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

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핵심 요약

Anthropic이 미군과의 계약 과정에서 자율 무기 사용 제한 문제로 갈등을 빚는 가운데, Smack Technologies라는 스타트업이 군사 작전에 특화된 AI 모델을 개발하고 있다. 전직 미 해병대 특수작전사령관 Andy Markoff가 설립한 이 회사는 일반 LLM이 물리적 세계에 대한 이해와 군사 데이터가 부족하여 표적 식별이나 복잡한 작전 계획에 부적합하다고 주장한다. Smack은 AlphaGo와 유사한 시행착오 방식의 학습을 통해 최적의 미션 플랜을 도출하는 모델을 구축 중이며, 최근 3,200만 달러의 투자를 유치했다. 이는 전장에서의 의사결정 우위를 확보하려는 목적이지만, AI의 불확실성과 핵 갈등 에스컬레이션 위험에 대한 우려도 공존한다.

배경

Large Language Model(LLM)의 기본 개념, 강화학습(Reinforcement Learning) 및 AlphaGo의 학습 원리, 현대 군사 작전 계획 수립 절차에 대한 이해

대상 독자

국방 기술 관계자, 군사 전략가, AI 윤리 연구자, 방위 산업 투자자

의미 / 영향

군사 특화 AI의 등장은 민간 기술 기업이 설정한 AI 안전 가이드라인을 우회할 수 있는 경로를 제공하며, 전장에서의 자동화된 의사결정 속도를 경쟁적으로 높여 오판에 의한 갈등 에스컬레이션 위험을 증폭시킬 수 있다.

섹션별 상세

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.

실무 Takeaway

범용 LLM은 군사적 특수 상황(물리적 세계 이해, 표적 식별)에서 한계가 명확하므로, 특정 도메인 데이터와 강화학습을 결합한 특화 모델 개발이 가속화되고 있다.
군사 AI 개발에서 윤리적 가이드라인 설정 주체를 두고 빅테크(개발사 제한)와 군 특화 스타트업(사용자 책임) 간의 시각 차이가 뚜렷해지고 있다.
현대 전장에서는 저비용 반자율 시스템과 상용 하드웨어를 결합한 AI 기술이 실질적인 정보 수집 및 드론 식별 도구로 활용되기 시작했다.

언급된 리소스

문서Smack Technologies