인공지능 무기

인공지능 무기는 인공지능 기술을 활용하여 자율적으로 작동하는 무기 시스템을 의미한다. 이러한 무기들은 전통적인 군사 작전에서의 역할을 변화시키고 있으며, 국제 안보 환경에 큰 영향을 미치고 있다. 드론, 로봇, 자율 무기 등이 AI를 적용한 대표적인 사례다. 이러한 무기들은 인간의 개입 없이 표적 식별, 의사결정, 공격 수행 등의 기능을 수행할 수 있다.

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개요

인공지능 무기는 스스로 상황을 분석하고, 목표를 식별하며, 필요한 경우 인간의 개입 없이 공격을 수행할 수 있는 자율 무기 시스템을 말한다. 기존의 무기 체계와 달리 AI 무기는 빠른 의사결정과 정밀한 타격이 가능해 전투 효율을 크게 높인다. 이러한 기술은 전쟁의 패러다임을 바꾸고 있지만, 동시에 도덕적·윤리적 문제와 예측 불가능한 위험성을 동반한다. 현대 전쟁에서 인공지능(AI)은 군사 전략의 중심으로 자리 잡으며 기존 무기의 개념과 활용 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 우크라이나 전쟁과 가자 지구 분쟁에서도 AI가 활용된 바 있으며, 미래의 군사 경쟁에서 그 비중은 더욱 커질 것이다. 핵무기, 자율무기 체계, 인지전(cognitive warfare) 등 기존 무기와 AI의 융합은 전쟁 수행 방식을 혁신하고 있다. AI는 이러한 무기들을 더욱 효율적이고 치명적으로 만들지만, 예상치 못한 오작동이나 인간 통제 상실로 인한 위험도 함께 내포하고 있다.

AI 무기는 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 자율 무기 시스템(LAWS)은 외부 명령 없이 스스로 작동하여 목표를 식별하고 공격할 수 있는 무기이다. 둘째, 반자율 무기 시스템은 부분적으로 인간의 개입을 필요로 하며, 주로 최종 공격 명령을 인간이 내린다. 셋째, AI 지원 무기는 인간의 의사결정을 보조하는 역할을 수행하며, 표적 인식, 전술 분석, 정보 수집 등의 기능을 제공한다. 이처럼 AI 무기는 완전 자율성과 인간 보조의 범위에 따라 다양한 유형으로 나뉘며, 각 유형은 전장 상황에 맞게 사용된다.

정의

미국 국방부의 지침 3000.09에 따르면, 자율무기체계는 '활성화 후 인간 조작자의 개입 없이 목표를 식별하고 공격할 수 있는 시스템'으로 정의된다. 이들은 감지-결정-공격의 과정을 독립적으로 수행하며, 그 자율성 수준에 따라 다음과 같은 세 가지로 분류된다.

• 휴먼 온 더 루프(Human on-the-loop) : 자율 시스템이 목표를 식별해도 인간 조작자가 감독하며 상황에 따라 개입해 교전을 중단할 수 있다. 주로 방어 무기 시스템에서 사용되며, 미사일이 자동으로 발사되더라도 인간이 상황을 모니터링하고 긴급 시 중단할 수 있는 체계를 갖춘다.

• 휴먼 인 더 루프(Human in-the-loop) : 인간이 직접 목표를 선택하고 명령을 내리는 시스템이다. 예를 들어 유도 미사일은 발사 전에 인간이 특정 목표를 설정하고, 미사일은 이 지점에 도달해 자동으로 공격을 수행한다. 이 방식은 자율성과 인간 통제의 균형을 추구한다.

• 휴먼 아웃 오브 더 루프(Human out-of-the-loop) : 완전 자율 시스템으로, 인간 개입 없이 목표를 탐지하고 공격할 수 있다. 배회형 드론은 설정된 지역에서 표적을 찾아 공격하며, 전자 재밍(jamming) 기능으로 적의 통신 체계를 방해하기도 한다. 이 시스템은 실시간으로 판단하며 작동 중에 인간이 개입할 여지가 거의 없다.

