April 10, 26 | Page 11

미국 사회

2026 년 4 월 10 일- 2026 년 4 월 16 일 A-11

▶4면 < AI 빅테크 기업 > 에 이어 클로드는 군대, 정보기관, 법 집행 기관에서 널리 사용되는 메이븐 스마트 시스템에 탑재 되어 있다. 메이븐은 AI 알고리즘을 사용해 위성 및 기타 정보 데이터에서 잠재적 목표물 을 식별하고, 클로드는 군사 계획 정보를 분 류하고 목표물과 우선순위를 결정하는 데 도 움을 준다. 가자 지구 전쟁 등에서 사용된 이스라엘의 라벤더와 가스펠 시스템 또한 의사결정 지원 시스템이다. 이런 AI 애플리케이션은 분석 및 계획 지원을 제공하지만, 최종 결정은 인간이 내린다. 그런데 모든 AI 전쟁 프로그램이 독 자적으로 결정을 내리는 자체 프로그램을 실 행했다. 그것도 핵무기를 동원한 것이다. 이 때문에 인간이 최종 결정을 내리도록 프로그 램을 수정해야 한다고 앤트로픽은 국방부에 제시했고 트럼프 행정부는 이를 거부하고 계 약을 종료했다. AI는 빠르게 도입되었다. 작년에 팔란티어 와 계약을 체결한 나토는 메이븐 시스템이 지 휘관들에게 마치 비디오 게임처럼 전투를 지 휘할 수 있는 능력을 제공한다고 묘사했다. 조 지타운 대학교의 연구에 따르면, 미군은 이 시 스템을 통해 단 20명의 포병 부대 하나가 2,000 명의 병력이 하는 과제를 수행할 수 있었다. 하지만 이제 다른 AI 기업들이 국방부에서 앤 트로픽의 자리를 대체할 태세를 갖추고 있다. 일론 머스크의 xAI는 기밀 정부 시스템 개발 계약을 체결했고, 앤트로픽을 대신해 오픈AI 가 계약을 체결했다.

군사 AI 의 오랜 역사 어느 정도 자율성을 갖춘 무기는 100 년이 넘 는 기간 동안 전쟁에서 사용되어 왔다. 19 세기 해상 기뢰는 접촉 시 폭발했다. 제 2 차 세계 대 전 당시 독일의 버즈 폭탄은 자이로스코프 유 도 방식을 사용했다. 유도 어뢰와 열추적 미사일은 기동하는 목표 물을 요격하기 위해 궤적을 변경한다. 이스라 엘의 아이언 돔과 미국의 패트리어트 시스템

과 같은 많은 방공 시스템은 오래전부터 완전 자동 모드를 제공해 왔다.

21 세기 전쟁에서 로봇 드론은 널리 사용되 기 시작했다. 무인 시스템은 이제 육지, 바 다, 공중, 그리고 궤도에서 다양한 " 지루하 고, 더럽고, 위험한 " 임무를 수행한다. 미국의 MQ-9 리퍼, 이스라엘의 헤르메스 900 과 같 은 원격 조종 드론은 수 시간 동안 자율적으 로 체공할 수 있는데, 정찰 및 공격 플랫폼을 제공한다. 러시아- 우크라이나 전쟁에서는 1 인칭 시점 드론을 자살 공격 무기로 사용하는 것이 개척되었다. 일부 드론은 전자 교란으로 인해 인간 조작자의 원격 제어가 불가능하기 때문에 인공지능( AI) 을 사용해 목표물을 탐 지한다. 하지만 정찰 및 공격 자동화 시스템 은 자동화 혁명의 가장 눈에 띄는 부분일 뿐 이다. 더 멀리 보고 더 빠르게 타격할 수 있는 능력은 군사 조직의 정보 처리 부담을 극적으 로 증가시킨다. 바로 이 지점에서 의사결정 지원 시스템이 중요해지는 이유다. 자동화 무기가 군의 눈과 팔을 강화한다면, 의사결정 지원 시스템 두뇌 를 강화하는 역할을 한다. 냉전 시대의 지휘통 제 시스템은 이스라엘의 인공지능 기반 전투 관리 시스템인 차야드( Tzayad) 와 같은 현대 적인 의사결정 지원 시스템을 예견했다.

1950 년대 미국의 반자동 지상 환경( SAGE) 과 같은 자동화 연구 프로젝트는 컴퓨터 메모 리와 인터페이스 분야에서 중요한 혁신을 가 져왔다. 베트남 전쟁 당시, 이글루 화이트( Igloo White) 는 중앙집중식 컴퓨터에 첩보 데 이터를 수집해 북베트남 보급선에 대한 미군 의 공습을 조율했다. 미국 국방고등연구계획 국( DARPA) 의 1980 년대 전략 컴퓨팅 프로그 램은 반도체와 전문가 시스템 분야의 발전을

촉진했다. 실제로 국방 예산은 인공지능( AI) 의 등장을 가능하게 한 핵심 요소였다.

