지난해 8월 4일 중국 인민해방군 동부전구가 장거리 실탄 훈련을 벌이는 모습. [
중국에서 개발된 인공지능(AI) ‘알파워'(AlphaWar)가 워게임을 할 때 인간처럼 행동한다고 이를 발명한 과학자들이 주장했다.
24일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 ‘알파워’를 개발한 중국과학원 연구팀은 지난 17일 중국어 저널 ‘쯔둥화쉐바오'(自動化學報)에 발표한 논문에서 “알파워가 2020년에 튜링 테스트를 통과했다”고 밝혔다.
연구팀은 그러면서 풍부한 경험을 가진 일부 군사 전략가들이 ‘알파워’와 같은 편, 혹은 반대편에서 여러 차례 워게임을 펼쳤지만 알파워가 기계라는 것을 인지하지 못했다고 설명했다.
다만 이들이 왜 2년 넘게 해당 사실을 공개하지 않았는지는 분명하지 않다고 SCMP는 지적했다.
‘알파워’는 구글 딥마인드의 바둑 AI ‘알파고’에서 이름을 땄다.
튜링 테스트는 ‘인공지능 연구의 아버지’로 꼽히는 영국 전산학자 앨런 튜링(1912∼1954)이 고안한 AI 컴퓨터 판별 기준이다. “만약 컴퓨터의 반응을 진짜 인간의 반응과 구별할 수 없다면, 컴퓨터는 생각할 수 있는 것”으로 보아야 한다는 게 기본 요지다.
현재 주목받고 있는 오픈AI의 챗GPT와 구글이 개발한 챗봇은 지난해 튜링 테스트를 통과했다고 밝혔다.
가능한 결과를 예측하기 위해 하는 전문적인 워게임은 진지한 시뮬레이션으로 대개 비공개로 진행된다.
지난해 미 싱크탱크 전략국제연구소(CSIS)가 진행한 워게임에서는 중국이 대만을 점령하지 못할 것으로 예측했다. 당시 워게임에서 결정과 움직임은 주로 인간에 의해 이뤄졌다.
‘알파워’ 연구팀은 최강의 컴퓨터에서도 실제 전투를 시뮬레이션하는 것은 어려운 작업이며, 현대전에는 방대한 양의 각기 다른 기술이나 장비를 갖춘 엄청난 규모의 전투 병력과 지원 병력이 참여해 문제의 규모를 키운다고 말했다.
이어 워게임에서 가장 중요한 부분 중 하나는 인간으로, 예측하지 못한 실수를 하거나 고도로 불균형적인 상황에서 놀라운 성취를 이뤄내는 인간은 적에 대한 제한적인 지식을 제공한다고 설명했다.
그러면서 이러한 불확실성이 전투의 과정을 바꿀 수 있으며 이는 AI가 배우고 흉내 내는 게 극도로 어렵다고 지적했다.
연구팀은 알파워가 사람이 고안한 것보다 우월한 전략을 제시할 수 있고, 군사 전략가들로부터 학습하거나 그들을 상대로 게임을 펼치면서 능력을 향상할 수 있다고 주장했다.
다만 여전히 실수를 저지르고, 부대 간 협업과 무기 사용을 포함한 여러 영역에서 최고 인간 전략가들에 다소 뒤처져있다고 덧붙였다.
연구팀은 챗GPT와 유사한 대규모 언어 모델 등 새로운 도구들이 알파워와 다른 AI 전쟁 게임의 능력을 향상하는 데 사용될 것으로 보인다고 전망했다.
그러나 익명을 요구한 칭화대 컴퓨터과학 교수는 SCMP에 “튜링 테스트는 생각을 어떻게 정의하느냐에 달려있다”며 “나는 개인적으로 알파워가 엄격한 의미에서 튜링 테스트를 통과했다고 생각하지 않으며 다른 어떤 기계도 통과했다고 생각하지 않는다”고 말했다.