UN 특별보고관 크리스토프 헤인즈(Christof Heyns)는 이러한 무기를 활성화된 이후 인간의 간섭 없이 스스로 목표를 탐지하고 달성하는 시스템으로 묘사했다. 미국 국방부의 지침 또한 인간의 판단을 거치지 않고 독립적으로 목표를 선택하고 수행하는 무기체계로 규정한다. 한편, 국제적십자위원회(ICRC)는 자율 무기가 전장에서 목표 탐색, 식별, 추적, 공격을 기계적으로 수행하며, 생명에 대한 위협과 파괴를 초래할 수 있는 시스템으로 이해한다. 이들은 방어와 공격 목적으로 나뉘며, 각 영역에서 점점 더 발전하고 있다.

발전

인공지능 자율무기의 개념은 오랜 역사적 뿌리를 가진다. 1925년 개발된 The American Wonder는 원격 조종으로 뉴욕 시내를 주행한 차량으로, 현대 자율 무기의 초기 개념을 제시했다. 현재의 자율무기는 이동 플랫폼, 고급 센서, 물체를 인식·분류하는 처리 시스템, 공격 알고리즘의 통합으로 이루어진다. 이 시스템은 단순히 기계를 조종하는 수준을 넘어 인간의 인식과 판단을 대체하며 전쟁 현장에서 작전 효율을 높인다.

킬러 로봇(slaughter bot)은 대표적인 인공지능 자율무기 중 하나로, 인간의 개입 없이 목표를 탐지하고 공격한다. 이러한 무기는 전자전이나 해상 작전에서도 사용될 수 있으며, 분산된 드론 군집은 협력해 복잡한 임무를 수행한다. 미국 전략능력사무소가 발사한 Perdix 드론 군집은 전장 상황에 따라 스스로 재구성되며, 이론적으로 수만 대의 드론으로 확장될 수 있어 소규모 핵무기와 같은 파괴력을 발휘할 가능성도 있다.

인공지능 기반 무기의 발전은 기존 군사 시스템의 효율성을 극대화한다. 자율 경비 시스템, 원격 무기 스테이션, 고해상도 카메라와 레이다를 활용한 탐지 기술은 전투 현장에서 정밀한 감시와 타격을 가능하게 한다. 이와 함께 자율 드론 군집이나 CBRN(화학, 생물학, 방사능, 핵) 무기와 같은 대량살상무기로도 진화할 가능성이 제기된다. 미니어처 드론을 활용해 생화학 물질을 주입하는 공격은 미래 전쟁에서 새로운 위협으로 떠오를 수 있다.

구분

자율 무기 시스템

자율 무기 시스템(LAWS, Lethal Autonomous Weapon Systems)은 인간의 개입 없이 스스로 상황을 인식하고, 목표를 식별·타격하는 완전 자율적 무기를 의미한다. 이 시스템은 다양한 센서와 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 주변 환경을 분석하고, 최적의 공격 시점과 방법을 결정한다. LAWS는 전투 드론, 자율 전차, 해상 및 공중 자율 무기 등으로 구현될 수 있으며, 빠른 대응과 정확성을 강점으로 한다. 예를 들어, 감시 드론은 적군의 움직임을 탐지한 후 곧바로 공격을 수행할 수 있고, 미사일 방어 시스템은 적 미사일을 자동으로 요격할 수 있다.

LAWS의 가장 큰 특징은 의사결정 과정에서 인간의 개입을 최소화하거나 배제한다는 점이다. 이는 전장에서 빠른 반응이 필요한 상황에서 매우 유리하다. 인간이 정보 수집과 분석, 판단에 소요하는 시간을 없앰으로써 적의 공격을 선제적으로 무력화할 수 있다. 그러나 완전 자율성은 윤리적 논란을 불러일으키고 있다. LAWS는 도덕적 판단 능력이 없기 때문에 민간인과 적군을 잘못 구분하거나, 예상치 못한 상황에서 오판을 내릴 위험이 있다. 또한, 해킹과 같은 사이버 공격에 취약하여 시스템 통제권을 상실할 경우 큰 재앙을 초래할 수 있다. 이러한 위험성 때문에 국제사회에서는 LAWS의 개발과 사용을 금지하거나 규제하려는 움직임이 확산되고 있다. 그럼에도 불구하고 여러 군사 강국은 전략적 우위 확보를 위해 LAWS 개발을 가속화하고 있다.

반자율 무기 시스템

반자율 무기 시스템은 인간의 통제와 자율 시스템이 결합된 형태로, 일정 부분 자율적으로 작동하지만 중요한 의사결정에는 인간의 개입이 요구된다. 예를 들어, 드론이 정찰 임무를 자율적으로 수행하고 적의 목표를 식별한 뒤, 최종 공격 여부는 인간이 결정하는 방식이다. 이 시스템은 자율성과 통제 사이의 균형을 유지하면서, AI 무기에서 발생할 수 있는 위험성을 줄이는 데 초점을 맞춘다.

