해군 항공의 교훈을 되짚어보는 것이 군사 AI 혁신에 어떤 영향을 미칠 수 있고, 또 미칠 수 없는가?

군 지도자들은 인공지능이 현대전에 혁명을 일으킬 수 있을 것이라는 기대에 부끄러워하지 않았다. 하지만 그냥 일어나지는 않을 것이다. 아래 기고문에서 오웬 J. 다니엘스 연구원은 수십 년 전 다른 기술 도약에서 한 서비스가 그랬던 것처럼, 국방부도 목적을 가지고 AI를 활용해야 한다고 주장한다.

이 시나리오를 상상해 보자: 미군이 도발에 대응하기 위해 태평양을 건너 서쪽으로 진격하여 가까운 해외에 있는 적과 대치하고 있다. 미군은 먼 거리에서 작전을 수행하고 유지하기 위해 전력을 투사해야 하므로 분쟁에 장기적으로 개입하는 것이 복잡해진다.

적군은 인도 태평양 전역의 미군 전초 기지를 표적으로 삼아 미군의 분쟁 지역 접근을 거부하고 물류 및 재보급을 방해하여 빠른 승리를 목표로 삼고 있다. 특히 적도 마찬가지로 새로운 기술을 악용하려고 할 때 미국은 어떻게 새로운 능력을 사용하여 상대방이 제기한 장애물을 극복할 수 있을까?

위의 시나리오에서 인도 태평양 지역의 경쟁자는 중국이 아니다. 새롭게 부상하는 능력은 인공 지능(AI), 초음속 비행 또는 기타 주목할 만한 기술과 관련이 없다.

오히려 적국은 일본 제국주의이며, 새로운 능력은 항공모함 항공이다. 역사적 비유는 불완전하며 현재의 시각에 맞추기 위해 지나치게 일반화될 수 있다. 예를 들어, 위의 시나리오는 대만을 둘러싼 미국과 중국의 우발적 상황을 완벽하게 반영하지 못한다.

그럼에도 불구하고 미일 간 경쟁에서 비롯된 군사 항공 혁명(RMA)은 국방부가 서비스 및 합동군 전반에 걸쳐 군사 AI 애플리케이션을 개념화하고 개발할 수 있는 방법에 대한 귀중한 인사이트를 제공한다. 여기에는 현실적인 실험의 중요성, 관료주의를 효과적으로 헤쳐나가는 방법, 비전 있는 인력의 역량 강화 등이 포함된다.

마찬가지로 중요한 것은 이러한 유추의 한계를 이해하면 정책 입안자가 AI가 군사적으로 미칠 수 있는 잠재적 영향의 범위를 더 잘 파악하는 데 도움이 될 수 있다는 점이다.

항공모함의 비유와 미-중 경쟁

군사 업무의 혁명 프레임워크는 기술 및 지적 혁신이 군사 작전 패턴을 근본적으로 변화시키는 방식을 포착한다. 500년 가까이 이어져 온 전함의 해전 지배를 20년 만에 종식시킨 항공모함 항공 외에도 정밀 타격 작전, 전격전, 핵 혁명의 발전이 그 예다.

RMA는 기술 변화, 군사 시스템 진화, 작전 혁신, 조직 적응이라는 네 가지 주요 특징을 가지고 있으며, 이러한 변화에는 기술 발전만이 아니라 군사 문제와 이를 해결하기 위한 기술의 역할에 대한 새로운 사고가 필요하다는 것을 보여준다.

현재 전쟁에 미치는 영향이 아직 완전히 이해되지 않은 AI의 경우, 정책 입안자들은 미국의 역사적인 해군 항공 기술 개발 경험에서 혁신을 촉발하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있다. 항공모함 항공의 혁신적 영향력은 실험, 관료적 노하우, 문화적 적응, 심지어 운까지 더해진 결과물이다. AI를 둘러싼 과대 광고에도 불구하고, 유사한 지적 및 조직적 성장통 없이는 AI가 미군 작전을 변화시키지 못할 것이다. 또한 항공모함 RMA는 군사적으로 혁명적인 변화 속에서도 지배적인 군사 행위자(이 경우 미국)가 그 지위를 유지한 드문 사례다.

첫째, 항공모함 항공 RMA는 매우 구체적인 작전 상황과 경쟁자를 파악하는 것이 어떻게 신흥 기술의 군사적 적용에 대한 실험을 강화할 수 있는지 보여준다. 미국의 전략가들은 1905년 초에 제국주의 일본을 미국의 태평양 주요 경쟁자로 파악했으며, 이는 미 해군이 혁신해야 할 구체적인 군사 문제, 전투 무대 및 적을 제공했다.

