인공지능 병기의 탄생

7월 6, 2021

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시작하며…

에피소드 ‘Shadow war의 서막’은 인공지능 무기를 개발하는 미래의 모습을 상상한 것이다. 미래에 벌어질 국가 간 전쟁은 인간이 직접 참여하여 서로를 죽이는 형태가 아니라, 국가의 기술력을 총동원하여 만든 인공지능 무기들이 인간을 대신하여 싸우는 형태가 된 것이다. 이러한 시대가 정말로 온다면, 뛰어난 인공지능 무기를 생산해낸 국가만 살아남을 수 있을 것이다.

도대체 전쟁은 왜 일어날까? 가장 기본적인 이유는 자신이 가진 것을 보호하려는 본능, 공동체의 경제적 번영을 위해 다른 공동체가 소유한 것들을 약탈하려는 욕망에서 시작된다고 볼 수 있다. [1] 그러나 이 외에도, 통치자의 악랄한 성품과 오판에 의해 발생하기도 하며 [2], 종교가 원인이 되기도 한다. [3] 더 나아가, 공동체에 속한 사람들을 하나로 통합하고 애국심이나 충성심을 고취하기 위해, 고통스러운 일상생활에 변화를 가져다 주고 공동체 내부의 불만을 해소하기 위해 전쟁이라는 극단적 행위를 벌이기도 한다. [4] 물론, 전쟁의 원인을 간단하게 단일 변수로만 설명할 수는 없을 것이다. [5]

이유가 무엇이던 간에, 크고 작은 전쟁은 끊임없이 벌어져왔다. 그리고 앞으로도 그러할 것이다. 다만, 전쟁은 피할 수 없더라도, 사람들의 희생을 피할 방법은 있지 않을까 하는 생각을 해보게 된다. 그리고 그러한 방법을 국가 간, 공동체 간의 합의를 통해 만들어낼 수는 없을까 하는 생각도 하게 된다. 만약 사람이 직접 참전하는 일 없이 인공지능 무기가 대신 전쟁을 하게 할 수 있다면, 전쟁과 국가 간 갈등의 양상이 어떻게 바뀔까 하는 묘한 의문도 생긴다.

이미 오래 전부터 무기에 탑재된 인공지능 요소 기술 – 항공 무기의 예

2차대전 시에 레이더가 실전에서 쓰인 이후로 컴퓨터 및 전자공학 관련 기술의 발전은 무기체계의 발전을 이끌었다. 특히 1990년대 초에 벌어졌던 걸프전에서는 정밀 타격 능력을 가진 무기의 위력이 여실히 드러났으며, 최근에는 거의 모든 국가에서 드론을 무기체계로 활용하고 있다.

인공지능의 정의를 어떻게 내리는가에 따라 다르게 볼 수 있겠지만, 인공지능 분야의 대표적인 요소 기술들은 이미 오래 전부터 전쟁 무기에 활용되어왔다. 항공기의 비행상태를 제어하고 유지하는 시스템 [6,7,8,9], 유도 미사일의 항법 또는 목표 추적 시스템 [10], 적군의 위치나 무기를 식별하는 타게팅 시스템 [11] 등에 활용되는 기술들이 대표적이다.

항공기에 활용되는 Fly-By-Wire (FBW) 시스템 [12]은 기계적인 조종간과 유압 시스템으로 항공기를 조종하는 것이 아니라 조종사의 조종 시그널을 전기적인 신호로 바꾸어 조종면에 전달하는 시스템이다. FBW는 조종사의 조종 시그널과 컴퓨터가 측정한 항공기의 현재 상태를 기반으로 최적의 조작결과를 만들어 내는데, 이것을 실용화한 가장 대표적인 항공기가 이미 1970년대에 초도비행을 했던 F-16[13]이다. 저고도로 침투하는 순항 미사일[14]은 자신이 날아갈 항로를 스스로 찾기 위해 지형 추적 시스템을 활용한다. 날아가야 할 지역의 지형 정보를 미리 저장해 두었다가 실제 항로에서 측정한 정보와의 오차를 계산하여 항로를 조정하는 방식이다. 이러한 개념을 구현한 미사일이 실용화된 시기도 역시 1970년대이다. 열추적 공대공 미사일[15]의 경우 적기가 살포한 플레어에 의해 생기는 열원에 속지 않기 위해 적기가 배출한 열원의 특성을 스스로 기억하여 추적할 정도로 발전했으며, 중거리 레이더 유도 공대공 미사일은 적기와 가까워지면 내장 시스템을 사용하여 스스로 적기를 추적하도록 만들어져 있다. 이와 같은 방식으로 동작하는 대표적인 미사일 중의 하나인 AIM-54 피닉스 [16] 역시 1970년대에 최초로 실전에 배치되었다.