반자율 무기는 안전성과 책임성이 상대적으로 높다는 장점이 있다. 인간이 최종적인 결정을 내리기 때문에 예기치 못한 상황에서 발생할 수 있는 도덕적 오류와 부수적 피해를 줄일 수 있다. 또한, AI 알고리즘의 한계로 인해 발생하는 인식 오류를 인간이 보완할 수 있어 전투 환경의 복잡성에도 더 잘 대응할 수 있다. 이러한 특성으로 인해 반자율 시스템은 현재 다양한 무기 체계에 적용되고 있다. 대표적인 예로 공격 드론이 있다. 이 드론은 스스로 목표를 추적하지만, 공격 명령은 지휘관이 내리도록 설계된다.

하지만 반자율 무기도 문제를 완전히 해결하지는 못한다. 인간과 시스템 간의 협업이 잘못될 경우, 의사소통 오류나 오작동으로 인한 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, 통신 장애로 인해 인간이 적절한 명령을 내리지 못하면 자율 시스템이 잘못된 판단을 할 수 있다. 또한, 결정 과정에서 인간이 개입하는 시간 지연이 발생할 경우, 전투의 신속성과 효율성이 떨어질 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 반자율 무기는 현재의 기술적 한계와 윤리적 문제를 완화하는 대안으로 주목받고 있으며, 여러 국가의 군사 작전에서 폭넓게 활용되고 있다.

AI 지원 무기

AI 지원 무기는 전투 의사결정과 무기 운용에서 인간을 보조하는 시스템이다. 이 유형의 무기는 스스로 공격을 수행하지 않으며, 대신 전투 중 필요한 정보를 분석하거나 최적의 전술을 제시하는 역할을 한다. 예를 들어, AI 기반 전투 지휘 시스템은 실시간으로 적의 움직임을 예측하고 최적의 방어·공격 경로를 제안한다. 또한, 표적 식별 시스템은 레이더와 드론에서 수집한 데이터를 분석해 지휘관이 신속하고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. AI 지원 무기는 정보 분석과 전술 지원 능력에서 강점을 보인다. 현대의 전투 환경은 복잡하고 다양한 변수가 작용하기 때문에, 인간 지휘관이 모든 정보를 빠르게 분석하는 것은 어렵다. AI 시스템은 방대한 데이터를 실시간으로 처리해 중요한 정보를 추출하고, 전장 상황을 종합적으로 분석해 적절한 조치를 제안한다. 이로 인해 전투 효율성과 대응 능력이 크게 향상된다. 예를 들어, 미군은 AI 기반의 전투 시뮬레이션을 활용해 작전 계획을 수립하고, AI 알고리즘이 적의 움직임을 예측하도록 하고 있다.

AI 지원 무기는 윤리적 논란이 적고, 인간의 통제하에 운영된다는 장점이 있다. 공격 명령은 여전히 인간이 내리며, AI는 단순히 정보 제공과 분석 역할을 수행하기 때문에 책임 소재가 명확하다. 그러나 이러한 무기에도 몇 가지 단점이 존재한다. 첫째, AI의 분석이 항상 정확하지 않을 수 있으며, 잘못된 정보를 제공할 경우 전술적 오판으로 이어질 위험이 있다. 둘째, 데이터 편향성 문제도 지적된다. AI가 학습하는 데이터가 편향되어 있을 경우, 잘못된 결과를 도출할 수 있다. 마지막으로, 사이버 공격에 취약한 점도 AI 지원 시스템의 문제로 꼽힌다. 그럼에도 불구하고 AI 지원 무기는 현재 여러 군대에서 의사결정 보조와 정보 분석을 위해 널리 사용되고 있다. 이는 인간의 역할을 보조하면서도 기술적 위험과 윤리적 문제를 최소화하는 해결책으로 여겨진다. AI 지원 무기는 완전한 자율 무기로 가기 전의 과도기적 기술이자, 군사적 의사결정을 혁신적으로 바꾸는 도구로 자리 잡고 있다.