자동화된 전쟁 가능하게 하는 조직 자동화된 무기와 의사결정 지원 시스템은 상 호 보완적인 조직 혁신에 의존한다. 베트남의 전자전에서부터 냉전 말기의 공대지 전투 교 리, 그리고 이후의 네트워크 중심 전쟁 개념에 이르기까지, 미군은 새로운 아이디어와 조직 개념을 개발해 왔다. 특히 주목할 만한 것은 미국의 세계 테러와 의 전쟁 기간 동안 등장한 새로운 유형의 특수 작전이다. AI 기반 의사결정 지원 시스템은 테러리스트 요원을 찾아내고, 이들을 사살하 거나 생포하기 위한 작전을 계획하고, 그 과정 에서 수집된 정보를 분석하는 데 매우 중요한 역할을 했다. 메이븐( Maven) 과 같은 시스템 은 이런 유형의 대테러 작전에 필수적이었다.

베네수엘라와 이란에서 보여준 미국의 인 상적인 전쟁 방식은 수십 년에 걸친 시행착오 의 결실이다.

미군은 다양한 출처에서 정보를 수집하고, 목표 시스템을 분석하고, 공격 옵션을 평가하 고, 합동 작전을 조율하고, 폭격 피해를 평가 하는 복잡한 프로세스를 정교하게 다듬어 왔 다. 인공지능( AI) 이 표적 설정 과정 전반에 활용될 수 있는 유일한 이유는 전 세계 수많은 인력이 AI 시스템을 운영하기 위해 노력하고 있기 때문이다. AI 는 군사 표적 설정에서 자동화 편향, 즉 사람들이 자동화된 결정에 과도한 비중을 두 는 경향에 대한 중요한 우려를 불러일으킨다. 하지만 이런 우려는 새로운 것이 아니다. 이 글루 화이트 작전은 베트남의 기만체에 의해 종종 오인되었다. 1988 년에는 최첨단 미국 이

지스 순양함이 이란 여객기를 격추했다. 1999 년에는 정보 오류로 인해 미국 스텔스 폭격기 가 세르비아 베오그라드의 중국 대사관을 오 인 공격했다.

자동화된 예측에도 인간의 판단이 반드시 필요하다. AI 가 스스로 결정하도록 내버려두 면 의도하지 않은 결과와 파국을 초래할 수 있 다. 군사용 AI 가 자체적으로 판단하게 되면 최악의 살상무기로 돌변할 수 있다. 그렇기 때 문에 고도로 훈련되고 통제력이 뛰어난 인간 이 반드시 최종 결정을 내리도록 프로그램의 한계를 설정해야 한다. 전쟁에서의 의사결정 지원 시스템의 성공과 실패는 기술적 요인보다는 조직적 요인에 더 크게 좌우된다. 인공지능( AI) 은 조직의 효율 성 향상에 도움을 줄 수 있지만, 조직의 편견 을 증폭시킬 수도 있다. 가자지구에서 발생한 과도한 민간인 사망에 대해 인공지능 시스템 ' 라벤더 ' 를 비난할 수 도 있지만, 이스라엘의 허술한 교전 수칙이 자 동화 시스템의 편향보다 더 큰 영향을 미쳤을 가능성이 크다. 의사결정 지원 시스템은 인간의 의사결정을 보조하는 역할을 한다. AI 가 사람을 대체하도 록 방임해서는 안된다. 인간은 여전히 시스템 과 데이터 흐름을 설계, 관리, 해석, 검증, 평 가, 수리 및 보호하는 데 중요한 역할을 수행 하고 지휘관은 여전히 지휘권을 행사해야 한 다. 경제적인 관점에서 AI 는 예측 능력을 향 상시키는데, 이는 기존 데이터를 기반으로 새 로운 데이터를 생성하는 것을 의미한다. 하지 만 예측은 의사결정의 한 부분일 뿐이다.

궁극적으로 무엇을 예측하고 예측 결과를 어떻게 활용할지에 대한 중요한 판단은 사람 이 내리도록 해야 한다. 사람들은 현실 세계 의 결과에 대해 선호도, 가치관, 그리고 책임 감을 갖고 있지만, 인공지능 시스템은 본질적 으로 그렇지 않다. 군사적으로 AI 를 점점 더 많이 활용하는 것 은 오히려 전쟁에서 인간의 중요성을 더 높이 는 결과를 낳아야 한다.