미 해병대, 생성형 AI 첩보 분석 첫 실험.. 미래 정보전의 서막

 

1. 미 해병대의 새로운 첩보 파트너, 생성형 AI

미 해병대, 태평양 훈련 중 생성형 AI를 첩보 수집 및 분석에 첫 실험

지난해 상당 기간 동안, 약 2,500명의 미 해병대 제15 원정대 병력이
세 척의 함선에 탑승하여 태평양 전역에서 훈련 임무를 수행했습니다.

한국, 필리핀, 인도, 인도네시아 인근 해역이 그 무대였죠.
그런데 이 훈련과 동시에, 함선 내에서는 중요한 실험이 진행되고 있었습니다.

부대 내에서 해외 정보를 분류하고 잠재적 위협을 보고하는 임무를 맡은 해병들이,
미 국방부가 지원하는 최첨단 AI 도구를 사용하기 시작했습니다.

이것이 바로 생성형 AI를 첩보 활동에 활용하는 첫 테스트였습니다.
AI가 단순 정보 수집을 넘어, 첩보를 해석하는 능력까지 시험대에 오른 것입니다.

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2. AI, 정보 분석의 속도를 바꾸다

AI 도입으로 정보 분석 속도와 업무 효율성 획기적 향상

실험에 참여한 장교들은 입을 모아 말했습니다.
새 시스템 덕분에 방대한 양의 공개 정보를 놀라운 속도로 분석할 수 있었다고요.

이는 기존의 수작업 방식과는 비교 자체가 불가능했습니다.
마치 경주용 자동차와 자전거의 속도 차이와 같았죠.

캡틴 엔젠하우어는 LLM으로 외국 뉴스를 번역하고 순식간에 요약했습니다.
캡틴 로우든은 AI 도움으로 정보 보고서 작성이 훨씬 수월해졌다고 말했습니다.

로우든 대위는 AI의 효율성을 높이 평가하면서도
신중한 입장을 견지하며 중요한 점을 강조했습니다.

"물론, 여전히 정보의 출처 검증은 인간의 몫으로 남아있습니다.
이는 절대 간과할 수 없는, 가장 기본적인 원칙입니다."

"하지만 AI 모델은 급변하는 상황 속에서 분명 압도적인 효율성을 제공합니다.
지휘관들이 AI 사용을 적극 장려한 이유죠."

- 캡틴 윌 로우든, 미 해병대

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3. 첩보 AI의 기술적 심장, 배너바 랩스

배너바 랩스가 개발한 AI 도구 사용,
방대한 글로벌 데이터 수집 및 분석 능력 보유

이 혁신적인 AI 도구는 어디서 왔을까요?
바로 방산 기술 스타트업 '배너바 랩스(Vannevar Labs)'입니다.

CIA와 미국 정보 커뮤니티 베테랑들이 2019년에 설립했죠.
그들은 현장의 필요를 누구보다 잘 알고 있었습니다.

이 회사는 최근 미 국방부 혁신 부대(DIU)와
최대 9,900만 달러 규모의 계약을 맺으며 기술력을 인정받았습니다.

더 많은 군 부대에 그들의 첨단 정보 기술을
보급할 수 있는 중요한 발판을 마련한 것입니다.

배너바 랩스는 OpenAI, Microsoft 등의 LLM과 자체 모델을 결합하여 사용합니다.
2021년부터 꾸준히 수집해 온 방대한 OSINT 데이터에 이를 적용하죠.

배너바 랩스: 데이터 처리 능력

규모: 매일 테라바이트급 데이터 처리 (텍스트, 이미지, 비디오 등)

범위: 전 세계 180개국 이상, 80개 이상 언어 지원 (글로벌 커버리지)

소스: 웹, 소셜미디어, 오프라인 정보(HUMINT), 센서 데이터 등 다각적 수집

배너바 랩스 AI 주요 분석 기능 및 기대 효과

분석 기능	주요 내용	기대 효과
다국어 번역/요약	80개 이상 언어 실시간 처리	언어 장벽 해소, 신속한 정보 파악
위협 탐지	텍스트/이미지 내 잠재적 위협 식별	조기 경보 및 선제적 대응 지원
감성/여론 분석	특정 주체/사안에 대한 여론 분석	여론 동향 파악, 정보 작전 기초 제공
핵심 정보 추출	방대한 데이터 속 핵심 정보 선별	의사결정 시간 단축, 정보 과부하 해소
관계망 분석	개체 간 관계 및 네트워크 시각화	숨겨진 연결고리 및 조직 구조 파악
트렌드 예측	데이터 기반 미래 동향 예측 지원	미래 위협 예측 및 대비 능력 향상

이러한 강력한 분석 기능을 바탕으로, 배너바 랩스는
복잡하고 민감한 국제 문제에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 국제 펜타닐 공급망 추적이나
특정 국가의 희토류 확보 동향 분석 같은 사안까지 다룰 수 있습니다.

분석 결과는 사용자가 이해하기 쉽게
시각화된 대시보드나 챗봇 형태의 인터페이스로 제공됩니다.

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4. 기대 속 피어나는 우려와 미래 전망

AI 도입의 기대(효율성)와 우려(정확성, 윤리) 공존,
균형 잡힌 접근 필요

현장의 반응은 뜨거웠습니다.
AI 도입으로 정보 분석 시간이 획기적으로 단축되었기 때문이죠.

마치 수십 명의 베테랑 분석가가 밤낮없이 일하는 듯한 효율!
이는 분명 혁신적인 변화입니다. 하지만 동전의 양면처럼 풀어야 할 숙제도 있습니다.

현실적인 제약과 근본적인 우려

연결성 문제: 해상 작전 중 불안정한 인터넷은
대용량 데이터 처리 속도를 저하시키는 실질적인 장애물입니다.

정확성 우려: 생성형 AI의 고질적인 부정확성과
'환각 현상(Hallucination)'은 군사 분야에서 용납되기 어렵습니다.

AI 나우 연구소의 하이디 클라프는
기술의 근본적인 한계와 '인간 검증'의 어려움을 강조합니다.

"LLM이 부정확하다는 것은 이미 널리 알려진 사실입니다.
특히 정밀성이 생명인 군사 분야에서는 더욱 심각한 문제죠."

"AI가 수천, 수만 개의 데이터를 종합해 내놓은 결론을
인간이 완벽하게 검증한다는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다.
'인간 참여(Human-in-the-loop)'가 만능 해결책은 결코 아닙니다."

- 하이디 클라프, AI Now Institute

'감성 분석'의 함정

AI가 맥락이나 반어법, 문화적 차이를 놓쳐
적대감을 오판할 경우, 돌이킬 수 없는 결과를 초래할
심각한 위험이 존재합니다. 이는 단순한 기술적 오류를 넘어섭니다.

이러한 기대와 우려가 교차하는 상황 속에서도,
미 국방부의 방향은 확고해 보입니다.

이번 실험은 '빙산의 일각'에 불과하며,
향후 2년간 1억 달러를 추가 투자하여 생성형 AI 활용을 더욱 확대할 계획입니다.

기술 도입에 강력한 드라이브를 걸고 있는 것이죠.
이는 거스를 수 없는 시대적 흐름으로 받아들여지고 있습니다.

마이크로소프트, 팔란티어 등 거대 기술 기업들도 이 경쟁에 속속 뛰어들고 있습니다.
결국 효율성과 신뢰성 사이의

최적의 균형점을 찾는 여정이 본격적으로 시작된 것입니다.
이는 미래 정보전의 패러다임을 바꿀 중요한 기술적 변곡점이 될 것입니다.