종류

전투용 자율드론

전투용 AI 드론의 가장 큰 장점은 인명 피해를 줄일 수 있다는 점이다. 유인 전투기와 달리 조종사가 필요하지 않으므로, 전투 중 파일럿의 생명을 보호할 수 있다. 이는 전장에서 전투 인력을 보호하는 데 큰 역할을 한다. 더불어, 조종사 한 명을 양성하기 위해서는 수년간의 훈련과 막대한 비용이 소요되지만, AI 드론은 소프트웨어 업데이트와 데이터 학습을 통해 더 빠르게 전력화가 가능하다. AI 드론은 정밀한 타격 능력과 신속한 의사 결정을 수행할 수 있다는 점에서도 유리하다. 드론에 탑재된 센서와 AI 알고리즘은 목표물을 식별하고, 실시간으로 데이터를 처리해 빠르게 대응한다. 긴급 상황에서도 인간의 개입 없이 자동으로 적을 무력화할 수 있어, 지휘 체계의 부담을 덜어준다. 이러한 기능은 현대의 복잡한 전투 환경에서 중요한 경쟁력으로 평가된다. 예를 들어, 러시아와 우크라이나 전쟁에서 AI 드론은 정찰과 공격 모두에서 탁월한 성과를 보여주며, 전장 내에서 전략적 자산으로 자리 잡았다. 무엇보다 AI 드론은 비용 효율성 측면에서 큰 장점을 지닌다. 현재 미 공군의 주력 유인 전투기인 F-35 스텔스기의 가격은 대당 약 8,000만 달러(약 1,050억 원) 수준이다. 반면, 유인 전투기를 보조하거나 독립적으로 작전이 가능한 전투용 드론은 대당 약 300만 달러(약 40억 원) 정도로 추정된다. 이러한 경제성은 대규모 전투력 투사를 계획하는 군대에 매력적인 선택지로 작용한다. 특히 중국과의 갈등에서 군사적 대비를 강화하는 미국으로서는 AI 드론이 효율적인 맞춤형 옵션에 가깝다.

그러나 전투용 AI 드론의 발전에는 심각한 윤리적 문제가 따른다. AI는 인간처럼 도덕적 판단을 내릴 수 없으며, 전장에서 예상치 못한 오류를 일으킬 가능성이 존재한다. 이러한 오류는 민간인 희생과 같은 부수적인 피해를 초래할 수 있다. 전투 상황에서 AI 드론이 오인으로 인해 비전투원을 공격하거나 오폭할 위험은 실재한다. 이는 인간이 결정하는 전통적인 군사 작전보다 책임 소재를 불분명하게 만든다. 또한, AI 드론이 킬 체인(살상 결정 과정)에서 인간의 개입 없이 작동할 경우, 통제 불능 상태에 빠질 가능성도 제기된다. 완전한 자율성을 부여받은 드론이 명령 체계를 벗어나거나 비합리적인 결정을 내린다면, 막대한 인명 피해와 국제적 분쟁을 초래할 수 있다. 특히 적군뿐만 아니라 민간 시설에 대한 무차별적인 공격 위험은 전쟁 윤리를 위협한다. 이러한 문제로 인해 국제 사회에서는 치명적인 자율 무기 시스템(LAWS)에 대한 규제 필요성이 대두되고 있다.

유사 유형

자동 방어 체계

방어적 자율 무기 체계는 신속한 반응을 위해 설계되었다. 이 시스템들은 인간의 개입 없이 설정된 기준에 따라 즉각적이고 독립적으로 공격을 차단한다. 자동 방어 무기로는 지뢰가 역사적으로 가장 오래된 사례다. 1600년대 육상 지뢰와 1700년대 해상 지뢰는 초기 형태의 자율적 방어 장치로 볼 수 있다. 오늘날 자율 방어 시스템의 대표적인 사례는 Phalanx CIWS(근접 방어 무기 체계)이다. 이 시스템은 해군 함선을 방어하기 위해 레이더가 유도하는 총기를 사용하여 빠른 속도로 접근하는 미사일과 드론을 자동으로 요격한다. 이 외에도 이스라엘의 아이언 돔(Iron Dome)은 미사일 방어 시스템으로, 적의 미사일 공격을 탐지하고 궤도를 계산해 목표물 근처에서 요격한다. 탱크 보호 시스템으로는 러시아의 아레나(Arena)와 이스라엘 트로피(Trophy), 독일의 AMAP-ADS가 있다. 이러한 시스템은 탱크에 설치되어 포탄이나 미사일로부터 차량을 방어한다. 방어 시스템에서 인간이 배제되는 주된 이유는 반응 속도의 중요성 때문이다. 예를 들어, 미사일이 발사되면 몇 초 내에 대응해야 하기 때문에 인간이 개입할 시간이 없다. 따라서 자율적 방어 무기들은 적의 공격을 빠르게 감지하고 대응하며, 인간 개입이 필요하지 않도록 설계된다.

