즘 편향, 투명성 및 데이터 프라이버시에 대한 윤리적 문제를 제기합니다. 이러한 발전이 이주 패턴과 인권에 미치는 장기적인 영향은 아직 지켜봐야 합니다.