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AI가 가장 두드러지게 쓰이는 분야는 정보 수집과 분석이다. 과거에는 통신 감청 자료를 분석하고 레이더 사진에서 미사일 발사대나 터널 같은 목표물의 정확한 위치를 찾는 데 수천 명이 필요했다. 최근에는 AI가 레이더에서 특정 항공기와 차량 모델을 식별하고, 도청 자료에서 필요한 대화를 골라 요약까지 제공하는 수준으로 발전했다.
AI는 작전 계획 수립 과정은 물론 공격 이후에도 그 역할을 확대하고 있다. 영상, 레이더, 열 신호 등을 분석해 피해 상황을 빠르게 파악하고, 이를 바탕으로 다음 공격 목표를 정하거나 정밀 타격을 보완하는 데 활용한다. 이 같은 흐름은 중동에만 국한하지 않는다. 우리 군도 AI 기술을 체계적으로 도입하고 관리하기 위해 올해 국방 AI 정책 전담 차관보를 신설하고 산하에 국방인공지능기획국, 전력정책국, 지능정보화정책국, 군수관리국을 둬 파편화한 AI 기능을 통합했다. 또 국방부 산하 전문 연구기관으로 국방AI센터를 설립하고 국방 특화 AI 모델 개발을 추진하고 있다. 특히 최근 서울(용산·양재), 판교, 대전, 부산 등 5개 거점에 ‘군·산·학 협력센터’를 설치해 민간의 최신 AI 기술을 군에 접목하려는 프로젝트를 이달부터 시작했다.
우리 군은 AI를 통한 작전 개념 자체를 바꾸는 3단계 로드맵을 추진하고 있다. 1단계는 사람이 원거리에서 로봇·드론을 조종하는 수준으로 현재 안정화 단계로 평가받는다. 2단계는 AI가 상황을 판단하고 일부 자율적으로 임무를 수행하는 수준으로 GOP 무인화 경계체계 등을 시범 운용 중이다. 3단계는 전 영역(다영역)에서 유·무인 복합전투체계(MUM-T)를 완성하는 것으로, 2030년대 이후 달성을 목표로 하고 있다.
문제는 AI가 잘못된 정보를 바탕으로 오판할 위험도 함께 커진다는 점이다. 미군 조사관들은 지난달 28일 이란 타격 당시 한 초등학교가 공격받아 수십 명의 어린이가 숨진 사건이 미군에 의해 발생했을 가능성이 크다고 보고 있다. 해군 출신인 조지타운대 안보·신기술센터의 에밀리아 프로바스코 선임연구원은 “AI에 군사 의사결정 권한을 위임하는 것은 심각하게 우려할 사안이다”며 “현재 AI의 위험을 제한하기 위한 안전장치에 대한 투자가 충분하지 않다”고 지적했다.