자동 공격 체계

공격적 자율 무기 시스템은 한층 더 복잡한 기술을 필요로 하며, 목표 탐지와 공격을 완전히 독립적으로 수행한다. BAE Systems의 타라니스(Taranis)는 미래형 자율 전투기로, 적의 위치를 스스로 탐지하고 교전할 수 있는 능력을 갖췄다. 이와 유사하게 Northrop Grumman의 X-47B는 항공모함에서 자동 이착륙이 가능하며, 감시와 공격 임무를 수행할 수 있다. 자율 무기 기술의 적용은 공중뿐만 아니라 해상과 지상에서도 확장되고 있다. 러시아는 Status-6로 불리는 대륙간 핵추진 자율 어뢰를 개발하고 있으며, 이는 해저에서 목표를 추적하고 파괴할 수 있는 능력을 갖춘 것으로 알려져 있다. 또한, 러시아는 무인항공기(UAV), 군용 로봇, 의료용 로봇 등 다양한 인공지능 기반 군사 장비를 개발 중이다. 이스라엘은 보다 소형화된 군사용 로봇도 개발하고 있다. 2017년 이스라엘 정부는 테러 조직 지도자를 암살하기 위해 소형 로봇을 활용할 계획을 발표했다. 이 로봇은 3년 이내에 실전 배치될 것으로 예상되었으며, 헤즈볼라와 하마스와 같은 적의 핵심 인물을 제거하는 데 사용될 가능성이 있다.

주요 무기

가스펠

가스펠(Gaspel)은 이스라엘이 사용하는 인공지능 기반 표적 선정 시스템으로, 군사 목표물을 식별하고 공격 대상을 자동으로 추천한다. 공격 대상 선정의 자동화와 신속한 의사결정을 목표로 개발되었다. 이 시스템은 머신러닝 알고리즘과 확률적 추론을 활용해 대량의 데이터를 분석하며, 하마스 대원들의 본부, 무기 창고, 미사일 발사대와 같은 군사 시설을 우선 타겟으로 설정한다. 민간 거주지나 학교, 은행과 같은 도심 건물은 2차 목표로 분류된다. 가스펠은 2021년부터 가자 지구 공습에 사용되기 시작했으며, 특히 2023년 가자 지구 작전에서는 핵심적인 역할을 했다. 가스펠의 기술은 전례 없는 속도와 효율성을 자랑하지만, 동시에 민간인 피해와 윤리적 논란이라는 심각한 문제를 안고 있다.

가스펠의 핵심은 확률적 추론 알고리즘이다. 이는 방대한 데이터 속에서 특정 패턴을 추출하고 목표를 예측하는 방식으로 작동한다. 이 시스템은 이스라엘 정보부와 군 감시 장치에서 수집한 정보를 종합해 목표물을 찾아낸다. 드론이 촬영한 이미지, 감청된 통신 기록, 인터넷 사용 데이터 등 모든 정보가 분석 대상이다. 가스펠은 군사 시설뿐만 아니라 민간 거주지, 은행, 학교와 같은 인프라도 잠재적 타겟으로 설정한다. 1차 목표는 하마스 대원들의 지휘 본부와 무기 창고, 로켓 발사대 같은 군사 시설이고, 무장 대원이 은신 중인 민간 건물이나 학교는 2차 목표로 분류된다. 가스펠은 AI의 자동 추천 기능을 통해 공격 목표에 대해 신속한 결정을 지원한다. 목표물 내 민간인 비율을 추정해 빨간색, 노란색, 초록색으로 표기하며, 표적이 될 수 있는 건물의 위험도를 평가한다. 예를 들어 빨간색은 민간인 피해 가능성이 높음을 경고하며, 초록색은 비교적 안전한 표적으로 간주된다. 이 신호등 시스템 덕분에 IDF의 지휘관들은 민간인 피해를 최소화하면서도 신속한 공격을 수행할 수 있다.

