최근 AI가 핵 위기 시뮬레이션에서 보인 "피에 굶주린" 행동과 핵 공격 위협에 대한 헤드라인은 전 세계를 충격에 빠뜨렸습니다. 2026년 현재, 인공지능의 발전은 국방 및 안보 분야에서도 활발히 논의되고 있으며, 특히 핵 전략과 워게임(Wargaming) 분야에서 AI의 역할은 뜨거운 감자입니다.
킹스 칼리지 런던의 케네스 페인 교수가 발표한 사전 연구(pre-print)는 이러한 우려를 더욱 증폭시켰습니다. 3가지 최첨단 AI 모델 간의 21가지 대결에서 진행된 95%의 시뮬레이션 게임에서 최소 한쪽이 핵 위협 신호를 보냈으며, 이후 전술 핵 사용이 95%의 게임에서, 전략 핵 위협은 76%에서 발생했다고 합니다. 페인 교수는 이 결과를 "소름 끼치게 냉정하다"고 평가하며, 이를 "기계 심리학(machine psychology)"을 엿볼 수 있는 창으로 보았습니다. 마치 영화 스카이넷(Skynet)에 대한 공포가 아침 커피와 함께 찾아오는 듯한 느낌이죠.
그러나 이 연구 결과는 두 가지 상반된 해석을 낳았습니다. 첫째, AI가 군사 의사결정 시스템에 통합될 경우 위험한 새로운 확전 경로를 필연적으로 초래할 것이라는 주장입니다. 둘째, AI가 워게임 자체를 근본적으로 혁신하여, 저비용으로 대규모 전략적 옵션을 탐색할 수 있게 할 것이라는 낙관론입니다.
이 글에서는 이러한 두 가지 해석이 워게임의 본질과 대규모 언어 모델(LLM)이 핵 위기 및 핵전쟁의 본질을 이해하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 오해에서 비롯된다는 점을 심층적으로 분석하고자 합니다. AI 워게임은 인간 행동이 아닌 'AI 모델 자체'에 대한 데이터를 제공한다는 점을 강조하며, 2026년 핵 전략가들이 갖춰야 할 새로운 책임에 대해서도 논의할 것입니다.
워게임의 진정한 목적: 인간의 판단과 전략적 사고 탐구
출처: warontherocks.com
워게임은 군사 및 정부 맥락에서 중요한 방법론적 역할을 수행합니다. 근본적으로 워게임은 크게 두 가지 범주로 나뉩니다.
| 구분 | 목적 | 주요 특징 | 예시 |
|---|---|---|---|
| 교육/훈련 목적 (Pedagogical) | 참가자 교육 및 훈련 |
|
신임 장교 전술 훈련, 위기 관리 시뮬레이션 |
| 분석 목적 (Analytical) | 특정 질문에 대한 답 도출 |
|
대만 해협 위기 시나리오 분석, 신무기 체계 효과 검증 |
이 모든 목적의 핵심은 '인간 플레이어'를 복잡한 환경에 배치하여 실제 데이터가 제한적인 상황에서 의사결정을 관찰하는 것입니다. 워게임은 불확실성, 복잡성, 불완전한 정보, 경쟁 압력이라는 조건 하에서 인간의 판단을 이끌어내고 검토하는 구조화된 환경입니다. 특히 핵 전략 분야에서는 다행히도 국가 간 핵전쟁을 관찰할 수 없다는 '0-n 문제' 때문에, 워게임은 상상할 수 없는 시나리오를 탐구하는 풍부한 방법론적 도구로 오랫동안 활용되어 왔습니다.
따라서 워게임이 생성하는 데이터는 근본적으로 인간 데이터입니다. 플레이어는 다양한 기관 지식, 암묵적인 전문적 신념, 경력과 문화에 의해 형성된 위험 감수 성향, 그리고 인터뷰에서는 명시적으로 드러나지 않을 수 있는 해석 프레임워크를 가지고 게임에 참여합니다. 이들의 결정이 결과를 낳는 상황에 놓이기 때문에, 설문조사 등보다 현실적인 환경을 제공합니다.
