초판발행 2025.02.25

역자 서문

인공지능(AI)은 4차 산업혁명의 핵심 동력이자 21세기 가장 혁신적인 기술 발전으로 평가받고 있다. 특히 군사 분야에서 AI의 활용은 미래 전장의 승패를 가를 결정적 요소가 될 것으로 전망된다. 그러나 지금까지 군사 분야 AI에 대한 논의는 과대 포장된 기대나 막연한 공포, 또는 모호한 개념 정도에 머물러 있었다.

2023년 여름, 인터넷 서점에서 우연히 『AI at War』를 접하게 되었다. 당시 해군R&D 기술기획 업무를 담당하고 있었으며, 군사 분야 AI 활용에 대한 실질적인 지침서를 찾고 있었다. 우리 군의 AI 도입이 시급하다고 느꼈으나, 대부분의 관련 문헌들은 실질적인 통찰을 제공하지 못하고 있었다.

이 책은 기존의 문헌들과 달랐다. 미 해군대학(NWC)과 해군정보전투센터(NIWC Pacific)의 전문가들이 2년여간의 연구 끝에 완성한 이 책은 AI 기술의 실체와 한계를 명확히 하면서도 해군 작전에서의 구체적 적용 방안을 제시하고 있다. 샘 탕그레디(Sam J. Tangredi) 박사와 조지 갈도리시(George Galdorisi)가 공동 편저를 맡아 19개 장의 체계적인 분석을 이끌어냈다. 전직 국방부 차관 로버트 워크(Robert O. Work), 전 태평양함대사령관 스콧 스위프트(Scott H. Swift) 제독 등 군 고위 정책결정자부터 패트릭 설리반(Patrick K. Sullivan) 등 AI 과학자, 폴 샤레(Paul Scharre) 등 국방분석가까지 다양한 전문가들이 집필진으로 참여했다.

이 책의 가장 큰 특징은 AI의 군사적 활용에 대한 균형 잡힌 시각과 실용적 접근이다. 전반부는 AI 기술의 개념과 군사 적용의 큰 그림을 제시하고 있다. AI, 기계학습(ML), 빅데이터 등 핵심 개념을 명확히 정의하고, 단순 AI부터 일반 AI까지 각각의 특성을 분석하고 있다. 특히 자율무기체계(AWS)와 AI의 관계를 명확히 정립하고, 미국의 제3차 상쇄전략에서 AI의 역할을 심도 있게 다루고 있다. 중국, 러시아 등 경쟁국의 군사 AI 프로그램도 상세히 평가하고 있다.

중반부는 해군 작전 분야별 AI 적용 방안을 구체적으로 다루고 있다. 정보 감시 정찰(ISR)에서의 AI 활용부터 통신체계 혁신, 지휘통제(C2), 통합화력 운용까지 실전적인 적용 방안을 구체적으로 제시하고 있다. 후반부는 사이버전에서의 AI 활용과 기만 대응, 자율성과 인간 의사결정의 균형, 해군 전략전술에 미치는 영향 등 전략적?정책적 고려사항을 다뤘다.

해군 미래혁신연구단에서 근무하며, 산학연과 기술교류회 및 세미나 등을 통해 만난 많은 전문가들과 이 책의 가치를 공유하고자 한다. 특히 최근의 전장 사례들은 AI의 군사적 활용이 더 이상 먼 미래의 일이 아님을 여실히 보여주고 있다.

러시아-우크라이나 전쟁에서는 AI를 활용한 드론 작전이 전장의 양상을 크게 바꾸었다. 특히 해상전에서 우크라이나군의 혁신적인 무인체계 운용은 강대국 러시아 해군에 큰 타격을 주며 비대칭 전력의 가능성을 입증했다. 우크라이나는 터키제 바이락타르 TB2 드론에 AI 기반 표적식별 시스템을 탑재해 러시아군의 장갑차량과 방공시스템을 효과적으로 파괴했다. 2022년 4월에는 넵튠 대함미사일과 함께 TB2 드론을 이용해 러시아 흑해함대의 기함 모스크바함을 침몰시켰다.

2023년에는 우크라이나가 자체 개발한 무인수상정으로 더욱 대담한 작전을 감행했다. 6대의 무인수상정으로 구성된 군집 무인수상정을 투입해 크림반도 세바스토폴 해군기지의 러시아 상륙함을 공격한 것이다. AI 기반 자율항해 기능과 군집 제어 기술을 탑재한 이 무인수상정들은 러시아 해군의 방어망을 뚫고 목표물에 도달해 자폭 공격을 감행했다.

