“전쟁 AI를 둘러싼 논의는 종종 “챗봇이 전쟁에 쓰인다”는 식의 자극적인 표현으로 소비된다. 그러나 현장에서 더 중요한 질문은 따로 있다. 값싼 민간 드론이 어떻게 고가 무기의 비용 구조를 무너뜨리는지, 왜 방산 기업의 경쟁력이 하드웨어보다 소프트웨어와 지휘·제어 구조로 이동하는지, 그리고 “인간이 최종 결정을 내린다”는 원칙이 실제 전장에서도 지켜질 수 있는지다.

우크라이나 전장은 이러한 변화를 가장 선명하게 보여줬다. 400달러(약 60만원) 안팎의 FPV(First-Person View, 조종자가 카메라 화면을 보며 1인칭 시점으로 직접 조종하는 방식의) 드론이 수백만 달러짜리 전차를 위협했고, 러시아의 전파 교란에 맞서 광케이블 드론과 카메라·관성센서 기반 비행 같은 민간 기술이 곧바로 전장에 이식됐다. 중동에서는 상황이 한 단계 더 나아갔다. 드론 공격은 공항이나 데이터센터같은 핵심 인프라를 먼저 흔들었고, 미국 국방부는 기밀 환경의 생성형 AI로 표적 목록과 군수 정보를 함께 분석해 타격 우선순위를 검토하고 있다.

이러한 변화의 중심에는 ‘이중용도 기술(dual-use technology)’이 있다. 민간에서 개발된 인공지능(AI)과 소프트웨어, 상업용 장비들이 별도의 군사 개발 과정 없이 곧바로 전장에 투입되며, 전쟁의 속도와 구조 자체를 바꾸고 있다. 과거에는 군이 기술을 주도하고 민간으로 확산되는 흐름이었다면, 이제는 민간 기술이 전쟁을 규정하는 시대가 열리고 있다.

카네기멜론대에서 로보틱스를 연구하고 실리콘밸리를 거쳐 현재 방산 AI 전략을 총괄하고 있는 서영우 한화에어로스페이스 전무는 이러한 변화를 ‘이중용도 기술의 극대화’라고 설명한다. 최신 기술로 인해 전쟁은 물론 방산의 개발 방식과 조달 체계, 인간의 역할이 어떻게 바뀌고 있는지 그의 의견을 들어 봤다.

최근의 현대전이 보여주고 있는 모습처럼 전쟁의 방식을 바꾸고 있는 가장 핵심적인 변화는 무엇이라고 보십니까?

‘이중용도 기술(Dual Use of Technology)’의 극대화’라고 생각합니다. 특히 민간에서 개발된 머신러닝 알고리즘의 발전과 상업 제품들의 대량 생산 혜택을 전장이 최대한 활용한 결과입니다.

러시아군이 침략해 왔을 때 우크라이나군은 절대적 전력 열세 속에서 어떤 수를 써서라도 나라를 지켜야 했습니다. 그중 하나가 현지에서 대량 조립할 수 있는 약 400달러짜리 FPV 드론이었고, 이런 드론이 약 450만 달러짜리 러시안 T–90M 탱크를 격파할 수 있을 것이라 생각하지 못했기 때문에 충격이 컸습니다. 탱크는 공중 공격을 드물게 받는다는 가정하에 설계되었기 때문에, 드론이 포탑 위로 포탄을 떨어뜨리면 파괴력이 상당했습니다.

기술의 진화 과정도 흥미롭습니다. 초기에는 원격 조종으로 드론에 장착한 수류탄이나 박격포탄을 낙하시켰습니다. 러시아군이 GPS를 교란하자 드론에 광케이블을 달아 위치 정보를 전송했고, 광케이블 길이의 제약을 넘기 위해 드론 카메라와 관성항법장치(INS)의 출력을 결합하여 드론의 위치정보를 추정할 수 있는 VIO(Visual-Inertial Odometry)를 민간으로부터 도입했습니다. VIO의 원조 알고리즘은 NASA가 행성 탐사선을 위해 개발한 것입니다. NASA가 이런 군사적 응용을 염두에 두고 2006년에 이 기술에 대한 논문을 쓰지는 않았겠죠. 중국의 DJI도 전장에서의 활용을 생각하고 드론을 만들지는 않았을 겁니다. 이 사례는 민간 기술이 전장의 비대칭 구조를 어떻게 바꿀 수 있는지를 잘 보여줍니다.