1920년대와 1930년대에 걸쳐 항공기와 항공모함 기술이 빠르게 발전함에 따라 해군은 구체적이고 현실적인 시나리오를 중심으로 실험의 틀을 짜고 작전 조건과 일본의 역량에 대한 실제 데이터를 바탕으로 해군 항공의 응용에 대한 혁신적인 사고를 이끌어냈다. 미 해군사관학교 워게임의 가설은 실제 함대 문제에서 사용되어 해군이 항공모함을 전함 보호용이 아닌 공격용 플랫폼으로 재인식하는 데 도움이 되었다. 새로운 개념의 항모 성능에 대한 엄격한 실험 후 분석은 매우 중요했으며 미국과 일본 제국 해군의 접근 방식을 차별화했다: 야마모토 이소루쿠 제독은 2차 세계대전 직전에 전략을 일부 변경했는데, 이는 일본 워게임의 결과에 대한 확신이 부족했기 때문이다.

미국은 AI 경쟁에서 무엇을 배울 수 있을까? 향후 AI 기반 역량을 사용할 수 있는 주요 적국으로 중국에 초점을 맞추면 구체적인 실제 역량과 운영 환경을 중심으로 전략, 계획 및 실험을 수립하는 데 도움이 된다. 최고의 가치를 제공하기 위해 시뮬레이션과 실험은 특히 예상 작전 조건 및 새로운 역량 성능과 관련하여 가능한 한 높은 수준의 현실성을 통합해야 한다.

엄격한 실험을 통해 정보를 얻지 않는 한, AI 지원 기능의 영향을 잘못 계산하거나 AI가 일관된 성능을 발휘할 것이라고 가정하는 전쟁 게임이나 연습의 추상화는 궁극적으로 개념이나 전략 개발에 정보를 제공하기 위한 실험의 경우 운영 잠재력을 진정으로 이해하는 데 신뢰할 수 없는 것으로 판명될 수 있다. 시행착오와 오류, 건설적인 자기 비판이 핵심이 될 것이다.

기술 채택자에게 두 번째 교훈은 제도적 변화를 주도하기 위해 관료주의를 효과적으로 탐색하는 것이 중요하다는 것이다. 별도의 공군 창설이 요구되는 가운데 미 해군 항공을 이끌었던 윌리엄 모펫 제독은 해군 비행사들을 장교단에 편입시켜 향후 항공모함 및 함대 사령관으로 승진할 수 있도록 함으로써 비행기와 항공모함에 대한 인식을 군 전반에 뿌리내리게 했다. 그는 1930년대 초에 실험 결과를 통해 항공모함의 공격 잠재력을 널리 알리고 해군 지도자들의 생각을 전환하는 데 사용했다.

분석적 증거를 수용한 해군은 해군 항공을 혁신적인 교리에 통합하여 전시 성공으로 강화된 항모에 대한 새로운 작전 역할과 부대 구조를 창출했다. 해군 지도자들은 항공이 전함의 지배력을 어떻게 파괴하고 있는지 파악하고 약 20년 만에 그에 맞게 전력을 조정했다.

반면 일본 제국 해군은 결국 항공 경험이 있는 장교를 육성하는 데 실패했고, 고착화된 해군 위계질서는 전함에 비해 항공모함의 가치를 놓치고 있었다. 미국이 미드웨이 해전에서 승리하면서 해전에서 항공 통제의 중요성이 새롭게 부각된 이후 일본은 1942년부터 1943년까지 단 7척의 항모를 생산한 반면, 미국은 90척을 생산했다.

오늘날 미국과 중국 모두 AI를 군에 더 효과적으로 통합하기 위한 새로운 관료 조직을 운영하고 있으며, 어느 쪽이 효과적으로 통합할 수 있을지는 기술 채택에 대한 문화적 태도와 조직의 정치 및 이해관계에 따라 달라질 것이다. 항모 항공 RMA는 실험 결과와 개념에 대한 미 해군 고위 장교들의 동의는 물론, 새로운 비행 기술과 그 군사적, 정책적 영향에 대한 실무적 숙지가 필요했다.

AI 도입은 국방부 전체 차원에서 이러한 시험에 직면하게 될 것이며, 국방 정책 입안자와 군 지도자들의 AI 이해도가 어느 정도인지도 불분명하다. 미국에서는 국방부의 방대한 규모, 순환보직, 복무 문화, 국방부 정책 입안자와 군이 하향식 또는 상향식 관점에서 혁신에 접근하는 방식의 차이 등이 AI 발전의 장애물이다. 중국에서는 전통적으로 사일로화된 군사 문화, 공동 사고와 경험 부족, 정치적 압력과 중앙 집중식 계층적 통제에 대한 열망 등이 군 AI 채택에 영향을 미칠 수 있다.

마지막으로, 한 국가가 혁신적인 군사 기술을 활용할지 여부는 상황과 운에 따라 달라진다. 미 해군은 모펫과 같은 선구적인 지도자를 확보하지 못했고, 진주만 공습으로 전함 손실로 인해 항공모함을 도입할 수밖에 없었으며, 미드웨이 해전에서 미국의 승리는 교리적인 혁신에서 비롯되었지만 위험한 일본 항공모함 설계와 전술의 혜택도 받았다.