이스라엘-하마스 분쟁에서도 AI의 혁신적 활용이 돋보인다. 이스라엘군은 AI 기반 영상분석 시스템 ‘Golden Eye’를 통해 위성사진, 드론 영상, 지상 감시카메라 등 다양한 출처의 영상정보를 통합 분석하여 하마스의 지하터널망을 신속하게 식별했다. ‘Fire Factory’ 시스템은 SNS 게시물, 통신 감청, 현장 정보 등 방대한 데이터를 AI로 분석해 24시간 내에 수천 개의 새로운 표적을 식별하는 성과를 거두었다.

이러한 전장 사례들은 우리 군에게 세 가지 핵심적인 함의를 제시하고 있다. 

첫째, 합동전장에서 AI의 역할이 결정적이다. 현대전의 승패는 각 군의 독자적 작전보다는 통합된 합동작전에 의해 좌우된다. 육?해?공군의 개별 전력을 AI로 연결하여 실시간으로 정보를 공유하고, 신속한 의사결정이 가능한 지휘통제체계를 구축해야 한다. 예를 들어, 해군의 이지스함이 탐지한 적 미사일 정보를 AI가 즉시 분석하여 공군의 요격전투기나 육군의 방공부대와 실시간으로 공유한다면, 입체적이고 효과적인 방어가 가능하다.

둘째, AI 기반 비대칭 전력 확보가 시급하다. 우리 군은 중국, 러시아, 일본 등 주변 강대국들에 비해 병력과 장비 면에서 양적 열세에 있다. 그러나 우크라이나의 사례에서 보듯이, AI 기술을 활용한 무인체계와 정밀타격능력은 이러한 전력 격차를 상쇄할 수 있는 “게임체인저”가 될 수 있다. 고가의 함정 한 척 대신 다수의 AI 기반 무인수상정을 운용하거나, AI 군집 드론으로 적의 방공망을 교란하는 등 비대칭 전략을 구사할 수 있다.

셋째, AI를 활용한 방어와 억제 능력 강화가 필수적이다. 북한의 핵?미사일 위협이 고도화되는 상황에서, 이스라엘의 아이언 돔과 같은 AI 기반 방공체계 구축은 우리 군의 최우선 과제다. AI는 수초 내에 미사일의 궤적을 분석하고 최적의 요격 방안을 제시할 수 있으며, 동시다발적 공격에도 효과적으로 대응할 수 있다. 또한 AI 기반 조기경보체계를 통해 적의 미사일 발사 징후를 사전에 포착하여 예방적 조치를 취할 수 있다.

이러한 세 가지 전략적 함의는 상호 연계되어 있다. AI 기반 합동전장 능력은 비대칭 전력의 효과를 극대화하고, 이는 다시 방어와 억제능력 강화로 이어진다. 우리 군은 이러한 선순환 구조를 만들어내는 방향으로 AI 도입을 추진해야 한다.

군사 분야의 AI 도입은 혁신적 기회를 제공하지만, 동시에 다음과 같은 네 가지 핵심적 도전과제에 직면해 있다.

첫째, 기술적 신뢰성과 안정성 확보가 가장 시급한 과제다. 민간 영역의 AI 오류는 서비스 품질 저하나 경제적 손실에 그치지만, 군사 AI의 오판이나 오작동은 아군 피해나 무고한 민간인 살상으로 이어질 수 있다. 특히 전장의 극한 환경에서도 안정적으로 작동하는 강건성(Robustness) 확보가 필수적이다. 예를 들어, 적의 전자교란이나 사이버 공격 상황에서도 AI 기반 무기체계가 정상 작동할 수 있어야 한다.

둘째, 윤리적 법적 규범 정립이 절실하다. AI 무기체계, 특히 치명적 자율무기체계(LAWS)의 경우 인간의 통제 범위와 수준에 대한 명확한 기준이 필요하다. “인간의 의미 있는 통제”(Meaningful Human Control)는 어느 정도여야 하는가? AI의 오판으로 인한 민간인 피해가 발생했을 때 책임은 누구에게 있는가? 지휘관인가, AI 개발자인가? 이러한 문제들에 대한 국제적 합의와 국내 법제도 정비가 시급하다.