비용 비대칭이 앞으로도 계속된다면, 방산 기업은 어디를 먼저 바꿔야 합니까?

근본적인 전략의 방향은 변하지 않았다고 봅니다. 아직까지 전쟁의 끝은 지상군이 상대방 영토를 점령함으로써 이루어지는 것으로 여겨집니다. 모기가 아무리 많이 코끼리를 물어도 결국 코끼리를 쓰러뜨리는 것은 강력한 총입니다. 이렇듯 전쟁을 궁극적으로 끝낼 수 있는 K9 자주포, 레드백 장갑차, 천무 다연장 로켓과 같은 전략무기에 대한 수요는 계속 존재할 것으로 생각합니다.

다만, 현재는 하드웨어보다 기존 하드웨어를 최대한 활용할 수 있는 소프트웨어에 더 중점을 둬야 합니다. 새로운 하드웨어를 만들기보다는 하드웨어 안의 소프트웨어를 업그레이드해 성능을 향상시키는 것이 더 바람직할 것이라고 생각합니다. 물론 대드론 체계(c–UAS)처럼 기술의 진보와 전장환경의 변화에 따른 새로운 요구사항이 생기면 새로운 하드웨어도 필요합니다. 생산 방식 역시 현재의 노동집약적 구조에서 자동화된 생산시설로 전환하는 것이 바람직합니다.

빠른 기술 변화가 기존 방산 개발 주기와 조달 체계에 어떤 압박을 주고 있습니까?

기존에는 없던 소프트웨어 획득체계가 신설되고 있습니다. 미국은 이미 도입했고, 한국도 곧 뒤따를 예정입니다. 무기체계의 제작 방식이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심으로 바뀌고 있는데, 마치 일반 가정의 자동차 기능을 OTA(무선 업데이트)로 업데이트하는 것처럼 변할 것으로 예측됩니다.

기존 방산업체는 제조 중심에서 소프트웨어 개발까지 포트폴리오를 넓히려 하고 있습니다. 가장 큰 압박 요인은 인력입니다. 무인체계 제작에 필요한 인재를 민간의 소프트웨어 회사나 로봇 기업과 경쟁해서 채용해야 하기 때문입니다.

유무인복합운용체계(MUM–T)에서 경쟁력의 핵심은 플랫폼입니까, 소프트웨어입니까?

어떤 시기든 국방 기술의 주류가 무엇이든 간에, 지휘·제어 구조가 경쟁력의 핵심입니다.

MUM–T는 개념 자체가 사실 민간에서 온 것입니다. 산업계와 학계는 오랫동안 사람의 개입 없이 로봇이 자율로 작업을 수행하는 것을 목표로 기술을 개발해왔습니다. 그러나 완전자율 로봇에 대한 기술 개발의 어려움, 혹은 불가능함을 깨닫고 나서, 로봇이 수행해야 하는 작업 임에도 로봇이 직접 수행하기 힘든 일들을 사람이 개입해 도움을 주는 형태를 만들게 된 것입니다. 즉, 완전자율로봇 시대로 가기 위한 중간 단계가 필요했습니다. MUM-T는 이 접근법의 국방 버전입니다. 완전자율이 아니라 인간과 무인체계가 팀을 이루는 하이브리드 전력이고, 따라서 경쟁력의 핵심은 개별 플랫폼의 성능이 아니라 이 하이브리드 전력을 어떻게 지휘하고 제어하느냐에 달려 있을 것입니다.

AI가 전장에서 보조를 넘어 자율적 판단을 하는 경계는 어디입니까?

실제 전장에서 AI의 역할은 고정된 것이 아니라, 상황에 따라 달라질 수 있다고 생각합니다.

예를 들어, 컴퓨터 비전 기반으로 기지 주변의 상황을 인지하고 작전 계획을 제시하는 AI 시스템이 있다고 해보겠습니다. 적군이 한두 명씩 시간 간격을, 사람이 판단할 수 있을 만큼의 충분한 시간을 두고 나타난다면 지휘관이 AI의 판단을 충분히 고려하고, 자신의 경험과 규칙에 따라 작전을 수행할 것입니다. 하지만 적군이 AI 시스템의 처리 속도나 인간지휘관의 판단속도보다 더 빠르게 출현한다면 어떻게 해야 할까요? 어느 순간에는 지휘관이 AI를 신뢰할 수 있는 전략 자산으로 인정하고, 사실상 자율적으로 작전을 수행하는 수준까지 권한을 부여할 수 있다고 봅니다.

