미군 특수부대 출신이 설립한 스타트업 Smack, 군사 작전 특화 AI 개발

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Smack Technologies는 군사 작전의 계획 및 실행에서 Anthropic의 Claude를 능가하는 성능을 목표로 하는 특화 모델을 개발 중이다. CEO Andy Markoff는 기술의 윤리적 사용 책임은 기술 개발사가 아닌 제복을 입은 군인에게 있다고 강조하며, 군사적 용도 제한에 대해 Anthropic보다 유연한 입장을 취하고 있다.

Smack의 모델 학습 방식은 Google의 AlphaGo와 유사한 시행착오(Trial and Error) 프로세스를 따른다. 다양한 워게임 시나리오에 모델을 투입하고, 전문가 분석가가 선택된 전략의 유효성을 피드백으로 제공하여 최적의 미션 플랜을 식별하도록 훈련시킨다.

기존 범용 LLM은 군사 데이터 학습이 부족하고 물리적 세계에 대한 이해도가 낮아 실제 군사 하드웨어를 제어하거나 표적을 식별하는 데 한계가 있다. Markoff는 Claude와 같은 모델이 보고서 요약에는 뛰어나지만, 실제 전장의 복잡한 물리적 상황을 처리하기에는 부적합하다고 지적한다.

군사 AI 도입의 핵심 목적 중 하나는 '의사결정 우위(Decision Dominance)' 확보이다. 현재 수작업(화이트보드, 메모장)으로 이루어지는 작전 계획 수립 과정을 자동화함으로써, 러시아나 중국 같은 대등한 적대국과의 전쟁 시 더 빠르고 정확한 판단을 내릴 수 있도록 돕는다.

군사 AI의 신뢰성과 안전성에 대한 비판적 시각도 존재한다. Future of Life Institute 등은 AI가 전투원과 민간인을 구분하지 못할 정도로 불안정하며, 최근 연구에서는 LLM이 워게임 상황에서 핵 갈등을 고조시키는 경향이 있음이 밝혀져 고위험 시나리오 도입에 대한 경고가 이어지고 있다.

용어 해설

킬 체인(Kill Chain): — 공격 대상을 탐지하고 식별하여 공격 여부를 결정하고 타격하기까지의 일련의 군사적 의사결정 단계이다. AI가 이 과정에 개입할 경우 인간의 통제권 유지 여부가 윤리적·법적 논쟁의 핵심이 된다.
의사결정 우위(Decision Dominance): — 전장에서 적보다 더 빠르고 정확하게 정보를 수집, 분석하여 최적의 결정을 내림으로써 전술적 이점을 확보하는 능력이다. 현대전에서 AI를 통한 자동화된 의사결정 시스템 도입의 주요 목적 중 하나이다.
시행착오 학습(Trial and Error Learning): — 모델이 다양한 시나리오에서 여러 행동을 시도하고 그 결과에 따른 피드백(보상)을 통해 최적의 전략을 찾아가는 학습 방식이다. AlphaGo가 바둑을 배운 방식과 유사하며, Smack Technologies가 군사 작전 계획 모델을 훈련시키는 핵심 기법이다.
자율 무기(Autonomous Weapons): — 인간의 직접적인 개입 없이 스스로 표적을 선정하고 공격을 실행할 수 있는 무기 체계이다. 미사일 방어 시스템 등 일부 분야에서 이미 사용 중이나, AI에 의한 완전 자율 살상 무기 개발은 국제적인 규제 논의의 대상이다.

기술

Claude
AlphaGo-style Training
Reinforcement Learning
Autonomous Systems

활용 사례

군사 미션 플랜 자동화
전장 의사결정 지원
드론 및 자율 무기 식별
워게임 시뮬레이션

언급된 리소스

문서Smack Technologies