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[IT뉴스]중국 군사 연구진, 미국 AI 모델로 국방 시스템 학습 정황 확인
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-08-03 17:37:28
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">오픈AI·앤트로픽 AI로 국방 시스템 학습..."추론 능력 증류해 군사 활용"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xQLdwXZvjL"> <p contents-hash="2a6c45e4ee9bb66269ef565e5c0343449842ee5cd82c0b9dee54522e1dee4550" dmcf-pid="yT1HBJiPAn" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)<span>중국 군사 연구기관이 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 인공지능(AI) 모델의 출력 결과를 활용해 국방용 AI 시스템을 학습시켜 온 정황이 드러났다.</span></p> <p contents-hash="ee0d27b51f30907f4946879d020090bfba6d2b6cba327afe56d1e69dd3ee3a69" dmcf-pid="WytXbinQAi" dmcf-ptype="general">미국의 대중 기술 수출 통제에도 불구하고 고성능 미국 AI의 응답을 학습 데이터로 삼아 소형 특화 모델을 개발한 사례가 다수 확인됐다는 내용이다.</p> <p contents-hash="bf381cedec5ca9b61e427a6b49f59ead196f8750e5129971bd9f0d75047f321b" dmcf-pid="YMgim51yoJ" dmcf-ptype="general">로이터 등 외신에 따르면 중국 학술 논문과 특허 80여 건을 검토한 결과, 중국 인민해방군(PLA)과 군 관련 연구기관들이 미국 AI 모델의 출력값을 활용해 소형 특화 모델을 개발한 사례가 다수 확인됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0ff002fe15df65273610b990e734efd1e60fe3e836095d172e3a41f3c553b5b3" dmcf-pid="GRans1tWod" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="중국 군사 연구기관이 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 인공지능(AI) 모델의 출력 결과를 활용해 국방 AI 시스템을 확습시켜온 정황이 확인됐다. (이미지=앤트로픽)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/03/ZDNetKorea/20260803173250630rdyk.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="Qsyl36PKko" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/03/ZDNetKorea/20260803173250630rdyk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 중국 군사 연구기관이 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 인공지능(AI) 모델의 출력 결과를 활용해 국방 AI 시스템을 확습시켜온 정황이 확인됐다. (이미지=앤트로픽) </figcaption> </figure> <p contents-hash="421711adba20f75d80c44bc029279dbf6ee626bc12b921ad7da9adb9f0233999" dmcf-pid="HeNLOtFYAe" dmcf-ptype="general">이번 조사는 미국 워싱턴 소재 싱크탱크 제임스타운 재단이 수집한 자료를 토대로 이뤄졌다. 조사 결과 중국 연구진이 주로 활용한 방식은 모델 증류다. 모델 증류는 성능이 높은 대형 AI 모델이 생성한 출력 결과를 학습 데이터로 삼아, 더 작고 특정 목적에 최적화된 모델을 훈련하는 기법이다.</p> <p contents-hash="91aefffa40be4eb434ca2111ee83a1a2bf5392f081cd54b9c4fd016156f8edfe" dmcf-pid="XdjoIF3GjR" dmcf-ptype="general">이 방식은 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자원과 막대한 비용이 필요한 프런티어 모델을 처음부터 개발하지 않아도 특정 업무에 필요한 능력을 상대적으로 저렴한 비용으로 이식할 수 있는 것이 특징이다. 군사 현장처럼 통신 제약이 크고 온디바이스 또는 폐쇄망 운용이 필요한 환경에서는 경량 모델 수요가 크다.</p> <p contents-hash="a5be02e21bc5e581f5e4c8cef882f80791364d89a2800a3d9b6f00f247961314" dmcf-pid="ZJAgC30HoM" dmcf-ptype="general">이번에 검토된 논문들은 중국 군 관련 연구진이 미국 AI 모델을 단순 참고 수준이 아니라 자국 내에서 통제 가능한 특화형 시스템을 구축하는 데 실질적으로 활용하고 있음을 보여준다는 평가다.