라벤더

라벤더(Lavender)는 이스라엘 방위군의 정보부대 8200부대가 개발한 인공지능 기반 표적 식별 시스템이다. 이 시스템은 가자지구와 같은 분쟁 지역에서 수집된 데이터를 분석해, 하마스와 팔레스타인 이슬람 지하드(PIJ)와 관련된 인물들을 자동으로 식별한다. 머신러닝 알고리즘을 통해 각 개인의 활동을 점수화하여, 암살 표적 가능성을 1~100까지 평가한다. 현재까지 3만 7,000명이 이 시스템에 의해 표적으로 분류되었으며, IDF는 라벤더의 정확도가 90%에 달한다고 주장한다. 그러나 이 시스템이 윤리적 기준을 무시한 채 운영될 경우, 민간인 피해와 인권 침해의 위험이 커질 수 있다. 정확도 90%라는 수치는 AI의 성과를 입증하지만, 나머지 10%의 오차는 심각한 결과를 초래할 수 있다. 국제사회와 군 내부의 감독과 검토가 필요하며, AI 기술이 무분별하게 사용되지 않도록 관리해야 한다.

라벤더 시스템에 사용된 인공지능 기술은 주로 기계학습(Machine Learning)과 예측 모델링(Predictive Modeling)에 기반한다. 이 AI는 하마스와 팔레스타인 이슬람 지하드와 같은 무장 단체와 관련될 가능성이 높은 개인을 식별하기 위해 방대한 데이터를 분석한다. 라벤더는 특징 학습(Feature Learning)을 통해 이미 알려진 무장 대원의 행동 패턴과 유사한 통신 기록이나 활동을 찾는다. 이렇게 수집된 정보를 바탕으로 각 개인에게 1에서 100 사이의 점수를 부여하며, 점수가 높을수록 무장 세력일 가능성이 크다고 평가한다. 이 과정에서 자연어 처리(NLP) 기술이 포함되어 통신 내역을 분석하며, 실시간 추적 기능을 통해 표적의 움직임을 감지한다. 라벤더는 웨얼스 대디(Where’s Daddy?)와 같은 시스템과 연계되어 목표물의 위치를 확인하고 공격을 신속히 승인하는 데 사용된다. 라벤더의 핵심은 자동화된 데이터 분석과 의사결정 지원에 있다. 과거 인간이 오랜 시간에 걸쳐 수행하던 표적 선별 작업을 AI가 몇 초 만에 처리하며, 이를 통해 군사 작전의 속도를 크게 향상시켰다. 다만, 10%의 오류 가능성이 보고되었고, 민간인 희생을 유발할 수 있는 위험이 큰 윤리적 문제로 이어지고 있다.

효율성

라벤더는 전통적으로 복잡하고 시간이 많이 소요되던 표적 선정 절차를 자동화하여, 군사 작전의 속도를 크게 개선했다. 과거에는 여러 분석관과 지휘관이 표적의 정당성을 논의하고 승인 절차를 거쳐야 했으나, 이제는 AI가 제공하는 정보를 기반으로 신속한 결정이 가능하다. 이 시스템은 특히 하마스와의 2021년 11일 전쟁 동안 하루에 약 100개의 목표물을 식별하며 IDF의 공습 작전을 가속화했다. 이처럼 AI의 도입은 더 빠른 대응과 타격을 가능하게 만들었다.

인공지능 무기와 APS의 차이점

인공지능 무기와 능동 방어 시스템(APS)은 모두 군사 기술의 발전을 보여주는 사례이지만, 그 목적과 작동 방식, 자율성 측면에서 중요한 차이가 있다. 인공지능 무기는 자율성을 갖춘 시스템으로, 인간의 개입 없이 상황을 분석하고 스스로 결정을 내리는 능력을 지닌다. 이러한 무기는 머신러닝과 인공지능 알고리즘을 활용하여 주변 환경을 이해하고, 실시간으로 전술적 판단을 내릴 수 있다. 자율 드론이나 치명적인 자율 무기(LAWS)가 그 예이다. 이들은 인간이 미리 설정한 목표와 데이터를 바탕으로 학습하며, 작전 중 발생하는 다양한 변수에 따라 스스로 행동을 최적화할 수 있는 능력을 갖춘다. 인공지능 무기는 잠재적으로 인간의 통제를 벗어날 위험이 있어 국제 사회에서 윤리적 논란과 규제 논의가 활발하게 이루어지고 있다.

