(서울=뉴스1) 허고운 기자 = 우리 군이 생성형 인공지능(AI) 도입에 속도를 내고 있으나, 이른바 '초거대 국방 AI'의 실질적 구현은 아직 갈 길이 멀다는 진단이 나왔다. 기관별 '분산된 시도'를 통합하고, AI 모델과 데이터를 공유할 수 있는 생태계 구축이 핵심이라는 지적이다.

9일 한국국방연구원(KIDA)에 따르면 엄희송·남보배 선임연구원은 최근 '국방 초거대 AI 구현 방안에 대한 제언'이라는 제목의 '국방논단' 보고서를 발간했다.

연구진은 "현재 국방 AI 도입은 각 기관별로 개별적으로 이뤄지고 있으며, 이로 인해 중복 투자가 발생하고 있다"라며 "이러한 현상은 최신 AI 기술의 신속한 적용을 저해하고 있다"라고 지적했다.

국방부는 작년 7월부터 국방망을 활용한 생성형 AI 서비스를 시작해 군 내부 규정 안내, 번역, 문서 요약 등 실무를 지원하고 있다. 공군은 음성 기록 분석, 문서 요약 등의 기능을 갖춘 AI 플랫폼을 가동 중이며, 방위사업청도 AI 기반 업무지원체계 개발을 추진하고 있다.

그러나 각 군의 시도가 공통의 플랫폼 없이 각각 따로 이뤄지는 탓에 초거대 AI 수준의 집적과 통합에는 도달하기 쉽지 않을 것이란 우려도 나온다. 초거대 AI에 대한 명확한 기준은 없으나, 일반적으로 1750억 개의 매개변수 크기를 가진 GPT-3.5부터 초거대 AI로 분류하고 있다.

초거대 AI는 우리 군의 생성형 AI와 같은 단순한 기능을 넘어 텍스트 생성, 이미지 인식 및 생성, 코드 작성, 복잡한 문제 해결 등 인간과 유사하거나 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다.

초거대 AI는 인간이 새로운 작업을 수행하기 위한 예제를 거의 주지 않아도 높은 수준의 생성 능력을 발휘할 수 있다. 이 때문에 군사전략 수립, 실시간 의사결정 지원 등 군의 수요가 큰 분야에서도 빠르게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

연구진은 "소형 생성형 AI 모델들을 하나로 묶어 국방 초거대 AI로 동작하도록 구현해야 한다"라며 '기술·인프라·제도' 세 축이 동시에 보완돼야 한다고 조언했다.

기술적으로는 '전문가 조합' 방식과 '전이학습'을 활용해야 한다고 연구진은 제안했다. 각 군과 기관의 전문성을 극대화하는 생성형 AI 전문가 모델을 먼저 학습시킨 뒤, 이를 조합해 국방 전반에 걸친 문제 해결에 시너지 효과를 낸다는 전략이다.

인프라 측면에서는 각 기관이나 부대가 생성형 AI를 도입할 때 발생하는 중복 행정·보안 절차를 효율화하기 위해 중앙집중형 관리 플랫폼을 구축하는 방안이 제시됐다. 각 기관이나 부대가 독립적으로 생성형 AI 모델을 개발하되, 이를 공유하는 플랫폼을 구축하는 것이다. 이를 위해선 초거대 AI 운영 플랫폼도 구축해야 한다고 연구진은 제안했다.

아울러 제도적 측면에서는 데이터와 AI 모델을 클라우드 기반에서 공유하고 학습할 수 있도록 현재의 보안·행정 절차를 유연하게 개편하고, 분야별로 특화된 AI 역량을 갖춘 국방 인재를 양성하는 방안이 필요하다고 짚었다.

연구진은 "생성형 AI, 초거대 AI는 국방 분야에서 혁신적이고 중요한 도구로 자리 잡을 잠재력을 갖고 있다"라며 "앞으로 국방 분야에서 AI 기술의 지속적인 발전과 도입이 군사 작전의 성공적인 수행에 기여할 것"이라고 강조했다.

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