전투를 효율적으로 수행하기 위한 인공지능 요소 기술의 예

현재의 무기체계에 대한 인공지능 기술 적용의 개념은 직접 전투를 수행하는 인공지능 시스템을 만드는 것 보다는, 기술을 활용하여 전쟁을 효율적으로 수행하는 것에 초점이 맞춰져 있다. [17, 18]

적 또는 수상한 물체의 움직임을 탐지하는데 활용되고 있는 대표적인 장비인 TOD(Thermal Observation Device)[19]는 목표물이 방출하는 적외선을 탐지하여 영상화한다. TOD는 이미 오래전부터 한국의 휴전선이나 해안에 배치되어 활용되어 왔고, 헬기에도 장착되어 다양한 임무에 활용된다. 최근에는 이러한 영상 속에서 사람의 눈으로 탐지하기 힘든 패턴을 찾아내거나 탐지된 타겟의 종류를 자동으로 식별하기 위해 인공지능 기술을 접목하려는 시도가 이루어지고 있다.

공중에서는 넓은 지역을 정찰하기 위해 다양한 수준의 무인정찰기가 활용되고 있다. 스스로 전투지역 상공을 비행하며 영상정보를 획득, 제공하는 작은 역할에서 시작하여 최근에는 합성개구레이더(SAR : Synthetic Aperture Radar)[20] 영상과 광학/적외선 영상을 통합 제공하고, 움직이는 목표물에 대한 정보도 전송할 수 있는 대형 무인정찰기[21]도 실전에서 활용되고 있다. 무인정찰기 자체가 인공지능 기술의 적용결과이지만, 이에 그치지 않고 무인정찰기가 수집한 다양한 형태의 데이터에 인공지능 알고리즘을 적용하기 위한 연구도 활발하다.

주로 전투기나 폭격기가 탑재하는 타겟팅 포드(Targeting Pod)[11]는 원거리에서 목표물을 탐지, 추적하는 기능을 수행한다. 레이저 장치, HDTV, 적외선 카메라 등과 같은 다양한 모듈들을 활용하여 정보를 수집하며, 센서 및 이미지 데이터 프로세싱 알고리즘이 분석한 결과를 조종사에게 제공한다. 이를 통해 조종사는 높은 고도에서도 목표를 탐지, 식별, 추적하고 정확하게 공격할 수 있다.

최근에는 저격수가 총을 쏠 때 발생하는 소음과 파장을 수집, 분석하여 저격수의 위치를 실시간으로 정확하게 찾아내는 저격수 탐지 시스템[22]도 개발되어 실전에 배치되었다. 이 시스템은 주로 음파와 파동을 측정, 분석하는 신호처리 및 패턴인식 알고리즘을 활용하여 저격수의 위치를 지도상에 표시한다.

전술데이터링크 시스템[23]은 기존의 음성기반 통신개념을 대신한 디지털 네트워크로서, 지상의 병사, 차량, 전차, 공중의 항공기, 해상의 전함과 잠수함, 인공위성 등으로부터 상황 정보를 실시간으로 수집하여 전장 상황을 종합적으로 파악할 수 있게 한다. 통합된 정보를 바탕으로 효율적인 판단을 내리고 정보를 전파할 수 있고, 최근에는 정보의 우선순위를 스스로 판단하는 기능도 포함되고 있다. 많은 국가들이 각자의 안보상황과 요구에 맞는 전술데이터링크를 개발하고 있으며, 동맹국 간의 정보공유를 위한 표준 프로토콜 또한 주요 고려대상이 된다. 많은 전문가들은 인공지능 기술이 크게 접목될 수 있는 국방 관련 분야들 중의 하나로 전술데이터링크 시스템을 언급하고 있다.

