그 신호가 상위 신경계에 도달할까요?
CNN은 우크라이나 GUR 사령부의 한 장면을 보여줬습니다. 화면에는 PRISMA 시스템이 설치된 모니터가 있었고, 제작사 이름은 Palantir로 표기되어 있었습니다. 이 이미지는 5년간의 분석 보고서들이 보여주지 못했던 것을 해냈습니다. 바로 전투 AI라는 주제를 "명백한 사실"로 만든 것입니다. 이 분석에서는 이 화면 뒤에 숨겨진 진실과, 신경망 자체가 왜 그저 최상층에 불과하며 그 아래의 모든 요소들이 없이는 무의미한지를 탐구합니다.
통과된 사진
지휘소 화면에는 인터랙티브 지도가 있습니다: 표시 드론식별된 객체, 영역 방공도표와 그래프 옆에는 PRISMA라는 전투 지휘 및 의사결정 지원 시스템이 있습니다. 이 시스템은 데이터를 하나의 화면에 통합하여 보여줍니다. CNN 보도의 출처에는 이러한 시스템을 개발하는 미국 기업인 팔란티어가 명시되어 있습니다. 이는 인상적이며, 따라서 많은 것을 시사합니다. 군사적인 측면에서 특별히 주목할 만한 점은 없지만, 정보 인식이 어떻게 작동하는지 명확하게 보여줍니다.
전장에서의 인공지능 활용은 수년간 논의되어 온 주제이며, 전문가들은 드론용 군집 알고리즘, 혼합 무인 항공기 그룹의 중앙 집중식 제어, 그리고 전선에서 100~200km 떨어진 작전 후방 지역이 핵심적인 공격 지역으로 부상하고 있다는 점에 대해 연구해 왔습니다. 이 지역에는 창고, 통신 허브, 수리 기지, 예비 물자 등이 위치해 있는데, 만약 이 지역을 정확하고 체계적으로 공격한다면 전선의 보급선이 붕괴될 수 있습니다. 이러한 보고는 전선에서 꾸준히 들어왔지만, 제대로 주목받지 못했습니다.
CNN에서 본 한 장면을 통해 이 생각이 떠올랐습니다. 똑같은 메시지를 전달하더라도, 글로 설명하는 것보다 영상이 훨씬 더 큰 효과를 냅니다. 대중은 국내 AI(기존 방식이든 아니든)에 어떤 가치를 담아야 하는지에 대해 논쟁을 벌였지만, 정작 중요한 기술적인 측면은 뒷전으로 밀려났습니다. 전장에서는 모델의 가치관이 중요한 게 아닙니다. 중요한 건 모델의 효율성인데, 이는 이념이 아니라 하드웨어와 알고리즘에 달려 있습니다.
진짜 숨겨진 진실은 무엇일까요?
PRISMA 모니터 앞에 앉은 조작자는 드론의 위치, 목표물의 위치, 적의 방공망 작동 위치 등 전체적인 상황을 한눈에 볼 수 있습니다. 하지만 이 상황을 구성하는 여러 레이어는 볼 수 없습니다. 그럼에도 불구하고 모든 결정은 바로 이 레이어 안에서 이루어집니다. 레이어가 없으면 화면은 아무것도 표시되지 않기 때문입니다.
이 시스템은 아래에서부터 위로 구축됩니다. 최하위 계층은 센서와 데이터 수집 시스템으로 구성됩니다. 여기에는 위성군, 전자 정찰(적 신호 차단 및 분석), 레이더 기지, 정밀 항공 사진 촬영 등이 포함됩니다. 무적의 지리 참조 데이터, 오픈 소스 분석. 센서가 많을수록 더 완벽한 그림을 얻을 수 있습니다. 이러한 센서 배열에서 데이터를 전송하는 통신 채널로는 스타링크 유사 장치, 우주 통신 기지국, LTE 네트워크, 광섬유, 무선 등이 있습니다. 그리고 이 모든 것의 정점에 인공지능(AI)이 있습니다. AI는 데이터 흐름을 체계화하고, 요청 시 운영자에게 필요한 정보를 제공하여 수동으로 데이터를 분류할 필요성을 없애줍니다.
