AI와 국가 안보: 새로운 전장

인공지능은 국가가 자국을 보호하는 방식을 바꾸고 있다. 사이버 보안, 무기 개발, 국경 통제, 공론 형성 등에 필수적인 요소가 되었다. 인공지능은 상당한 전략적 이점을 제공하지만 많은 위험도 동시에 가져온다. 이 글은 인공지능이 안보를 어떻게 재정의하고 있는지, 현재의 결과는 무엇인지, 그리고 이러한 새로운 기술이 제기하는 도전적인 질문에 대해 살펴본다.

• サイバー セキュリティ: AI 대 AI의 싸움

대부분의 현대적인 공격은 사이버 공간에서 시작된다. 범죄자들은 더 이상 모든 피싱 이메일을 수동으로 작성하지 않는다. 그들은 언어 모델을 사용하여 친근하고 자연스러운 메시지를 작성한다. 2024년, 한 갱은 깊은 가짜 비디오를 사용하여 자금을 2,500만 달러를 훔쳤다. 이 비디오는 इतन나 현실적이었기 때문에 직원이 의심 없이 가짜 명령을 따랐다. 공격자들은現在 대량 언어 모델에 유출된 이력서 또는 링크드인 데이터를 입력하여 개인적인 유혹을 만들기 위해 사용한다. 일부 그룹은 даже 생성된 인공지능을 사용하여 소프트웨어 버그 또는 말웨어 스니펫을 작성하기 위해 사용한다.

방어자들도 인공지능을 사용하여 이러한 공격으로부터 방어하고 있다. 보안 팀은 네트워크 로그, 사용자 클릭, 글로벌 위협 보고서를 인공지능 도구에 입력한다. 소프트웨어는 “정상적인” 활동을 학습하고 의심스러운 활동이 발생하면 경고한다. 침입이 감지되면 인공지능 시스템이 의심스러운 컴퓨터를 분리하여 인간이 더 느리게 반응할 경우 발생할 수 있는 피해를 제한한다.

• 자율 무기

인공지능은 또한 물리적인 전장으로 나아간다. 우크라이나에서 드론은 탑재된 비전을 사용하여 연료 트럭이나 레이더 사이트를 찾은 다음 폭발한다. 미국은 인공지능을 사용하여 이라크, 시리아, 예멘 등지에서 공습 목표를 식별하는 데 도움을 주었다. 이스라엘군은 최근 인공지능 목표 선택 플랫폼을 사용하여 수천 개의 공중 이미지에서 잠재적인 민병대 은신처를 표시했다. 중국, 러시아, 터키, 영국은 “자율 무기”를 테스트했다. 이러한 기술은 군사 작전을 더 정밀하게 하고 군인에 대한 위험을 줄일 수 있다. 그러나 심각한 우려도 있다. 알고리즘이 잘못된 목표를 선택할 경우誰가 책임을 지는지? 일부 전문가들은 “프래시 전쟁”이 발생할 수 있다고 우려한다. 기계가 외교관이 이를 중단하기 전에 너무 빠르게 반응할 수 있기 때문이다. 많은 전문가들은 자율 무기에 대한 국제 규칙을 제정할 것을 요구하고 있다. 그러나 국가들은 이를 중단하면 뒤처질 수 있다고 우려한다.

• 감시와 정보 수집

정보 기관은 과거에 분석가 팀을 통해 보고서를 읽거나 비디오 피드를 감시했다. 그러나 현재는 인공지능을 사용하여 수백만 개의 이미지와 메시지를 매시간 걸러낸다. 중국과 같은 일부 국가에서는 인공지능이 시민들의 행동을 추적한다. 작은 일부터 온라인 활동까지 모든 것을 추적한다. 미국-멕시코 국경에서는 태양 전지 타워에 카메라와 열 센서가 장착되어 있다. 인공지능은 움직이는 물체를 감지하고 인간 또는 동물을 레이블링한 다음 국경 순찰 요원에게 경고한다. 이 “가상 벽”은 인간이 단独으로 감시할 수 없는 넓은 지역을 커버한다.

이러한 도구는 범위를 확장하지만 오류를 증폭시킨다. 얼굴 인식 시스템은 흑인이나 더 어두운 피부를 가진 사람들을 더 높은 비율로 잘못 식별하는 것으로 나타났다. 한 번의 잘못된 매치가 무고한 사람에게 추가 검사 또는 구금을 초래할 수 있다. 정책 입안자들은 감사된 알고리즘, 명확한 항소 경로, 강력한 조치 이전의 인간 검토를 요구한다.