주로 전투용 항공기에 활용되어 온 HUD(Head-up display)는 조종사가 임무를 수행하는데 필요한 정보들을 전방 시야에 통합 시현해 주는 시스템이다. 전방의 투명한 디스플레이에 정보를 시현해 주기 때문에 조종사는 계기판으로 시선을 옮길 필요가 없다. 항공기의 속도, 고도, 중력가속도, 연료 상태, 기타 비행상태 뿐만 아니라 공격 목표의 위치와 이동 패턴까지 확인할 수 있다. HUD는 최근에 들어서 민간 자동차 분야에서 운전자를 위한 정보 시현 시스템에도 적용되고 있다. HUD는 HMD(Helmet Mounted Display)로 발전하였는데, 조종사가 쓴 헬멧에 상황 정보를 시현해 준다.[24]

이스라엘에서 개발한 전투용 로봇인 UGV는 전투 현장에 직접 투입되어 현장 정보를 수집하고 병사들의 전투 수행을 돕는다. 그리고 폭발물의 처리나 부상병의 호송을 돕는 것을 주임무로 한다. [25]

스스로 전쟁을 수행하는 전투용 인공지능 무기를 구현하기 위한 노력

지금까지 언급한 인공지능 요소 기술들은 스스로 전쟁을 수행하는 무기에 활용되는 것들이라고 볼 수는 없다. 이러한 기술들이 전쟁의 양상을 바꾸기는 했지만, 여전히 전쟁은 사람이 수행하는 것이며, 근본적인 전쟁의 개념이 바뀐 것은 아니다. 사람에 의한 조작에 의존하는 로봇이나 무인기는 인공지능 요소 기술들이 녹아들어 있다고 하여도 완전한 의미의 인공지능 무기라고 할 수는 없다. [26]

물론 실제 전장에서 활용할 수 있는 전투 인공지능이나 로봇을 개발하려는 노력도 많이 이루어지고 있다. 이러한 노력들은 군사력 수준이 높은 강대국들이나 전쟁의 위험에 많이 노출되어 있는 국가들에 의해 주로 이루어진다.

2016년 BBC는 Fuzzy logic으로 무장한 인공지능 전투기가 인간 파일럿이 조종하는 전투기들을 상대로 시뮬레이션 환경 하에서 항공 차단 임무를 훌륭하게 수행했다는 뉴스를 발표했다. [27] 그리고 약 4년 뒤 2020년에는 스스로 전투를 수행할 수 있는 전투용 무인 드론을 연구개발하고 있다는 뉴스가 펜타곤을 통해 발표되었다. [28] 더 나아가, ‘스카이보그’라라고 이름붙여진 전투용 무인 드론 항공기 프로그램에 대한 소식도 전해졌다. [29] 인간 전투조종사를 이긴 인공지능 전투 프로그램에 대한 소식[36]과 한국인 게이머가 인공지능 전투기와 시뮬레이션 공중전을 벌인 내용[37]은 많은 사람들의 주목을 받기도 했다.

미국, 영국 및 중국 해군이 인공지능을 탑재한 무인 잠수함을 개발하고 있다는 소식도 들려온다. [30, 31] 무인 잠수함의 크기는 일반 잠수함과 맞먹는 정도의 수준이며, 통신, 정찰 등의 임무 뿐만 아니라 적함에 대한 어뢰 공격까지 스스로 수행할 수 있을 것이라는 전망이 나오고 있다.

인공지능 전투병을 구현하려는 노력 또한 지속적으로 이루어지고 있다. 특히 미국은 2040년까지 전투용 로봇을 포함한 부대를 편성한다는 계획을 세우고 자국 내 인공지능 및 로봇공학 기술을 총동원하고 있다. [32] 전투용 로봇은 사람을 대신하여 전장에 투입될 예정이며, 적군을 살상하는 역할까지 수행하는 것을 목표로 한다.

전투용 인공지능 무기체계를 잘 만들 수 있을까?