AI를 통해 미국이나 중국의 민간 부문이 한 국가의 판도를 바꾸는 기술 애플리케이션을 개발하거나, 한 국가의 지도자가 혁신을 장려하고 채택하는 데 더 개방적이거나, 한 군대가 다른 군대보다 더 빨리 새로운 AI 애플리케이션을 채택할 수 있다. 문화, 교육, 규범이 이 세 가지 사례에 영향을 미치며, AI RMA를 실현하는 데 있어 행운은 가장 잘 준비된 쪽에 돌아갈 수 있다.

 

유추의 한계

항공모함 RMA는 미군 혁신의 주요 성공 사례로 꼽히는 것은 당연하다. 미군이 경쟁국보다 더 효과적으로 새로운 역량을 지능화하고 채택한 사례라는 점에서 안심할 수 있다. 태평양 경쟁국이 미국을 추월하기 전에 미국이 작전을 혁신한 사례로서 미중 경쟁의 이 특별한 순간과 관련이 있다고 느낀다. 또한 오늘날 태평양 지역 분석의 관련성은 미국에만 국한된 것이 아니며, 중국의 전략가들도 태평양 지역의 통찰력에 주목하고 있다.

그러나 항공모함 RMA의 모든 적용 가능한 교훈에서 인공지능은 오늘날 판도를 바꾸는 역량과 작전 개념을 개발하는 데 근본적인 차이점을 제시했다. 이러한 차이점을 강조하면 국방 기관이 AI를 활용하는 지적 과제를 더 잘 해결하는 데 도움이 될 수 있다.

첫째, AI의 군사적 적용 가능성은 항공모함 같은 과거의 혁신적인 시스템에 비해 단일 도메인, 서비스 또는 극장을 훨씬 뛰어넘을 것이다. 현재 AI의 가치는 자율 항법, 컴퓨터 비전, 의사 결정 지원, 빅 데이터 분석, 자연어 처리 등 군사적으로 관련성이 높은 특정 문제에 대한 적용에 있다.

"AI가 군사 작전에 혁명을 일으켰다"는 말은 언젠가는 사실일 수 있지만, "항공모함이 전함을 대체하여 해전에 혁명을 일으켰다"는 말보다는 구체적이고 설명이 덜하다. 실제로 단기적으로 혁신적인 AI 애플리케이션은 아마도 AI-자율성, AI-ISR 또는 AI-사이버 RMA와 같이 하이픈으로 묶여 있을 것이다. 이러한 애플리케이션을 식별하려면 실험과 시행착오가 필요할 것이다.

AI 혁신의 방식도 새로운 것입니다. AI는 거대한 플랫폼이나 군사 하드웨어가 아니며 여러 영역에 걸쳐 있기 때문에 혁신을 포착하는 것은 관료적으로 어려울 것이다. 통신사와 달리 AI를 주도하는 관료 조직인 최고 디지털 및 인공 지능 사무소는 정책 수준에 자리 잡고 있다.

그러나 정책 입안자가 아닌 군이 군사 문제를 해결하기 위한 대부분의 실제 기술 AI 솔루션을 만들고 이를 운영하기 위한 자체 실험과 사고를 개발할 것이다. 또한 한 작전 상황에서 작동하는 AI 애플리케이션이 다른 작전 상황에서도 작동한다는 보장은 없다. 따라서 획기적이라고 광고되는 개발 중인 공동 AI 지원 기능을 확장하려면 서비스, 정책 입안자, 방위 기업 전반에 걸쳐 데이터 리소스, 모델, 알고리즘의 전례 없는 조율이 필요할 수 있다.

AI 발전을 주도하는 민간 부문의 역할은 또 다른 뉘앙스를 풍긴다. 우크라이나 전쟁에서 알 수 있듯이 기술 기업은 역량 개발과 전쟁 수행에 있어 새로운 역할을 담당하고 있다. 핵심 AI 기술과 애플리케이션을 개발하는 주체는 주요 기술 기업부터 대학, 스타트업에 이르기까지 매우 다양하며, 군대는 이러한 개발의 최전선에 있지 않다. 국방부와 서비스는 여전히 인재를 유치하고 민간 부문 협력을 장려하기 위해 자금을 제공할 수 있지만, 최첨단 기술 접근을 확보하기 위한 현재의 획득 모델로는 기술 개발 속도를 따라잡고 혁신을 통합하는 데 어려움을 겪고 있다. AI를 확보하고 통합하는 방법에 대한 새로운 사고가 필요하다.

이러한 과거와의 단절에도 불구하고 새로운 역량의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필요한 개념과 조직의 변화는 여전히 사람이 만들어낸다. 군사 문제에 적응하고, 군사 문제를 지능화하고, 새로운 계획과 전략을 고안하는 것은 여전히 인간의 책임이다. 정책 입안자, 전략가, 기술자 등 인간이 역사에서 얻은 가장 적절한 통찰력을 미래로 가져갈 수 있도록 하는 것은 인간의 몫이다.

 

오웬 J. 다니엘스는 조지타운대학교의 보안 및 신흥 기술 센터(CSET)의 앤드류 W. 마샬 펠로우다.