• 정보 전쟁

현대적인 충돌은 미사일과 코드뿐만 아니라 내러티브도 사용한다. 2024년 3월, 우크라이나 대통령이 군인들에게 항복하라는 가짜 비디오가 온라인으로 퍼졌다. 사실 확인기들이 이를 반증하기 전에 이미 퍼진 것이었다. 2023년 이스라엘-하마스 충돌期间, 인공지능 생성 가짜가 한쪽의 정책을 지지하는 내용으로 소셜 미디어에 홍수처럼 쏟아졌다. 이러한 가짜 정보는 정부가 이를 바로잡기 전에 더 빠르게 퍼진다. 특히 선거 기간에는 문제가 더욱 심각하다. 인공지능 생성 콘텐츠는 유권자들의 의견을左右하기 위해 자주 사용된다. 유권자들은 실제와 인공지능 생성 이미지 또는 비디오를 구별하기 어렵다. 정부와 기술 회사들은 디지털 지문을 스캔하는 반-인공지능 프로젝트에 대해 작업하고 있지만 창조자들은 가짜를 개선하는 속도만큼 방어자들도 필터를 개선하고 있다.

• 의사 결정 지원

군대와 기관은 드론 비디오, 유지 보수 로그, 위성 이미지, 공개 보고서 등大量의 데이터를 수집한다. 인공지능은 이러한 데이터를 정리하고 관련 정보를 강조하는 데 도움을 준다. 나토는 최근 시스템을 채택했다. 이는 미국의 프로젝트 메이븐에서 영감을 받았다. 30개 회원국 데이터베이스를 연결하여 계획자에게 통일된 뷰를 제공한다. 시스템은 잠재적인 적의 움직임과 잠재적인 공급 부족을 제안한다. 미국 특수 작전 사령부는 인공지능을 사용하여 매년 예산의 일부를 작성하는 데 도움을 준다. 이는 청구서를 스캔하고 재할당을 추천한다. 유사한 인공지능 플랫폼은 예측 유지 보수를 예측하고, 사전에 수리를 예약하며, 개별 파일럿의 요구에 맞춘 비행 시뮬레이션을 맞춤 설정한다.

• 법 집행과 국경 통제

경찰과 이민 당국은 인공지능을 사용하여 지속적인 주의가 필요한 작업에 사용한다. 바쁜 공항에서는 생체 인증 키오스크가 여행자의 신원을 확인하여 과정을 더 효율적으로 만든다. 패턴 분석 소프트웨어는 인신매매 또는 마약 밀수를 암시하는 여행 기록을 찾는다. 2024년에 한 유럽 협력은 이러한 도구를 사용하여 화물선으로 이민자를 이동시키는 링을 발견했다. 이러한 도구는 국경을 더 안전하게 만들고 범죄자를 잡는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 우려도 있다. 얼굴 인식은 때때로 특정 인종의 사람들을 잘못 식별할 수 있다. 이것은 오류로 이어질 수 있다. 또 다른 문제는 개인 정보 보호이다. 주요 질문은 인공지능을 사용하여 모든 사람을 så密하게 감시해야 하는지 여부이다.

결론

인공지능은 국가 안보에 많은 변화를 가져오고 있다. 기회와 위험을 모두 제공한다. 사이버 위협으로부터 국가를 보호하고 군사 작전을 더 정밀하게 만들며 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있다. 그러나 거짓말을 퍼뜨리고, 개인 정보를 침해하고, 치명적인 오류를 일으킬 수도 있다. 인공지능이 보안에서 더 일반적으로 사용됨에 따라, 우리는 인공지능의 위험을 제어하면서도 그 힘을 잘 사용하는 균형을 찾아야 한다. 이는 국가들이 협력하여 인공지능 사용에 대한 명확한 규칙을 설정해야 함을 의미한다. 궁극적으로 인공지능은 도구일 뿐이며, 우리는 그것을 어떻게 사용하느냐에 따라 보안의 미래를 재정의할 것이다. 우리는 그것을 신중하게 사용하여 우리에게 도움이 되도록 해야 한다.