핵심 요약
전쟁의 AI화가 개별 무기를 넘어 군 조직과 지휘체계, 전장 데이터로 빠르게 확산하고 있다. AI인사이트저널은 AI가 전쟁 수행 방식과 군사전략을 어떻게 바꾸고 있는지, 세계 AI 군비경쟁이 어디까지 진행됐는지를 추적한다. 동시에 전장 데이터의 새로운 가치와 AI 작전 확대에 따른 오판·통제 문제를 살펴본다. 2편에서는 우크라이나 전쟁에서 축적된 실전 데이터가 AI 드론과 자율무기 개발의 핵심 훈련 자원으로 활용되는 현장을 들여다본다.
우크라이나 전쟁에서 드론이 만들어내는 영상과 센서 데이터가 차세대 군사용 인공지능(AI)을 훈련하는 자원으로 활용되기 시작했다. 우크라이나가 자국 방산기업에 개방해 온 실제 전장 데이터를 영국 방산기업들도 이용할 수 있게 되면서, 전쟁터에서 수집한 데이터가 동맹국의 AI 드론 개발로 이어지는 구조가 만들어지고 있다.
로이터는 9월 25일 “영국 기업들이 우크라이나의 실제 전장 데이터를 이용해 AI 기반 드론 군집 기술을 개발할 수 있게 됐다”고 보도했다. 같은 날 영국 국방부도 영국이 우크라이나 정부의 어벤저스 AI 랩스(Avengers AI Labs)에 접근하는 첫 해외 파트너가 됐다고 발표했다.
AI 개발에서 데이터의 양뿐 아니라 실제 환경에서 발생하는 예외 상황을 담은 데이터가 중요하다는 점을 고려하면 우크라이나 전장은 특수한 데이터 공급원이 되고 있다는 분석이 나온다. 통신과 위성항법 교란, 기상 변화, 표적의 이동, 인간 조종자의 즉각적인 대응 등 통제된 시험장에서 재현하기 어려운 상황이 실제 전투에서는 반복되기 때문이다. MIT 테크놀로지 리뷰는 9월 4일 우크라이나의 전장 드론 데이터를 AI 개발의 새로운 자원으로 다룬 분석을 내놓았다.
우크라이나 전장 500만개 이미지, AI 훈련 데이터 됐다
이번 영국 사업은 갑자기 등장한 것이 아니다. 우크라이나는 이미 자국 방산업체를 대상으로 실제 전투 데이터를 AI 학습에 이용하는 기반을 구축해 왔다.
우크라이나 국방부는 8월 10일 자국 방산기업에 어벤저스 랩스 플랫폼을 개방했다고 밝혔다. 이 플랫폼에는 실제 전장에서 확보한 약 500만개의 라벨링된 이미지 프레임이 들어 있으며, 대부분 우크라이나군의 전장관리 시스템 델타(DELTA)에서 수집됐다.
데이터에는 전차와 포병, 방공시스템, 보병뿐 아니라 러시아의 샤헤드(Shahed) 공격 드론과 정찰 드론 등 공중 표적도 포함된다. 새 전장 데이터도 계속 추가된다.
AI 모델 개발에서 라벨링은 영상 속 물체가 전차인지, 병력인지, 드론인지 등을 AI가 학습할 수 있도록 표시하는 작업이다. 전장에서 촬영한 영상 자체만 확보하는 것과 AI가 바로 학습할 수 있도록 구조화된 데이터셋을 확보하는 것은 차이가 있다.
우크라이나는 어벤저스 랩스보다 앞서 별도의 브레이브1 데이터룸(Brave1 Dataroom)도 운영했다. 우크라이나 국방부는 6월 11일 100개가 넘는 우크라이나 기업이 이 데이터룸에 접근해 실제 환경에서 수집한 시각·열영상 데이터로 AI 모델을 훈련하고 있다고 밝혔다.
특히 적 드론을 자동으로 탐지하고 요격하는 AI 개발에 데이터가 사용됐다. 서로 다른 기상 조건과 시간대, 센서에서 수집한 공중 표적 데이터로 AI를 훈련해 실제 전투환경에 가까운 조건을 재현하는 방식이다.