</p> <p contents-hash="4884ed0f48026cac0efda3324757efb3efa66e357ecd3e31d284c5ba2e2f1ac9" dmcf-pid="5icah0pXAx" dmcf-ptype="general">대표 사례로는 지난해 중국 인민해방군 96941부대 연구진이 발표한 논문이 꼽힌다. 연구진은 민감한 군사용 소스코드를 처리하는 과정에 GPT-3.5를 활용했다고 설명했다. 외부 클라우드 기반 모델은 기밀 정보 처리에 직접 쓰기 어렵다고 보고, 먼저 GPT-3.5로 코드를 요약한 뒤 그 결과를 기반으로 중국 군 내부망에서만 구동되는 자국 모델을 학습시켰다는 내용이다.</p> <p contents-hash="f8d29da14b0f223526d25ed94e701f167d5e52f34031e043f619da3f7614fd0b" dmcf-pid="1nkNlpUZNQ" dmcf-ptype="general">이는 원본 민감 데이터를 외부 모델에 지속적으로 의존하는 대신, 외부 모델의 응답을 중간 가공층으로 활용해 폐쇄형 내부 시스템을 구축하는 접근으로 해석된다.</p> <p contents-hash="0a55583426b32f1f6a42a30eedcd5ebfe9922e4022daf0ced083661a5ea5b4c3" dmcf-pid="tLEjSUu5kP" dmcf-ptype="general">활용 범위는 콘텐츠 감시부터 전장 운용까지 다양하다. 중국 북방공업대학 연구진은 앤트로픽의 클로드 3 하이쿠를 이용해 소셜미디어 모니터링과 콘텐츠 분류 모델 학습용 합성 데이터를 생성한 것으로 나타났다. 북방공업대학은 중국 방위산업과 밀접한 연계가 있는 기관으로 평가된다.</p> <p contents-hash="bd93273b4c93f8725a61214a98aba49c7ac49ceb4b8ed783cebecd2fe015551c" dmcf-pid="FoDAvu71A6" dmcf-ptype="general">2024년 중국 국방과학기술대학(NUDT) 논문에서는 영상 처리 모델을 증류해 무인항공기(UAV) 탑재용 경량 모델로 축소하는 방안이 제시됐다. 이 모델은 통신이 끊긴 상황에서도 드론이 실시간 영상 분석을 수행하고, 항법 및 표적 관련 판단을 지원할 수 있도록 설계된 것으로 알려졌다.</p> <p contents-hash="56f94a719ef29fb4994960e1a711b4a0967e975bf52e7c64246ff0eef3db1b2c" dmcf-pid="3gwcT7ztA8" dmcf-ptype="general">이와 별도로 중국 군사과학원 연구진은 드론, 함정, 무인잠수정이 포함된 모의 해상 작전 환경에서 전술 장비상에서 동작하는 표적 인식 모델 운용 사례를 발표한 것으로 전해졌다.</p> <p contents-hash="78367d838a976d22f6ae65f0f5b4de8e5eb4ef6ec237678cadfd4d8b4d763aaf" dmcf-pid="0arkyzqFa4" dmcf-ptype="general">미국 정부와 AI 업계는 이러한 모델 증류가 미국 기업이 막대한 투자로 확보한 핵심 AI 역량을 사실상 복제하는 수단으로 활용될 수 있다고 우려하고 있다. 특히 중국 군사·안보 분야에서 미국 AI 모델의 추론 능력이 활용될 경우 수출 통제 효과가 약화될 수 있다는 지적도 나온다.</p> <p contents-hash="7fccbcfbb7ebcd5afbccfdbc6bee7d5fadcc3666a71f8f62bc09a124ad435ced" dmcf-pid="pv5GqdJ6gf" dmcf-ptype="general">다만 중국 군 연구진이 미국 모델의 일부 능력을 빠르게 내재화할 수는 있어도, 그것만으로 최상위 범용 AI 경쟁력까지 확보했다고 보기는 어렵다는 의견도 제기된다. 특히 증류는 특정 태스크에 필요한 능력을 선별적으로 이전하는 데는 효과적이지만, 범용 추론 능력이나 복합 문제 해결 성능까지 완전하게 재현하기는 어렵다는 설명이다.</p> <p contents-hash="a121ce9a8fdbe1676d8303b7e673dc50049cb90b6367a39c6e09945e157b6781" dmcf-pid="UT1HBJiPAV" dmcf-ptype="general">트레버 코버코 사피엔 공동창업자는 "증류 모델은 원래의 교사 모델보다 여전히 성능이 낮다"며 "이는 프런티어 AI로부터의 독립이라기보다 선택된 능력을 더 저렴하고 통제 가능한 시스템으로 옮기는 방식으로 이해해야 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="a4c7207074223f8f128f6e1392d5447d654045e551c7b5587e4f170342f2340c" dmcf-pid="uytXbinQN2" dmcf-ptype="general">앤트로픽은 "현재 클로드 모델의 상업적 접근 권한을 중국이나 중국 정부 통제 기업에 제공하지 않고 있다"며 "정책 위반 가능성을 감시하는 체계도 운영 중"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="a7a58233c1caa1a7beb7d81b6a64557d513cf8b38e5c071681291a5daee19111" dmcf-pid="7WFZKnLxo9" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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