셋째, 조직과 인력의 혁신이 필요하다. AI 전문인력 확보와 유지가 큰 도전과제다. 민간 기업들이 제시하는 파격적인 처우와 경쟁하면서 우수한 AI 인재를 군에 유치하기는 쉽지 않다. 또한 순환보직 체계에서 AI 전문성을 어떻게 유지?발전시킬 것인가의 문제도 있다. 예를 들어, AI 전문장교가 2년마다 보직을 옮긴다면 깊이 있는 전문성 축적이 어렵다.

넷째, 안보 전략적 균형 유지가 관건이다. AI 군사력 증강이 오히려 역내 군비경쟁을 촉발할 수 있다는 우려가 있다. 중국, 일본 등 주변국과의 전략적 균형을 어떻게 유지할 것인가? 한편으로는 한미동맹 차원에서 AI 체계의 상호운용성을 확보해야 하지만, 다른 한편으로는 과도한 의존이 자주국방력 약화로 이어질 수 있다는 딜레마도 존재한다.

이러한 도전과제들은 단기간에 해결하기 어려우며, 군과 민간, 그리고 국제사회가 함께 고민하고 해답을 찾아가야 할 문제들이다. 우리 군은 이러한 과제들을 정면으로 인식하고, 단계적이고 체계적인 접근을 통해 해결방안을 모색해 나가야 한다.

이 책의 번역은 이러한 도전과제들을 인식하면서도, 우리 군의 AI 도입이 나아가야 할 방향을 제시하고자 한다. 방산업체 엔지니어들에게는 구체적 개발 지침을, 대학 교수진과 학생들에게는 체계적 이론을, 연구소 연구원들에게는 기술 개발 방향을, 현역 군인들에게는 운용 개념을, 정책 실무자들에게는 전략 수립 지침을 제공하고자 한다.

군사 AI는 미래 전쟁의 게임체인저로 반드시 확보해야 하는 기술 분야이다. 맹목적 기술 도입이 아닌, 우리 군의 실정과 한반도의 전략 환경에 맞는 단계적이고 선택적인 접근이 필요하다. 이 책이 방산업체, 군 관계자, 연구기관, 정책결정자들에게 실질적인 지침이 되고, 나아가 대한민국 국방 AI 발전의 이정표가 되기를 희망한다.

2025년 1월

역자 드림

김성훈

역자 김성훈은 현역 해군중령으로 1999년 해군사관학교를 졸업한 후 2006년 해군 최초로 일본 방위대학교 안전보장학 석사학위를 취득하였다. 29여년간 해․육상에서 함장 및 참모 보직 등 주요 보직을 두루 거치며 다양한 실전 경험과 해군 작전에 대한 폭넓은 전문 지식을 보유하였다. 특히 전산학 전공자로서 AI에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 국방기술 연구개발 관련 업무를 수행하고 있으며, 이론과 실제 현실 사이의 격차를 해소하고 깊이 있는 통찰력을 제공하여 AI 기술의 해군 작전 활용성에 대한 전문 지식을 매우 깊이 있게 연결시킬 수 있는 전문가이다.

주요 역서로 󰡔바다의 닌자 잠수함󰡕(북스힐, 2017), 󰡔도해 세계의 미사일 로켓 병기󰡕(AK 커뮤니케이션즈, 2018) 등이 있다.

김진우

역자 김진우는 현역 해군대령으로 1994년 해군사관학교를 졸업한 후 2002년 국방대학교에서 전산정보학 석사학위를, 2007년 고려대학교에서 컴퓨터공학 박사학위를 취득하였다. 30년간 해상지휘관 전대장, 함장보직을 거치고 해군본부 정책부서에서는 센서, 전투체계, 무장 분야의 실무과장 보직을 두루 수행하면서 과학기술에 특화된 전문 지식을 보유하였다. 컴퓨터공학 박사로서 AI에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 현재 국방기술 연구개발 기획 업무를 수행하면서 특히 AI를 이용한 해군 전장기능 지능화 방안(’20. 5)을 제시하는 등, AI 기술의 해군 작전 활용성에 대한 전문 지식을 매우 심도 있고 실질적으로 연결시킬 수 있는, AI 분야에 있어 군 내 최고 전문가이다. 

주요 저서로 쉽게 이해할 수 있는 󰡔전투체계 원리와 이해(Combat A to Z)󰡕(해군교육사령부, 2016) 등이 있다.