‘인간이 최종 결정을 내린다’는 원칙은 실전에서도 지켜질 수 있습니까?

AI가 살상 가능한 국방체계에 적용될 때의 기본 원칙은 ‘살상을 해야 하는 경우 그 최종 결정은 인간이 한다’이고 한화에어로스페이스도 이 원칙 하에 AI 기능이 추가된 무인체계를 만들고 있습니다. 이는 인간이 아닌 무엇인가가 인간을 사살하는 것을 막기 위한 최소한의 원칙이라 생각합니다. 하지만 실제 전쟁 시, 상황에 따라 이 원칙이 형식에 불과할 수도 있다고 봅니다.

일례로, 이스라엘이 가자지구에서 사용한 AI 프로그램 ‘라벤더’와 ‘가스펠’이 있습니다. 라벤더는 여러 정보 소스를 활용해 하마스 요원을 식별하는 AI 도구이고, 가스펠은 이들이 거주하는 것으로 판단되는 거주지를 식별하는 AI 도구입니다. 원칙상 AI가 식별해낸 표적 목록을 운용자가 일일이 검토해야 했지만, 가디언 등의 보도에 따르면 사용 초기와 간헐적인 경우를 제외하고는 식별부터 타격까지 인간의 실질적 개입이 이루어지지 않은 것으로 알려져 있습니다.

또 다른 예로는 앞서 설명한 대드론 체계를 생각해 볼 수 있습니다. 드론이 한두 대씩 날아온다면 문제가 없지만, 무수히 많은 드론이 한꺼번에 날아온다면, 일일이 사람의 승인을 받을 것인지 아니면 AI에 자율성을 부여해 알아서 격추하게 할 것인지를 결정해야 할 것입니다. 물론 이 경우 타격을 해야 하는 객체가 적군이 아니라 적이 보낸 무인체계이지만 날아오는 드론을 침략 혹은 침투하는 적군으로 생각하면 같은 문제, 즉 언제까지 대원칙을 지킬 것이냐라는 문제에 봉착하게 되는 것이죠.

‘살상의 최종 결정은 인간이 한다’는 대원칙은 한국군을 포함한 모든 군이 지키려는 원칙입니다. 하지만 실제 전장의 환경에 따라 지켜지기 어려울 수도 있다는 것이 제 생각입니다.

군사 영역에서 가장 조심해야 할 AI 적용 구간은 어디입니까?

두 가지 구간이 특히 위험하다고 생각합니다. 첫째는 탐지·식별·판단이 자동화되는 구간입니다. AI는 언론에서 비치는 것과 달리 사람이 만든 기술이며 항상 오류가 존재합니다. 초병 대신 물체를 탐지한다 하나 그 성능이 항상 100%이지는 않고, 운전병 대신 군트럭을 운전한다 하나 사람이 하지 않는 실수를 할 수 있습니다. 이런 구간에서 기술을 맹신하면 오탐이 곧 인명 피해로 이어지는 치명적 결과를 낳을 수 있습니다.

둘째는 정보전 영역입니다. 딥페이크로 대표되는 정보 조작이 사실과 다른 상황 인식을 만들어내고, 그 오해가 분쟁의 빌미가 될 수 있습니다.

한국 방산 AI의 가장 시급한 병목은 무엇이며, 데이터 측면에서는 무엇이 가장 부족합니까?

한국뿐 아니라 전 세계 모든 군이 AI를 국방에 적용하는 데 최선을 다하는 모양새입니다. 가장 큰 이유는 임무 수행 시 사상자 최소화, 개별 병사의 능력 극대화, 그리고 인구 절벽이 병력 단절로 이어지는 악순환을 막을 수 있기 때문입니다. 참고로 인구절벽이 병력단절로 이어지는 악순환은 출생률이 낮아지고 있는 한국뿐 아니라 미국, 유럽 등 모든 군이 공통적으로 겪는 문제입니다.

한국의 이슈는 크게 세 가지입니다. 첫째, AI 기술은 소프트웨어로 구현되어야 의미가 있는데 현재 한국에는 소프트웨어 획득체계가 없습니다. 대통령 직속 국가인공지능전략위원회 (이하 AI전략위)가 국방부와 관련 부처, 그리고 국회와 협업하여 이를 도입하려 하고 있습니다. 둘째, 테스트 환경이 부족하고 군 공간 공유도 이루어지지 않고 있습니다. 셋째, 데이터가 부족합니다.

