기능 중심 접근 방식에서 벗어나
데이터 윤리·지속 학습 구조
신뢰성 있는 AI 설계라는
폭넓은 관점에서 바라보게 돼

지난달 1일부터 6박8일간 ‘KAIST 국방 AI·SW 프로젝트 정책연수생’ 자격으로 미국 뉴욕과 워싱턴DC에서 이뤄진 해외 현장학습에 참여했다. 이번 연수는 인공지능(AI) 기술의 최신 동향을 체험하고, 국방·산업현장에서의 적용사례를 깊이 있게 학습하는 데 중점을 뒀다. 

특히 미국의 위성 영상과 기술 동향을 파악하고, 학술연구 성과 공유 및 협력 가능성을 모색하며, 군에서 요구하는 AI 기술의 이해도를 높이는 뜻깊은 시간이었다.

뉴욕대에서는 AI 관련 교수진의 심화 강의가 진행됐다. 강의를 들으면서 AI 시스템에서의 윤리적 데이터 관리원칙과 책임 있는 설계의 중요성, 국방과 같이 민감한 데이터를 다루는 환경에서 AI의 ‘결정’이 단순한 기술을 넘어 책임과 연결된다는 점을 실감했다. AI 시스템이 변화하는 상황 속에서 지속적으로 학습하고 개념을 확장하는 능력, 즉 자기학습의 구조적 필요성과 기법에 관한 설명도 들었다. 이는 기존의 정적인 데이터셋 학습 방식과 달리 모델이 시간에 따라 새롭게 업데이트되는 정보를 학습하는 것으로, 현실세계의 끊임없이 변화하는 환경을 반영한 새로운 학습법이다.

조경현 교수는 AI 에이전트의 신뢰와 인간의 협업 가능성을 다루며 실시간 판단이 요구되는 군사환경에서 인간과 AI 협력의 기준과 설계 방향에 깊은 고민을 던졌다.

위성 영상 전문기업인 맥사 방문 때는 고해상도 위성 영상 데이터를 활용한 민간·정부 대상 판매전략, 영상 분석 AI 도입사례, 재난, 군사, 도시계획, 기후 모니터링 등 분야별 수요 모델 관련 설명을 들었다. 맥사의 영상 품질 및 처리기술 수준은 매우 우수했으며, 자체적인 클라우드 플랫폼을 통한 API 기반 실시간 서비스 제공체계를 갖추고 있음을 확인했다.

현장학습을 하면서 AI 기술을 단순히 기능 중심으로 접근하는 게 아닌 데이터 윤리, 지속 학습 구조, 신뢰성 있는 AI 설계라는 폭넓은 관점에서 바라보게 됐다.

특히 “AI가 신뢰를 기반으로 사람과 협업할 수 있어야 한다”는 메시지는 군 특화시스템을 고민하는 현역 장교 입장에선 매우 인상 깊었다. 이는 향후 자율무기체계, 경로계획, 무인항공기(UAV) 판단 구조 등 군 AI 응용연구에 중요한 기초가 될 수 있다고 생각한다.

이번 해외 현장학습은 세계의 AI 기술을 이해하고, 체계적으로 사고할 수 있게 해 준 의미 있는 시간이었다. 일정 중 ‘한국전쟁 메모리얼’을 방문했는데, 미국이 6·25전쟁을 기념하는 모습은 군인으로서 현재의 대한민국이 존재하는 이유를 마음에 새기는 기회가 됐다.