워게임의 가치는 플레이어가 '무엇을' 결정하는가뿐만 아니라, '어떻게' 그리고 '왜' 그러한 결정을 내리는가에 있습니다. 즉, 스트레스 상황에서 의사결정을 이끌어내는 추론 과정, 사회적 역학, 인지적 휴리스틱을 이해하는 것이 중요합니다. 이것이 바로 게임 후 디브리핑이 분석적으로 필수적인 이유입니다. 디브리핑을 통해 인간 플레이어는 게임 내 의사결정 논리를 표면화하고 성찰할 수 있습니다.
우리는 이러한 '어떻게'와 '왜'를 '과정 지향적 추론(process-oriented inferences)'이라고 설명합니다. 예를 들어, 플레이어가 특정 라운드에서 어떤 정보원을 무시할 수 있을까요? 또는 팀 환경에 플레이어를 배치하는 것이 공격적 성향을 완화하거나 악화시킬 수 있을까요? 이러한 종류의 추론은 위기 상황의 행동을 형성하고 이해하는 데 정책 및 학술적 맥락 모두에서 유용합니다. AI 도구가 인간 데이터 추출에 중요한 역할을 할 수 있는 지점은 분명히 있지만, 이러한 기술이 인간을 완전히 대체할 수 있다는 주장에는 회의적인 시각이 많습니다.
AI 워게임의 '범주 오류': 기계 심리학과 인간 전략의 경계
순수하게 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 게임(AI 모델이 시나리오에 맞서거나 서로 대결하는)을 워게임의 한 형태로 보는 것은 '범주 오류(category error)'에 해당합니다. 이 오류는 워게임을 '최적화 문제'로, 즉 정의된 행동 공간(이 경우 핵 전략) 내에서 최적의 대응 전략을 찾는 문제로 취급하는 것입니다. 그러나 워게임은 실제로는 '전략적 조건 하에서 인간 인지를 연구하는 방법'입니다.
LLM 기반 워게임은 LLM의 내재적 행동을 이해하려는 연구자들(페인 교수가 '기계 심리학'이라 설명하는 신흥 분야)에게는 도움이 될 수 있지만, 인간이 통제하는 핵 갈등의 윤곽을 이해하는 데는 거의 도움이 되지 않습니다. 2026년 현재까지도 실제 핵전쟁의 가능성은 인간의 의사결정에 의해 좌우될 것으로 보입니다.
페인 교수의 사전 연구를 주의 깊게 읽어보면, 최첨단 연구소의 기술자들이 전략적 의사결정에서 더욱 바람직한 출력을 이끌어내기 위해 연구 결과를 어떻게 활용하여 모델 훈련 방식을 미세 조정할 수 있는지에 대한 사려 깊은 평가를 발견할 수 있습니다. 흥미롭게도 이 논문은 최첨단 LLM의 인기 있는 훈련 과정인 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)이 역설적으로 확전 지향적 패턴을 생성한다는 합리적인 가설을 제시합니다. 이 발견 역시 인간 간에 벌어질 수 있는 핵 전략 및 핵 위기에 대해서는 거의 말해주지 않으며, LLM이 게임에서 어떻게 행동하는지에 대해 더 많이 말해줄 뿐입니다.
아이러니하게도, 오늘날 모델과 관련된 '설명 불가능성(lack of explainability)'을 고려할 때, 특정 AI 모델이 왜 특정 방식으로 행동하는지 군사 분석가들이 관심을 가질 만한 방식으로 분석하기는 어렵습니다. 결국 우리는 기존 알고리즘 모델의 불투명한 버전을 가지고 갈등을 분석하는 셈입니다.
AI 모델이 시뮬레이션에서 확전하는 이유: 훈련 데이터의 편향성
최근 헤드라인을 장식한 주장의 가장 강력한 버전을 받아들인다 하더라도, 즉 이러한 시뮬레이션에서 LLM의 행동이 인간에 대해 진정으로 유익한 정보를 제공한다고 가정하더라도, 모델이 쉽게 확전한다는 발견은 놀라운 일이 아닙니다. 사실, 이는 모델 행동의 가독성에 대한 알려진 한계를 고려할 때 정확히 예상할 수 있는 일이며, 그 이유는 방법론적으로 중요합니다.
대규모 언어 모델은 단순히 인간의 전략적 사고 전체를 학습하는 것이 아니라, 특히 '훈련 데이터로 사용 가능한' 인간 전략적 사고의 코퍼스를 학습합니다. 이 코퍼스는 강압적 전략, 억제 이론, 핵 위협 신호의 도구적 논리에 크게 편향되어 있습니다. 셸링(Schelling), 칸(Kahn), 브로디(Brodie), 저비스(Jervis) 등 핵 전략의 정전(canonical texts)들은 위협, 약속, 결의의 논리를 탐구합니다. 핵 의사결정에 대한 설문조사 및 워게임 문헌 역시 핵 사용이 적극적으로 고려되는 맥락에 편향되어 있습니다.