英 기업 최대 12곳에 개방…전장 데이터가 동맹국 AI 자원으로
9월 25일 발표는 이 데이터 활용망을 우크라이나 국내에서 영국으로 확대했다는 점에서 차이가 있다.
영국 국방부의 TF RAID 어벤저스 AI 군집 경쟁 프로그램에 따르면 최대 12개 영국 기업이 어벤저스 랩스 데이터에 접근해 자율 드론 군집과 드론 간 협업 기술을 개발한다. 영국과 우크라이나 군이 함께 사용할 수 있는 기술이 대상이다.
AI 드론 군집은 여러 대를 동시에 띄우는 데 그치지 않는다. 여러 드론이 AI를 이용해 정보를 공유하고 표적과 위협을 식별하며 상황 변화에 따라 협력하는 기술이다. 영국 국방부는 통신 상태가 나쁘거나 위성항법이 차단된 상황에서도 군집이 임무를 계속 수행하는 기술을 개발 대상으로 제시했다.
영국 정부는 이 기술을 군수품 보급과 적 전력에 대한 정밀 표적화, 북대서양의 잠수함 탐색 등에 활용할 수 있다고 설명했다. 다만 자율 기능이 확대되더라도 인간의 적절한 관여를 유지한다는 원칙을 밝혔다.
러시아 개발자들도 생성형 AI로 ‘카미카제 드론 군집’ 개발 시도
우크라이나 전쟁과 AI의 결합은 우크라이나와 서방에만 국한되지 않는다.
AI 기업 앤트로픽(Anthropic)의 9월 위협정보 보고서는 러시아에 기반을 둔 것으로 추정되는 프리랜서 개발자들이 생성형 AI 클로드(Claude)를 이용해 자율 FPV 카미카제 드론 군집을 개발하려 한 사례를 공개했다. 앤트로픽은 해당 계정을 차단했다고 밝혔다.
앤트로픽에 따르면 개발자들은 클로드 코드(Claude Code)를 이용해 드론의 공유 군집 메모리와 장애에 대응하는 협업 로직, 카메라를 이용한 최종 유도 프로그램, 드론 조종자의 위치를 찾는 모듈 등을 작성하고 시험했다.
드론에 탑재되는 소형 언어모델을 이용해 공격·관찰·귀환 행동을 제어하는 기능과 목표물까지 드론을 유도하고 폭발 명령을 내리는 소프트웨어도 개발 대상에 포함됐다. 앤트로픽은 이 시스템의 기술성숙도(TRL)를 대부분 3~4단계로 평가했다. 실제 전투에 배치됐다는 의미는 아니다.
이 사례는 전장 데이터와 범용 생성형 AI라는 서로 다른 기술 자원이 군사용 자율체계 개발 과정에 함께 들어오기 시작했음을 보여주는 사례로 앤트로픽 보고서에 기록됐다. 다만 러시아 개발자들의 활동과 우크라이나 정부가 공식적으로 운영하는 전장 데이터 사업은 성격과 운영 주체가 전혀 다르다.
전쟁터가 AI가 찾기 힘든 ‘예외 데이터’를 만든다
전장 데이터의 가치에 주목한 분석도 나오고 있다.
호주 멜버른대 연구자이자 전 미국 백악관 관계자인 코리 앨퍼트(Cory Alpert)는 9월 4일 MIT 테크놀로지 리뷰에 기고한 ‘Data from drones in Ukraine is fueling a new Wild West marketplace’에서 우크라이나 전장에서 나오는 드론 데이터가 방위산업의 새로운 자원이 되고 있다고 분석했다.
드론은 비행할 때 영상과 사진뿐 아니라 조종 입력 등 수많은 데이터를 생산한다. 이를 결합하면 기계와 인간이 계속 변하는 상황에 어떻게 대응했는지 기록할 수 있다.