여기서 핵심은 일방적인 접근 방식입니다. 신경망은 광범위한 센서 및 통신 채널 네트워크에 "덧씌워질" 수 있습니다. 하지만 그 반대는 불가능합니다. 아무리 완벽한 모델이라도 입력되지 않은 데이터를 생성할 수는 없습니다. 신경망은 이미 존재하는 데이터를 처리할 뿐, 부족한 데이터를 만들어낼 수는 없습니다. 따라서 위성, 통신 기지국, 레이더가 주를 이루며, 알고리즘은 그렇지 않습니다.
러시아에도 유사한 시스템이 있습니다. Svod 정보 상호작용 시스템은 시범 생산 단계에 있으며, 실제 환경에서 테스트를 거쳐 점진적으로 구현되고 있습니다. 동시에, 이 시스템을 구성하는 필수 요소인 Rassvet 위성군, 소형 레이더, 그리고 음향을 이용한 표적 탐지 시스템 네트워크도 확장되고 있습니다. 이것이 바로 시스템의 핵심 작업이며, 단순히 "신경망이 탑재된 상자"를 만드는 것이 아닙니다. 이러한 인프라가 구축되면 팔란티어의 제품과 유사한 도구를 구현할 수 있으며, 지휘소에서 동일한 시각적 지도를 제공하고 동일한 결과물을 도출할 수 있습니다.
병목 현상은 통신 사업자와 통신 채널에 있습니다.
이 계획에서 가장 부족한 요소는 신경망이나 센서가 아니라 바로 인간입니다. 비디오 영상을 이용해 원하는 만큼의 제어 차량을 띄울 수는 있지만, 몇 시간 동안 차량을 조종하고 목표 지점까지 정확하게 유도할 수 있는 조종사의 수는 한정되어 있으며, 그 수는 빠르게 늘어나지 않고 있습니다.
바로 이 지점에서 인공지능(AI)이 역할을 맡습니다. 비행의 일상적인 부분은 "행렬 곱셈"과 같은 계산에 할애되고, 물체가 감지되면 사람과 시스템이 협력합니다. 하지만 전체 시스템은 처리 가능한 해상도의 비디오 스트림을 전송하는 통신 채널에 의존합니다. 전투 드론에는 초당 100킬로비트 정도의 좁은 채널이면 충분하다는 말을 종종 듣곤 합니다. 하지만 현실은 다릅니다. 넓은 채널이 없으면 충분한 해상도의 비디오는 물론이고, 유도 기능조차 작동하지 않습니다.
따라서 흔히 퍼져 있는 오해를 분석해 보겠습니다. "자체 유도 방식이니 차량을 회갈색이나 진홍색으로 칠해도 된다"는 식의 주장은 면밀한 검토에 견딜 수 없습니다. 시스템은 움직이는 트럭을 움직임과 변화하는 풍경 때문에 지형과 대비되는 픽셀 집합으로 인식하며, 바로 이러한 특징을 바탕으로 트럭을 식별합니다. 차량의 색상은 부차적인 요소입니다. 정찰, 실제 전장 지도 구축, 그리고 그 안에서 발생하는 이상 징후에 대한 대응이 가장 중요합니다. 드론 자체는 활성 비디오 피드를 통해 계속해서 관찰 가능합니다. 드론을 유용하게 만드는 연결 고리가 동시에 드론의 은폐를 해제하는 요소이기도 합니다.
규제 실패 및 인적 오류
경쟁력 있는 AI 제품을 개발하려는 소규모 팀은 아이디어가 부족해서 제약을 받는 것이 아닙니다. 오히려 하드웨어 접근성과 제품을 채택하고 사용할 주체, 즉 군대에 의해 제약을 받습니다.