반면, APS는 주로 장갑차나 전차를 방어하기 위한 자동화된 방어 시스템으로, 사전에 정해진 알고리즘에 따라 움직인다. 이 시스템은 외부의 위협을 빠르게 탐지하고 요격하는 데 초점을 맞춘다. APS는 레이더나 적외선 센서를 통해 미사일, 로켓과 같은 위협을 감지하며, 위협이 일정 거리 안으로 접근하면 자동으로 요격탄을 발사해 방어를 수행한다. 그러나 APS는 자율 학습을 통해 진화하지 않으며, 예기치 못한 상황에서 창의적으로 대처할 수 없다. 이는 미리 설계된 반응 알고리즘에 의존하는 자동화 시스템의 한계이다.

인공지능 무기와 APS의 근본적인 차이는 자율성과 목적에서 찾을 수 있다. 인공지능 무기는 전술적, 전략적 목표 달성을 위해 공격적인 역할을 수행하며 스스로 판단과 결정을 내리는 능력을 지향한다. 반면, APS는 순수하게 방어를 목적으로 하며, 사전에 프로그램된 방식으로 위협을 감지하고 요격할 뿐 자율적 판단을 하지 않는다. 인공지능 무기는 상황에 따라 다양한 옵션을 고려하고 결정을 내릴 수 있는 반면, APS는 정해진 상황에만 반응하며 인간이 미리 정한 조건을 벗어난 행동은 수행하지 않는다.

또한, 인공지능 무기는 윤리적·법적 논란의 중심에 서 있는 반면, APS는 주로 전투 차량과 병력 보호를 위한 방어 수단으로 인식된다. 인공지능 무기의 자율성으로 인해 발생할 수 있는 예측 불가능성과 오판 위험이 국제 사회의 규제 대상이 되는 반면, APS는 방어적인 특성 때문에 상대적으로 규제와 논란이 적다. 결국 APS는 인공지능적 요소가 일부 포함된 고도화된 자동화 시스템으로, 인공지능 무기처럼 독립적으로 작동하며 스스로 진화하는 무기와는 근본적으로 다르다. 이와 같이 인공지능 무기와 APS는 군사 기술의 발전 방향과 적용 범위에서 명확한 차이를 지닌다.

윤리적 문제

도덕적 해이와 전쟁의 문턱 하락

인공지능 무기체계의 가장 큰 위험 중 하나는 도덕적 해이다. 자율 무기는 군사적 결정을 효율화하는 동시에 전쟁의 참상을 간접화·추상화한다. 스튜어트 러셀은 LAWs의 사용으로 전투원과 민간인을 명확히 구분하기 어려워질 뿐 아니라, 전쟁의 비인간화가 촉진될 것이라 경고했다. 이는 정치인과 군 지도자들이 실제 전쟁의 고통을 경험하지 않은 채 더 쉽게 전쟁을 개시하게 만들 위험이 있다. 원격 조종 드론의 사례처럼 물리적 거리는 폭력을 정당화하고 전쟁을 하나의 기계적 절차로 인식하게 만든다.

특히 완전자율무기(FAWs)의 경우, 인간의 판단을 배제한 공격이 가능하다는 점에서 더 큰 문제를 일으킨다. 인간 조작자 없이 시스템이 독립적으로 목표를 선택하고 파괴하면, 전쟁의 문턱이 낮아져 불필요한 무력 충돌이 빈번해질 가능성이 있다. 또한 민주적 통제가 약화되고 책임의 경계가 모호해져, 잘못된 전쟁 결정을 방지할 수 있는 제도적 장치가 약화될 위험이 크다.

생명권 경시와 인권의 침해

인공지능 무기의 가장 근본적인 문제는 생명권 침해다. 전쟁 상황에서도 인간은 임의로 살해되지 않을 권리를 가지며, 이는 인권의 기본 원칙이다. 그러나 자율 무기 시스템이 인간의 생사를 결정하게 되면 생명권 경시라는 윤리적 문제가 발생한다.

전쟁법은 전투원이 언제든지 죽음을 각오해야 한다는 점을 전제로 하지만, 인공지능이 인간을 살해하도록 허용하는 것은 다른 차원의 문제다. 인간이 아닌 기계가 생사를 결정하는 상황은 법적으로나 도덕적으로 정당화하기 어렵다. 생명권은 단순히 전투원과 민간인을 구분하는 문제가 아니라, 인간이 무력 충돌 속에서도 보호받아야 하는 최소한의 권리를 의미한다. 특히, AI 시스템이 불완전하거나 오작동을 일으킬 경우, 의도치 않은 민간인 희생이 발생할 수 있으며 이로 인한 책임 문제도 해결이 어렵다.

