대런 아세모글루 MIT 경제학자 교수는 AI가 노동시장을 즉각 뒤흔들 것이라는 전망에 신중한 입장을 보였다. 대신 그는 AI 에이전트의 한계, AI 기업들의 경제학자 영입 경쟁, 사용하기 쉬운 AI 앱 부족 등을 핵심 변수로 지목했다.

군은 이미 AI를 활용해 인간이 놓칠 수 있는 표적과 정보를 탐지해 왔지만, 이제는 대형언어모델(LLM)을 기반으로 지휘관에게 공격 우선순위와 전장 판단까지 조언하는 ‘AI 참모’ 체계를 도입하고 있다. 다만 생성형 AI의 오류와 과도한 의존, 민감한 군사 데이터 유출 가능성은 새로운 위험 요소로 지적된다.

5월 초 티모바일 망에서 출시된 이동통신 요금제는 온라인 안전 문제에 대해 사실상 ‘전면 차단’에 가까운 강경한 접근법을 택했다.

최근 로봇공학의 급성장은 기계가 세상과 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꾸는 전환점으로 평가된다.

AI가 일자리를 줄일지 늘릴지는 기술 자체보다 생산성이 높아진 뒤 기업이 인력을 늘릴지 줄일지에 달려 있다. 그러나 이를 판단할 데이터가 부족해 AI가 노동시장 변화에 미칠 영향을 예측하기가 쉽지 않다.

먼저 트윗을 올려 갈등을 유도한 후 나중에 법률 대응을 하는 식의 전략은 연방법원 판사의 심기를 거슬렀고, 판사는 3월 말 앤트로픽에 대한 미 정부의 제재 조치를 중단시켰다.

AI가 망상을 유발하는지, 아니면 기존 망상을 강화하는지에 대한 결론은 아직 나오지 않았다. 하지만 이 문제는 향후 관련 소송과 챗봇 안전 규제의 핵심 쟁점이 될 전망이다.

미 국방부가 생성형 AI 기업들과 협력해 기밀 데이터를 활용한 군 전용 모델 훈련을 검토하고 있다. 다만 기밀 정보가 모델에 내재될 경우 유출 위험이 커질 수 있다는 우려가 제기된다.

오픈A가 미국 국방부와 협력하며 생성형 AI가 실제 전장 의사결정과 방어 시스템에 활용되는 시대가 열리고 있다. 하지만 자율무기·감시 활용 범위를 둘러싼 논란과 규제 공백은 여전히 핵심 쟁점으로 남아 있다.

미군이 생성형 AI를 활용해 타격 대상의 우선순위를 분석하고 공격 순서를 제안받는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 다만 AI의 권고안은 최종적으로 인간의 검토와 승인을 거치게 될 전망이다.