서론 3

인공지능의 실체는 무엇인가?　4/군사 AI의 이해　8/인공지능(AI) 대 기계학습(ML) 대 빅데이터　10/단순 AI 대 협의 AI 대 일반(강) AI　19/AI와 자율성　23/AI와 전쟁수행　24/저자들의 과제　27/책의 구조　28/개인의 노력, 당면 목표, 지속적인 과정　33

제1장

인공지능의 이론과 개념적 역사 37

철학: 경험주의 대 합리주의　39/AI의 매체: 컴퓨팅의 이론과 실제　43/철학에서 AI와 기계학습으로　47/마음의 이론 대 전문가 시스템　49/1990년대의 전문가 시스템, 체스, 그리고 대중의 관심　51/알고리즘과 신경망　55/경험주의 + 컴퓨팅 = 기계학습　57/인공 일반 지능: 인지 과학과 안트로노에틱 AI　59/라이프니츠에서 튜링 그리고 그 이후　62

제2장  

인공지능, 자율성 그리고 제3차 상쇄전략

급변하는 시대의 군사혁신 촉진 69

국방혁신구상(Defense Innovation Initiative)　70/제3차 상쇄전략의 맥락　75/전투네트워크 성능 개선　78/AI, 자율성, 그리고 제3차 상쇄전략　80/알고리즘 전쟁과 인간-기계 협력 전투네트워크　83/다음 상쇄전략: 로봇 전쟁　85/제3차 상쇄전략: 어디로 가는가?　88

제3장

빅데이터, 인공지능, 기계학습에 대한  미 해군의 노력 95

AI 지원 의사결정　99/글로벌 AI 경쟁력 평가　101/미국의 국가 인공지능 지침, 전략 및 계획　106/국방부/해군 인공지능 전략　108/인공지능 기술 리더십　110/해군의 핵심 역량 강화를 위한 재정 투자　113/우수한 AI 해양 역량 가속화　114/속도와 규모에 부합하는 인공지능 역량 확보를 위한 노력　116

제4장

중대한 기로에 선 해군

해군의 불균형한 자율 시스템 도입 121

인공지능과 자율 시스템: 발전적 관계　122/자율성 도입의 불균형　123/자율 플랫폼 도입의 장애 요인　129/항공모함의 가치 저하　130/문화적 저항　132/AI와 군사 혁명　134/AI 혁명을 앞서가기　136

제5장

잠재적 군사 경쟁국들의 AI 프로그램

가설 및 정책 제언 141

목적과 가설　144/군사 AI 개발을 위한 동기　146/권위주의 정부와 인공지능　153/상업적 개발과 군사 AI　157/군사적 인공지능 활용의 우선순위 설정과 비교 우위　162/정책 제언　166/결론　173

제6장

순찰 중 전장 혁신

전투원을 위한 인공지능 설계 177

전투원을 위한 AI의 가능성　178/전장 혁신 연구 및 문헌　181/AI와 전장 혁신: 설계를 통한 능력 강화 또는 제한　187/불투명, 투명, 제안적 또는 강제적? 지휘결심 과정의 재구성　189/시나리오로 돌아가기　191/시나리오의 함의　194/전투원 기능의 지원, 확장 또는 대체　196/시나리오로 돌아가기　198/결론　200

제7장

임무형 지휘와 의사결정 속도

빅데이터, 인공지능, 기계학습이 해군을 위해 해야 할 일 207

효과적인 지휘통제(C2)의 역사적 특성　209/넬슨의 지휘통제 접근법　211/신뢰는 지휘통제(C2)의 핵심　214/지휘통제의 원칙: 전술적, 작전적, 전략적 수준에서의 적용　217/정보의 성숙: 데이터에서 정보로, 정보에서 지식으로　220/앞으로의 방향　224

제8장

해군 인공지능의 실제 적용

해군 전투에서의 인공지능 개요 231

자동화이지, 사고가 아니다　234/데이터를 우선적으로 고려하라　239/AI 책임성을 통한 신뢰 구축　244/해군의 AI 도입: 현실과 과제　248/향후 자동화가 필요한 해군 과업　254/결론　256

제9장

AI가 변화시키는 해군 정보·감시·정찰(ISR) 261

ISR 기능 및 TCPED 프로세스　264/ISR 기능 향상을 위한 AI 기술의 잠재력　267/ISR 기능에 적용된 AI　270/단기 발전 전망　272/중기 발전 전망　272/장기 발전 전망　273/적응형 폐루프 제어　276/ISR 기능에 AI를 적용하는 데 따른 도전과 비용　279