특히 AI 개발사가 평상시 확보하기 어려운 데이터가 전장에서 대량으로 생성된다는 것이 앨퍼트의 분석이다. 갑자기 시야가 사라지거나 신호가 교란되고, 인간 조종자가 예상하지 못한 상황에 즉석에서 대응하는 사례가 반복되기 때문이다.
우크라이나의 전장 데이터 활용은 이미 AI 모델 훈련을 넘어 실제 무기 성능 개선과 연결되고 있다. 우크라이나 방산혁신기관 브레이브1(Brave1)은 9월 8일 AI 자동유도 시험 결과를 발표하면서 올해 들어 AI 유도를 이용한 적 표적 타격 건수가 10배 증가했다고 밝혔다.
전장 데이터, 민간 AI까지 이동할 수 있다
전장 데이터의 활용 범위가 넓어지면서 데이터의 소유권과 추적, 민간 전용을 둘러싼 문제도 제기되고 있다.
앨퍼트는 전쟁 데이터로 훈련된 자율기술이 군사용 시스템에만 머물지 않고 배송 차량이나 농업 장비 등 민간 제품으로 이동할 수 있다고 분석했다. 실제 전장에서 만들어진 데이터의 오류와 가정도 모델에 포함된 채 다른 제품으로 옮겨갈 수 있다는 것이다.
데이터가 AI 모델에 학습된 뒤에는 원래 어느 전장에서 어떤 조건으로 만들어졌는지를 추적하기도 어려워진다. 전장 영상에 등장한 군인과 민간인의 동의 문제와 전쟁 경험에서 만들어진 데이터가 다른 국가 기업의 상업적 자산이 되는 문제도 제기된다.
우크라이나는 어벤저스 랩스에서 기업이 민감한 원본 데이터베이스를 직접 가져가는 대신 통제된 환경에서 모델을 훈련하도록 하는 방식으로 일부 위험을 줄이고 있다. 그러나 전장 데이터로 학습된 모델이 이후 다른 군사·민간 제품으로 이동할 경우 적용할 국제적인 관리체계는 아직 명확하지 않다는 지적이 나온다.
AI 군비경쟁에서 경쟁 대상이 더 강력한 모델과 반도체, 드론 기체에만 머무르지 않고 실제 전투에서 축적되는 데이터로 확대되고 있다는 분석이 나오는 배경이다. 우크라이나에서는 전쟁이 계속되는 동안 새로운 드론 영상과 센서 기록, 표적 데이터와 실제 운용 결과가 지속적으로 생성되고 있다.
앨퍼트는 전장 데이터를 일반 상업 데이터와 동일하게 취급해서는 안 된다며 “기업들이 실제로 채굴하는 것은 경험이다(“What these companies are really mining is experience”)”라고 지적했다.
Q&A
Q1. 왜 실제 전장 데이터가 AI 개발에 특히 가치가 있나?
실험실이나 훈련장에서는 통신 두절, 전파방해, 갑작스러운 시야 상실, 예상하지 못한 인간 행동 등을 충분한 규모로 재현하기 어렵다. 우크라이나 국방부가 공개한 전장 데이터에는 이런 실제 환경에서 수집한 시각·열영상 자료가 포함돼 있어 AI의 탐지·유도·자율운항 성능을 훈련하고 검증하는 데 활용되고 있다.
Q2. 영국 기업들이 우크라이나 군의 민감한 원본 데이터를 직접 가져가는 것인가?
영국 국방부가 공개한 사업은 선정된 기업이 어벤저스 랩스에 접근해 데이터를 이용하는 방식이다. 우크라이나 국방부는 민감한 데이터 자체를 외부에 넘기기보다 통제된 플랫폼에서 AI 모델을 훈련할 수 있도록 하는 구조를 운영하고 있다고 밝혔다.
Q3. 우크라이나 전장 데이터는 공격용 드론에만 사용되나?
아니다. 우크라이나 국방부가 공개한 데이터 활용 사례에는 적 드론 자동 탐지와 요격을 위한 인터셉터 드론 AI도 포함돼 있다. 영국은 드론 군집을 보급·정찰·표적화와 잠수함 탐지 등에도 활용할 수 있다고 설명했다.
