AI 전쟁결정 통합자의 역할과 과제

초록

본 논문은 인공지능(AI) 기반 전쟁·평화 결정(Resort‑to‑Force, RTF) 과정에 통합자(integrator)라는 중간자 역할을 조명한다. 개발자와 사용자 사이에서 기술·조직·문화적 차이를 매개하고, 기술 자체, 통합자의 조직적 위치, 인간‑기계 상호작용에서 발생하는 문제점을 체계적으로 분석한다. 마지막으로 통합자를 위한 교육·채용·책임 구조 개선을 포함한 정책적 권고안을 제시한다.

상세 분석

이 논문은 AI‑RTF 시스템을 ‘사회‑기술 시스템(socio‑technical system)’으로 정의하고, 세 주체(개발자, 통합자, 사용자)와 기계가 서로 얽힌 복합 구조를 제시한다. 첫 번째로 기술적 차원에서 AI의 불투명성, 데이터 편향, 자동화 수준에 따른 책임 전이 문제가 강조된다. 특히 고위 전략가에게 제공되는 시나리오·추천이 ‘블랙박스’ 형태로 전달될 경우, 인간이 결과를 검증하거나 비판적으로 평가하기 어려워 의사결정 오류가 확대될 위험이 있다. 두 번째로 통합자의 역할은 전통적 시스템 엔지니어와 구별된다. 통합자는 단순히 기술을 연결하는 것이 아니라, 개발자와 군·정치 의사결정자 간의 언어·문화·규범 차이를 중재하고, AI가 기존 조직 흐름에 원활히 삽입되도록 프로세스를 설계한다. 이 과정에서 ‘번역’·‘조정’·‘교육’이라는 세 가지 핵심 기능을 수행한다는 점이 핵심 통찰이다. 세 번째로 인간‑기계 상호작용(HMI) 측면에서는 인터페이스 설계, 설명가능성(explainability), 신뢰 구축이 주요 과제로 떠오른다. 전쟁이라는 고위험 상황에서 사용자는 빠른 판단을 요구받지만, AI가 제공하는 정보는 종종 복잡하고 불확실하다. 따라서 통합자는 사용자가 AI 출력을 올바르게 해석하고, 필요 시 인간 판단을 재개할 수 있는 ‘인간‑인-루프’를 보장해야 한다. 논문은 이러한 세 차원을 ‘기술‑통합자‑HMI’ 삼중고리 모델로 정리하고, 각각에 대한 구체적 위험 요소와 완화 방안을 제시한다. 마지막으로 정책 제언에서는 통합자 교육 커리큘럼, 직무 인증제도, 책임 추적 메커니즘을 포함한 ‘책임‑투명‑역량’ 3대 축을 제시한다. 이는 NATO의 AI 원칙과 EU AI Act의 규제 틀을 보완하는 실무적 접근으로, AI‑RTF 시스템의 윤리적·법적 책임성을 강화한다.