언젠가 먼 미래에 전투용 인공지능을 탑재한 무기들이 전쟁에서 활약하는 것을 당연하게 여기는 시기가 올 수도 있지만, 아직은 넘어야 할 산이 많아 보인다.

무엇보다도, 전투용 인공지능이 수행해야 하는 task는 단순하지 않다. 위치가 고정되어 있는 상태에서 정해진 종류의 타겟만 식별하여 공격하는 임무를 수행하는 개념이라면 비교적 단순하다고 할 수 있으나, 실제 전투현장에서는 끊임없이 이동해야 하고 언제 어디서 어떤 형태의 적을 상대해야 할 지 예측하기 어렵다. 또한 전투용 인공지능이 매순간마다 내려야 하는 판단은 전체적인 전술 및 전략에 적합해야 한다. 심지어 극한의 혼돈 상황에서 판단을 내려야 하며, 판단을 변경하거나 차선책을 선택해야 할 수도 있다. 전투를 수행하는 것보다 임무를 정의하고 입력하는 것[33,34], 충실하고 정확한 world model을 입력하고 적절하게 업데이트 하는 것 [35], 자신의 임무, world model, 그리고 추가적으로 입력되는 많은 정보들을 바탕으로 전장의 상황을 명확하게 인식하게 하는 것이 더 어려운데, 이러한 과정은 전투의 승패에 치명적인 영향을 미친다. 따라서, 이스라엘의 전투용 로봇 (UGV)[25]의 예에서 알 수 있는 바와 같이, 인공지능을 갖춘 무기가 전투현장에 직접 투입될 수는 있지만, 전투현장에서 인공지능이 활약할 수 있는 범위가 아직은 제한적일 수 밖에 없다.

적어도 아직까지는, 전투용 인공지능의 역할은 전투를 수행하는 인간을 보조하는 것으로 제한되어 있다. 전투부대에서 인간 전투원을 보조하는 팀메이트의 역할, 또는 무인 전투기로 하여금 인간 조종사가 탑승한 전투기를 보조하는 요기(윙맨) 역할을 수행하도록 하는 것이 대표적이다. 2대로 구성된 전투기 분대의 1번기가 임무를 수행할 때 2번기는 요기(윙맨)의 역할을 수행하는데, 1번기를 엄호하는 역할과 1번기가 지시한 명령에 따라 행동을 취하게 된다. 이럴 경우, 1번기가 비교적 명확한 범위의 지시를 내릴 수 있으므로, 전투용 인공지능도 요기(윙맨)의 임무를 수행할 수 있을 것이다.

이외에도, 전투용 인공지능이 발전하기 위해서는 국방분야에 적합한 인공지능 시스템을 구현하는 것에 초점을 맞추고 집중적으로 투자를 해야 하는데, 그렇지 못하다는 의견도 나온다. [26] 현재까지는 상업분야의 인공지능 발전이 국방 분야보다 많이 앞서 있는데, 상업용 인공지능 기술이 국방 분야로 흘러 들어오는 형태가 되면 전투용 인공지능 개발과정에 필요한 적절한 가이드라인, 테스트 개념, 개발에 필요한 구체적 노하우, 그리고 무엇보다 전투용 인공지능을 개발할 전문인력의 부족현상을 일으킬 것이며, 이것이 전투용 인공지능의 발전을 더디게 할 것이라는 주장이다.

열린 질문: 전투용 인공지능 시대의 전쟁은 어떤 모습일까? 그리고 우리가 준비해야 할 것은 무엇일까?

전투용 인공지능에 필요한 요소 기술들은 지속적으로 발전할 것이며, 이러한 기술들은 무기체계를 빠르게 변화시킬 것이다. 그러나 사람을 살상하는 임무를 수행하게 될 전투용 인공지능의 발전에 대해, 기술 이외의 다양한 측면에서 심각하게 고민해야 할 필요가 있을 것이다.

전투용 인공지능이 전투 현장에서 임무를 수행하게 되면 전쟁의 개념은 어떻게 바뀔까? 그리고 전투용 인공지능의 시대가 오는 것을 피할 수 없다면, 이러한 시대를 대비하여 우리는 어떤 준비를 해야 할까? 우리도 차근차근 고민과 상상을 해보자.

