이 기사는 DARPA가 인공지능(AI)을 활용하여 '전략적 혼돈'을 통제하려는 세 가지 방법에 대해 다루고 있습니다. 기존의 AI는 전투와 같은 복잡하고 혼돈스러운 상황을 분석하기에는 너무 복잡하며 이를 해결하기 위해 알고리즘과 인간의 전문성을 결합하는 방법을 DARPA가 탐구하고 있습니다.
DARPA는 실전 경기에서의 체스와는 달리 AI가 아직 실전 전투의 모호성과 혼돈을 이해하기 어렵다는 문제를 직면하고 있습니다. 따라서 펜타곤은 인공지능 기반의 "전투 관리" 보조 시스템을 원하며, 이를 통해 인간 지휘관들이 육, 해, 공, 우주, 사이버 공간을 포함한 다양한 도메인에서 수십 척의 함선, 수백 대의 항공기 및 수천 명의 병력을 조율할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이를 위해 펜타곤의 장기적인 연구 기관인 DARPA는 올해 초 세 개의 회사와 계약을 맺어 머신러닝을 넘어선 AI의 다음 세대를 개발하기로 결정했습니다. 이는 이론적으로 최소한 DARPA가 "전략적 혼돈"을 질서 있게 통제하는 데 도움이 될 수 있는 것입니다.
DARPA 프로그램 관리자인 Aaron Kofford는 "JADC2 [Joint All Domain Command & Control]는 많은 계획을 필요로 합니다"라고 말했습니다. "이것이 SCEPTER가 하는 일입니다."
SCEPTER는 Planning, Tactics, Experimentation and Resiliency를 위한 전략적 혼돈 엔진(Engine)의 약어로, "Engine"은 체스 엔진이라고 불리는 게임 프로그램에 의도적으로 언급된 것입니다. Kofford는 "나는 체스를 하는 사람이다"라고 말하며 체스 AI에서 많은 것을 배울 수 있다고 강조했습니다. 현대의 체스 엔진은 인간 선수들을 이길 뿐만 아니라, 게임을 분석하고 플레이어들에게 조언을 제공함으로써 그들을 돕는 기능도 갖추고 있다고 말합니다. 전투를 위한 유사한 AI 도구들은 지휘관들과 그들의 스태프가 군사 작전을 계획하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Kofford는 "이것은 인간을 대체하는 것이 아닙니다"라며 "인간을 위한 도구"라고 강조했습니다. 이는 인간과 기계 간의 상호작용을 선호하는 펜타곤의 정책과 전략 문화와 일치합니다. "우리는 인간이 상황을 평가하는 데 도움을 주는 도구를 개선하려고 합니다."