인간 존엄성과 의미 있는 인간 통제

생명권 문제를 넘어, 자율 무기 시스템은 인간의 존엄성(human dignity)에 대한 심각한 도전을 야기한다. 인간 존엄성은 단순히 생명을 유지하는 것을 넘어, 인간의 본질적 가치를 인정하고 존중하는 것을 의미한다. 그러나 자율 무기 시스템은 의미 있는 인간 통제(MHC)가 부재한 상태에서 작동하기에, 기계가 인간을 공격할 때 누가 책임을 질 것인지 명확하지 않다.

무기의 오작동으로 인한 잘못된 살해가 발생했을 경우, 시스템 설계자, 운영자, 혹은 군 지도자 중 누가 책임을 져야 하는지 불분명하다. 이는 단순한 기술적 오류가 아닌 정의와 책임의 본질적 문제다. 로봇 무기가 자율적으로 인간의 생사를 판단하는 것은 비인간적인 폭력으로 여겨질 수 있다. 인간이 수행해야 할 도덕적 판단을 기계에 위임하는 것은 인간 사회가 지켜온 도덕적 기준과 충돌한다.

비판자들은 특히 전쟁에서 기계가 인간의 생명을 결정하는 권한을 갖는 것은 도저히 정당화될 수 없다고 주장한다. 예를 들어 사형제도조차 인도적 절차를 따르도록 규정되어 있는데, 전쟁이라는 상황에서도 마찬가지로 인간의 존엄을 존중하는 방식이 유지되어야 한다는 것이다. 그러나 기계에게 인간의 도덕적 책임과 기준을 어떻게 부여할 것인가에 대한 문제는 여전히 해결되지 않은 채 남아 있다.

책임성과 법적 딜레마

인공지능 무기 사용에서 또 다른 핵심 문제는 책임소재의 모호성이다. 전쟁 중 잘못된 공격이 발생했을 때, 전통적으로는 명령을 내린 지휘관이나 해당 행위를 수행한 병사가 책임을 진다. 그러나 자율 무기 시스템이 도입되면 프로그래머, 운영자, 정책결정자 사이의 책임 경계가 불명확해진다. 이는 잘못된 공격으로 인한 피해자 구제와 보상을 어렵게 만든다. 또한, AI가 자율적으로 결정한 행동에 대해 누가 법적 책임을 져야 하는지 명확히 정의되지 않는다면, 국제법의 적용도 큰 혼란에 빠질 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 전문가들은 의미 있는 인간 통제가 필수적이라고 주장한다. 즉, 모든 무력 사용 결정에는 최종적으로 인간의 판단이 개입해야 하며, 인간이 책임을 질 수 있는 시스템이 보장되어야 한다. 그러나 AI 무기 시스템이 점차 자율성과 독립성을 강화하고 있는 현실에서 이러한 원칙을 유지하기는 쉽지 않다.

참고자료

• 한희원, 〈인공지능(AI) 치명적자율무기(LAWs)의 법적ㆍ윤리적 쟁점에 대한 기초연구〉, 《동국대학교》, 2018-03
• 허재경 기자, 〈‘살인면허’까지 탑재되나…‘인공지능(AI) 전투 드론’ 떴다〉, 《한국일보》, 2023-09-02
• 최영권 기자, 〈“이스라엘, AI 자동식별장치로 가자 민간인 살상”〉, 《서울신문》, 2024-03-04
• 김상준 기자, 〈AI가 당신 목숨을 노린다…이스라엘이 불 지핀 ‘AI전쟁’ 논란〉, 《매일경제》, 2024-04-13
• 김민주 기자, 〈가자 비극 뒤 ‘라벤더 시스템’ 있다? AI는 전쟁을 어떻게 바꿀까〉, 《일요신문》, 2024-06-21
• 전재성, 〈[AI와 신문명 표준 스페셜리포트] 군사도전②: AI 기반 자율무기체계, 인지전의 발전과 군사안보질서의 변화〉, 《동아시아연구원》, 2024-09-06

같이 보기

• 가스펠
• 라벤더

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