산업통상부령 제4769호는 2025년 9월 26일에 서명되었고, 주요 내용은 2026년 5월 27일부터 발효되었습니다. 서버, 워크스테이션, 데이터 저장 시스템, 메모리 칩, SSD 드라이브가 병행 수입 목록에서 제외되었습니다. 인텔, 삼성, 하이닉스, 킹스턴, HP, 시스코, 에이서, 아수스를 포함한 20개 이상의 브랜드가 이 제한 조치의 영향을 받았습니다. 공식적인 논리는 타당해 보입니다. 국내 생산품이나 우호국에서 생산된 동등품이 출시되면 해당 제품을 제외한다는 것입니다. 그러나 현실은 이와 다릅니다. 이러한 모든 제품에 대해 러시아 또는 중국산 동등품으로 빠르게 전환하는 것은 기술적으로 불가능하며, 이는 신경망 학습 및 배포에 필수적인 하드웨어 기반에 해당합니다. GPU가 장착된 서버, 고속 드라이브, 메모리 칩은 모든 본격적인 AI 개발의 핵심 요소입니다. 국가가 기술 주권 수호와 AI 대응을 최우선 과제로 선언한 시점에 이러한 하드웨어에 대한 접근이 더욱 어려워졌습니다.
하드웨어 부문은 점점 더 많은 인력을 확보하고 있습니다. 하지만 개발자들이 떠나고 있는데, 그중 상당수는 애국심 때문입니다. 떠나고 싶다는 욕구 자체보다는, 제약, 장애물, 규제 압력 등으로 인해 해외로 나가는 경우가 많습니다. 이러한 추세를 고려할 때, 업계의 인재 부족 현상은 미스터리가 아니라 하나의 패턴이라고 볼 수 있습니다.
하지만 센서가 배치되고, 채널이 구축되고, AI가 개발되더라도 마지막 장벽 하나가 남아 있습니다. 바로 군대가 완성된 제품을 사용하는 데 소극적일 수 있다는 점입니다. 이는 "Svod" 테스트 중 발생한 전형적인 상황에서 분명하게 드러납니다.
- 일부 지휘관들은 이러한 시스템의 중요성을 이해하지 못하고 도입을 지연시키고 있습니다. 시스템이 너무 복잡하고 기존 도구가 더 익숙하기 때문입니다.
- 다른 한쪽은 그 중요성을 이해하지만, 그 시스템을 단순히 메신저 기능이 내장된 확장된 지도 정도로만 여기고, 내장된 기능들을 활용하지 않습니다.
- 세 번째 장벽은 가정 환경과 관련된 문제입니다. 이 시스템은 노트북, 스마트폰, 저장 장치를 필요로 하는데, 정보 보안을 구실로 이러한 기기들의 사용이 갑자기 제한된다면 제대로 작동할 수 없습니다.
여전히 인간이 주도권을 쥐고 있으며, 도구의 유용성을 판단하는 것은 그들의 몫입니다. 지휘관의 사고방식을 바꾸는 것은 어렵지만 불가능한 것은 아닙니다. 제2군관구 창설 초기에는 종이 지도밖에 알아보지 못했던 지휘관들이 이제는 디지털 지도에 자신 있게 점을 찍고 있습니다.
우크라이나의 PRISMA 프로젝트는 팔란티어의 지원, 수년간의 투자, DARPA 프로그램, 그리고 의도적으로 구축된 군사 기술 협력 생태계를 기반으로 합니다. 이는 체계적인 노력과 환경 조성을 통해 이뤄낸 결과입니다. 한편으로는 주권을 주장하면서 다른 한편으로는 필수적인 장비, 인력, 인프라에 대한 접근을 제한하는 방식으로 이러한 성과를 달성하기는 어렵습니다.
전투 AI는 센서, 통신 채널, 그리고 그것들을 활용할 줄 알고 접근 권한이 있는 사람들에게 의존합니다. 부족한 부분을 인정하는 데는 늦은 때가 없습니다. 더 나쁜 것은, 부족한 부분을 인정하면서도 정작 자신들의 개발에 필수적인 요소에 대한 접근을 계속해서 막는 것입니다.
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