한때 신기술은 대부분 군사에서 태동해 민간으로 이전됐다. 레이더, GPS, 인터넷, 심지어 초기의 컴퓨터까지도 군사적 목적을 먼저 충족시키기 위해 개발됐다. 그러나 2025년 현재, 인공지능(AI)을 둘러싼 패러다임은 이 공식을 근본부터 흔들고 있다. 국방과 민간 기술 중 누가 AI 발전을 주도하고 있는가?
군사 기술은 극한의 조건과 정밀성, 국가 안보라는 특수한 목적을 전제로 진화한다. 민간 기술은 시장성과 확장성, 사용자 중심의 효율을 기준으로 발전한다. 두 영역 모두 AI를 빠르게 흡수하고 있지만, 그 발전 속도와 방향은 미묘하게 다르고, 때로는 서로를 가속시키기도, 견제하기도 한다.
1. 민간 AI 기술: 자본, 경쟁, 사용자 중심의 초고속 진화
2022년 오픈AI의 GPT-3, 2023년의 GPT-4 출시 이후 생성형 AI는 민간 기술 진화의 상징이 되었다. 이후 구글의 Gemini, 앤트로픽의 Claude, 메타의 LLaMA 시리즈 등 대형 모델 경쟁은 글로벌 시장을 무대로 가속화되었고, AI 스타트업 생태계는 데이터, 모델, 서비스의 삼각축을 중심으로 기하급수적으로 성장했다.
민간 AI 기술은 다음과 같은 특징을 기반으로 빠르게 발전 중이다:
- 자유로운 시장 경쟁: 혁신을 위한 강력한 유인과 풍부한 투자 생태계
- 데이터의 다양성: SNS, 검색 기록, 쇼핑 이력 등 방대한 학습 자원
- 오픈소스의 확산: 공유와 협업 기반의 알고리즘 발전 속도 증가
- 실시간 피드백: 사용자 경험 기반 개선의 반복 루프
이러한 속도는 국방영역이 따라가기 어려울 만큼 가파르다. 실제 GPT-4는 개발 이후 1년 만에 수십 개 산업에 적용되었고, AI 영상 생성, 음성 합성, 자동 요약, 문서 검색 등 상용 서비스로 이어지는 속도는 전례가 없다.
민간 기술은 ‘기술의 가능성’을 가장 먼저 실험하고, ‘사회적 수용’을 통해 진화 속도를 증폭시킨다.
2. 국방 AI 기술: 신뢰, 통제, 실전 적응성 중심의 진화
국방 분야에서의 AI 기술은 더디지만 무겁고 깊다. 군은 무엇보다 신뢰성과 통제 가능성, 오작동 리스크 회피를 전제로 기술을 적용한다. 그 결과 빠른 확산은 어렵지만, 한 번 배치되면 전략적 자산으로서 큰 의미를 갖는다.
미국 국방부는 JADC2, Maven 프로젝트 등을 통해 실시간 영상 분석, 다영역 작전 통합, 전자전 자동화에 AI를 적용하고 있으며, 이스라엘, 프랑스, 중국, 한국 등도 자율 무기 시스템, 드론 군단 제어, 전장 데이터 융합에 AI를 점진적으로 접목하고 있다.
국방 AI는 다음과 같은 제약 조건을 안고 있지만, 동시에 기술의 정밀성과 전략성을 높이는 방식으로 진화하고 있다:
- 안정성 최우선: 99% 정확도보다 100% 통제가 더 중요
- 데이터 접근 제한: 고급 전장 데이터, 통신 정보는 비공개 자산
- 정책·윤리 통제: 자율살상무기(LAWS) 등 국제법 논쟁 영향
- 국가 보안 요건: 클라우드 연동, AI 공동 학습에 제약
민간 기술이 속도와 규모를 추구한다면, 국방 기술은 정밀성과 생존 가능성을 최우선으로 한다. 그리고 이러한 전제는 군사 AI 기술을 ‘느리지만 깊이 있는’ 기술로 만든다.
3. 이중용도 기술의 경계: 융합과 충돌의 최전선
문제는 민간 AI 기술과 국방 기술의 경계가 갈수록 모호해지고 있다는 점이다. 이른바 이중용도 기술(dual-use tech)이다.
음성 인식, 얼굴 분석, 드론 제어, 자연어 이해, 시뮬레이션 AI 등 많은 기술이 민간 시장에서 먼저 상용화된 뒤 군사 영역으로 전이되고 있다. 반대로, 국방 예산으로 개발된 AI 알고리즘이 민간 스타트업에 의해 상업화되는 사례도 증가하고 있다.
이는 다음과 같은 도전과제를 제기한다:
- 수출 규제 vs 기술 공유: AI 기술의 민군 경계 설정이 어려워짐
- 윤리 기준 충돌: 민간 기술의 유연성 vs 군사 기술의 윤리성 간 간극
- 데이터 권한: 민간이 수집한 데이터의 군사 활용 정당성 문제
기술은 중립적이지만, 기술의 사용은 정치적이다. AI 기술이 어디에서 탄생했든, 그것이 무기화되거나 통제 수단으로 사용될 수 있는 가능성이 존재하는 이상, 그 경계를 명확히 하고 사회적 논의를 병행하는 것이 절실하다.
결론: 누가 더 빠르냐보다, 누가 더 위험하냐가 중요한 시대
AI 기술의 진화 속도는 민간이 빠르다. 그러나 기술이 가져올 파급력은 국방이 더 클 수 있다. 이제 우리는 ‘기술 속도’만이 아니라 ‘기술 책임’의 문제를 함께 봐야 한다.
국방과 민간 AI는 서로를 모방하며 발전하고 있고, 동시에 상호 견제와 규범 설정이 필요한 시점에 와 있다.
AI 기술의 경계는 점점 흐려지고 있다. 하지만 이 흐름 속에서 사람과 사회가 통제할 수 있는 규칙과 윤리의 기준을 확립하지 않는다면, 가장 빠른 기술이 가장 큰 위험을 초래할지도 모른다.
이제 중요한 건 누가 더 빠른가가 아니라, 누가 더 안전하고 책임 있게 AI를 다루는가다.