에피소드 ‘Shadow war의 서막’은 사람이 참전하지 않고 인공지능만 참여하는 미래 전쟁을 상상했다. 그리고 이를 위해 국가 간 합의가 이루어져 가는 미래를 그렸다. 이렇게 되면, 인공지능 기술력이 군사력의 핵심이 되고, 한 국가의 생존을 좌지우지하게 되는 것이다. 전쟁의 개념이 이렇게 변화하게 되면, 전쟁 자체를 피할 수는 없더라도, 적어도 사람의 희생을 막을 수는 있지 않을까? 이렇게 상상하는 것은 지나치게 낙관적인 것일까?

References

[1] http://greenreview.co.kr/greenreview_article/1366/
[2] http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?art_id=200901091733475
[3] https://www.yna.co.kr/view/AKR20190307053000005
[4] https://www.theguardian.com/commentisfree/2014/aug/05/why-human-beings-keep-fighting-wars-warfare
[5] https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=verthandi&logNo=80015797159&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F
[6] https://www.baesystems.com/en/article/bae-systems-to-provide-flight-controls-for-next-generation-f-16s-in-uae
[7] https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/19840012524.pdf
[8] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474667017322292
[9] https://arc.aiaa.org/doi/abs/10.2514/6.1979-1771
[10] https://navyrecognition.com/index.php/news/defence-news/2020/july/8719-raytheon-to-upgrade-existing-tactical-tomahawk-cruise-missile-guidance-test-set.html
[11] https://www.lockheedmartin.com/en-us/products/sniper.html
[12] https://www.baesystems.com/en-us/definition/what-are-fly-by-wire-systems
[13] https://www.lockheedmartin.com/en-us/products/f-16.html
[14] https://www.raytheonmissilesanddefense.com/capabilities/products/tomahawk-cruise-missile
[15] https://www.military.com/equipment/aim-9-sidewinder
[16] https://www.navy.mil/navydata/fact_display.asp?cid=2200&tid=700&ct=2
[17] https://www.fedscoop.com/jack-shanahan-retiring-jaic-warfare/
[18] https://blogs.lse.ac.uk/businessreview/2020/02/17/the-use-of-robots-and-artificial-intelligence-in-war/
[19] https://namu.wiki/w/%EC%97%B4%EC%83%81%EA%B0%90%EC%8B%9C%EC%9E%A5%EB%B9%84
[20] https://earthdata.nasa.gov/learn/what-is-sar
[21] https://www.af.mil/About-Us/Fact-Sheets/Display/Article/104516/rq-4-global-hawk/
[22] http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/report/reportSearchResultDetail.do?cn=TRKO201800001959
[23] https://www.baesystems.com/en/product/link-16-terminals
[24] https://jhmcsii.com/
[25] http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=15620
[26] https://www.chathamhouse.org/sites/default/files/publications/research/2017-01-26-artificial-intelligence-future-warfare-cummings-final.pdf
[27] https://www.bbc.com/news/technology-36650848
[28] https://www.airforcemag.com/air-force-to-test-fighter-drone-against-human-pilot/
[29] https://www.airforcemag.com/usaf-search-for-skyborg-drones-starting-soon/
[30] http://scimonitors.com/%E7%BE%8E-%E4%B8%AD-%EB%82%B4%EB%85%84-ai-%EB%AC%B4%EC%9D%B8%EC%9E%A0%EC%88%98%ED%95%A8-%EA%B0%9C%EB%B0%9C/
[31] http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=19912
[32] https://thenextweb.com/neural/2020/02/04/us-army-plans-to-bring-human-ai-interaction-to-the-battlefield/
[33] https://www.technologyreview.com/2019/11/06/132036/the-us-army-is-creating-robots-that-can-follow-ordersand-ask-if-they-dont-understand/
[34] https://www.technologyreview.com/2018/10/11/103957/the-us-military-wants-to-teach-ai-some-basic-common-sense/
[35] https://www.army.mil/article/236733/army_researchers_augment_combat_vehicles_with_ai
[36] Flawless Victory! AI vs F-16 Pilot – Is The End Near? | DARPA Alpha Dogfights Reaction
[37] GAMER vs Falco (Artificial Intelligence) Dogfight | (Part One)