데이터 문제가 특히 구조적입니다. AI 성능은 결국 데이터의 양과 질에서 갈리는데, 6·25 전쟁 이후 전쟁을 치르지 않은 한국은 실전 데이터가 없습니다. 그런데 실전에 가장 가까운 훈련 데이터조차 업체 입장에선 접근이 매우 어려운 것이 현실입니다. 개발한 데이터가 충분히 없으니 실제로 필요한 AI 기술을 만들 수 없고, 제대로 개발된 AI기술이 없으니 객관적으로 검증하기도 힘들고, 결국 필요한 AI기술을 적기에 조달할수도 없게 되는 악순환이 되는것입니다. 다만 지난 7월 이재명 대통령의 국방 데이터 공유 지시 이후 AI전략위와 국방부가 협업해 민감도 순위에 따라 데이터를 개방하는 방안을 추진하고 있고 군부대 일부를 방산업체등 적합한 업체에 공개하기 위해 노력하고 있습니다.

5~10년 뒤 미래 전장의 가장 큰 변화는 어디에서 나타날 것입니까?

바이든 행정부 시절 미 육군미래사령부가 강조한 ‘Sensor–to–Shooter’라는 전투 개념이 있습니다. 발견된 적을 가장 가까운 타격체계로 즉각 타격한다는 것인데, 이를 위해 미군은 JADC2(Joint All Domain Command and Control)라는 지휘체계를 정의했고, 우주와 사이버스페이스, 그리고 AI가 운영하는 네트웍까지 모든 영역을 아우르는 C(Combined) JADC2로 확대했습니다.

미래 전장은 이 개념이 구체화되거나 확장된 형태가 될 것으로 봅니다. 동원 가능한 모든 정보 소스에서 들어온 첩보를 한곳에 모아 생성형 AI로 해석·분석해 작전을 수립하고, 이를 가장 잘 수행할 수 있는 군 조직을 동원해 AI가 수립한 계획에 따라 임무를 수행하는 형태입니다. 정보 수집부터 분석, 작전 계획, 실행까지의 전 과정이 하나의 네트워크 안에서 유기적으로 연결되는 것이죠. 이런 방향의 변화는 이미 여러 군사 작전에서 부분적으로 드러나고 있다고 봅니다. 이에 가장 근접한 예가 미군이 지난 1월 3일 베네수엘라에서 수행한 니콜라스 마두로 대통령 생포 작전, 즉 ‘확고한 결의 작전(Operation Absolute Resolve)’이라고 생각합니다.

‘기술이 바꾸는 전쟁’의 본질을 한 문장으로 어떻게 설명하시겠습니까?

기술은 항상 전쟁의 도구를 바꿔왔고, 도구가 바뀌면 전쟁의 양상도 바뀌었습니다. 자동소총, 탱크, 비행기, 초음속 유도탄, 잠수함, 인터넷, 무인체계, 드론 등, 1차 세계대전 이후 기술의 발전이 전쟁의 모습을 계속 바꿔온 것은 사실입니다.

그런데 지금의 변화에는 이전과 다른 점이 있다고 생각합니다. AI 중심의 전쟁에서는 물리적으로 전장에 있지 않은 사람이 화면과 시스템을 통해 살상에 참여하는 구조가 확대되고 있습니다. 예를들면 미국 본토에서 화면을 보며 무인기로 전 세계 어는 곳의 목표물이라도 타격할 수 있습니다. 어떤 면에서는 게임을 하는 것 같은 대리전쟁의 특성이 나타나고 있는 것이죠. 기술이 바꾸고 있는 것은 무기만이 아닙니다. 전쟁을 수행하는 방식뿐 아니라, 인간이 전쟁을 인식하고 개입하는 방식 자체가 달라지고 있습니다.

서영우 한화에어로스페이스 전무는 지난 25여년간 인공지능 기술을 이용하여 실세계의 복잡하고 다양한 문제들(자율 주행, 자율 비행, 초고속 열차 등)을 해결해왔고, 이러한 산학계의 다양한 경험을 기반으로 한화에어로스페이스의 무인체계 핵심인 지상용 Autonomy R&D를 주도하고 있으며 AI, Robotics, SW Engineering 등 차세대 제품 개발의 핵심 기술 개발에 technology catalyst 역할을 수행하고 있다.