제10장  

전쟁의 속도로 소통하기

해군 통신의 미래와 인공지능의 부상 283

민첩성과 해양 통제　285/전쟁의 속도로 소통하기　287/인공지능의 잠재력　294/범용 통신　299/결론　306

제11장

AI가 해군 지휘통제를 변화시키는 양상 311

지휘통제의 정의　313/지휘통제의 기술　317/OODA 루프 중 상황판단-결심 단계에 AI 적용하기　319/인공지능(AI)이 지휘통제(C2) 임무에 미치는 영향　320/앞으로의 방향　331

제12장

AI와 통합화력 337

해전의 측면　339/해군 화력 절차　341/화력 과정에서의 AI 잠재적 사용　344/교전 속도에서 AI의 잠재적 사용　347/AI와 지휘관의 직관　348/AI와 지휘관의 성향　350/직접적인 업무 부담 경감　351/교전 계산법의 변화　352/혁명적인 절차적․조직적․문화적 영향　353/현실적 고려사항　355/가능한 한계　358/앞으로 나아가기　360

제13장

인공지능과 미래 전력 구조 365

결정의 혁명　366/모자이크전(Mosaic Warfare)을 위한 새로운 전력 구조　370/인간 지휘와 기계 통제　373/AI 수용　375/역량 요구사항에서 기회로의 전환　377/AI 사용자와 소비자의 역량 강화　380/AI 실패를 피하는 방법　382/결론　384

제14장

미래 전쟁으로의 입장권

미 해군사관학교의 AI 교육 387

해군사관학교의 핵심 STEM 요구사항　389/인공지능 맛보기　393/인공지능에 대한 심층 탐구　397/컴퓨터 과학의 핵심 교육과정　398/인공지능 심화 교육: 특화 선택 과정　400/AI의 창의적 응용: 종합 프로젝트　402/AI 심화 교육: 인턴십과 연구 프로그램　403/해군사관학교의 AI 교육 발전방향　405

제15장

마한을 상자에 넣는 방법

의사결정 지원 시스템 개발 과정에서 얻은 통찰 409

문제 검토　411/현재 상용 AI의 성공 사례에서 나타나는 주요 동향　412/Mahan-in-a-Box: 소개　421/Mahan-in-a-Box: 세 가지 온톨로지　422/Mahan-in-a-Box: 실행 과정의 문제점들　428/Mahan- in-a-Box: 연구 결과　430/결론 및 제안　434

제16장

손자병법 “해상 해킹”

AI와 사이버 전쟁 시대의 해군과 손자식 기만 전술 439

AI의 기만 전술　440/기만, 사이버, 그리고 AI　443/해군, 기만, 그리고 AI/사이버 전장을 위한 구조 재편　452/함대 전력의 새로운 패러다임: 동기화보다는 전략적 기만을 추구　459/AI에 의구심 도입하기　469

제17장

무인 자율성과 인간의 의사결정을 위한 AI 도입의 장애물 극복 475

빅데이터, AI, 머신러닝에 대한 국방부의 노력　476/무인체계 자율성의 잠재적 위험성　479/군 무인체계 운용의 과제 이해　484/무인체계에 최적의 자율성 설계　487/제3차 상쇄전략과 인간-기계 협업　490/빅데이터, AI, 기계학습의 활용 가속화　496/장애물 예측 및 제거　500

제18장

해군 전략과 전술에 대한 인공지능의 영향 507

전술에 미치는 영향　509/전략의 문제점들　514/AI를 전략적 의사결정의 요소로　520/누적 전략 과정에서의 AI의 역할　522/평가: AI가 전략 수립 과정을 완전히 지휘할 경우　526/전략기획 과정의 요소들　528/신뢰와 그 적용 대상　529/결론　532

제19장

인공지능의 미래 537

신뢰성 높은 기계학습과 인공지능　538/정적 데이터의 문제　539/덜 구조화된 데이터로부터의 학습　542/의사결정 지원 및 인과 모델링　545/AI 계산 과정 설명하기　547/적대적 공격과 기만에 대한 대항　549/기계학습의 근본적인 문제　552/인공 일반 지능의 목표　554/인지적 인공지능　557/AI 통제 및 도덕성 추가하기　560/미국과 그 군대에 대한 시사점　562/전쟁에서의 AI　565/결론　566

에필로그 571

후기 579

기고자 소개 585