결과적으로, 확전적 추론이 풍부하게 표현되고 탈확전적 추론은 상대적으로 희박한 훈련 분포가 만들어집니다. 이러한 관찰은 LLM을 사용한 초기 워게임 노력에서도 나타났으며, 새로운 내용은 아닙니다.
| 영역 | 주요 특징 (훈련 데이터에 풍부) | 상대적으로 희박한 내용 (훈련 데이터에 부족) |
|---|---|---|
| 전략적 사고 |
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| 핵 의사결정 문헌 |
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2026년 현재, 핵 전략에 대한 훈련 데이터를 여전히 생산하고 있는 우리 인간들에게 이는 성찰을 촉구해야 합니다. 강력한 재래식 전쟁을 핵 사용으로 이어지지 않게 탈확전시키거나, 제한적 사용 후 핵전쟁을 종결시키는 작업은 여전히 상대적으로 드뭅니다. 마찬가지로, 많은 모델이 핵 확전을 선택하도록 이끈 패배 또는 확전의 전망은 승리를 우선시하는 코퍼스에 기반을 두고 있습니다.
2026년, 핵 전략가들의 새로운 책임: AI 시대의 지혜로운 공존
핵 전략가들은 21세기에 자신들의 기여가 모델 코퍼스에 어떻게 흡수될 수 있는지에 주의를 기울여야 합니다. 워게임 주변의 LLM의 많은 생산적인 응용 가능성을 고려할 때, 오늘날의 핵 전략가들은 현대 AI 시스템이 핵전쟁을 이해하는 방식을 형성하는 데 일조할 책임이 있다고 볼 수 있습니다. 이는 AI의 잠재력을 무시하자는 것이 아니라, 그 한계를 명확히 인지하고 인간의 지혜와 통찰력을 바탕으로 AI를 활용해야 한다는 의미입니다.
AI는 방대한 데이터를 분석하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 데 탁월한 능력을 보여주지만, 인간의 직관, 윤리적 판단, 그리고 미묘한 사회적, 문화적 맥락을 이해하는 데는 여전히 한계가 있습니다. 핵 위기 상황에서 요구되는 미묘한 외교적 판단, 비언어적 신호의 해석, 그리고 최악의 상황을 피하려는 깊은 인간적 동기는 AI 모델의 훈련 데이터에 온전히 반영되기 어렵습니다.
2026년 이후의 미래는 AI와 인간이 공존하며 복잡한 안보 문제를 해결해나가야 하는 시대가 될 것입니다. 이러한 맥락에서, AI 워게임은 '기계 심리학'을 연구하는 강력한 도구로 활용될 수 있지만, 핵전쟁이라는 인류 최악의 시나리오에 대한 '인간의 전략적 판단'을 대체할 수는 없다는 점을 명확히 해야 합니다. 오히려 AI는 인간 전략가들이 더욱 심층적인 분석을 수행하고, 다양한 시나리오를 탐색하며, 궁극적으로 더 현명한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 보조 도구로서의 역할을 해야 할 것입니다.
핵 전략 커뮤니티는 AI의 능력을 활용하되, 그 본질적인 한계를 이해하고, 특히 탈확전 및 위기 관리 분야의 문헌을 더욱 풍부하게 만들어 AI의 훈련 데이터 편향성을 교정하는 데 적극적으로 나서야 할 것입니다. 인간의 지혜와 책임감 없이는 AI가 초래할 수 있는 위험은 상상 이상일 수 있습니다.
이처럼 AI 워게임은 핵 위기 상황에서 AI의 행동 양식을 이해하는 데 귀중한 통찰력을 제공하지만, 인간의 복잡한 의사결정 과정과 전략적 판단을 온전히 반영하지 못합니다. 2026년, 우리는 AI의 놀라운 잠재력을 인정하면서도, 그 한계를 명확히 인식하고 인간 중심의 접근 방식을 견지해야 합니다. 핵 안보의 미래는 결국 인간의 책임감 있는 리더십과 지혜에 달려 있음을 잊지 말아야 할 것입니다.