미국산 AI 능력, 중국군 경량 모델에 이식
핵심 요약
중국 군 관련 기관들이 미국 AI 모델의 출력값으로 국방용 경량 모델을 훈련한 사례가 확인됐다. 활용 분야는 군사용 코드 처리와 콘텐츠 감시, 무인기 영상 분석, 해상 표적 인식까지 이어졌다. 모델 증류는 비용과 운용 제약을 낮추지만 범용 AI 성능 전체를 재현하는 데에는 한계가 있다.

중국 인민해방군과 군 관련 연구기관이 오픈AI와 앤트로픽의 인공지능 모델이 만든 응답을 학습 데이터로 활용해 국방용 소형 특화 모델을 개발한 정황이 확인됐다. 중국 학술 논문과 특허 80여 건에는 미국의 대중 기술 수출 통제 속에서도 고성능 AI의 능력을 자국 통제형 시스템에 이식한 여러 사례가 담겼다.
인민해방군 96941부대 연구진은 지난해 민감한 군사용 소스코드를 GPT-3.5로 요약한 뒤, 이 결과를 토대로 군 내부망 전용 모델을 훈련했다. 북방공업대학 연구진은 클로드 3 하이쿠로 소셜미디어 감시와 콘텐츠 분류에 쓰일 합성 데이터를 만들었다. 2024년 국방과학기술대학 연구진은 영상 처리 모델을 무인항공기 탑재용으로 경량화해 통신이 끊긴 상황에서도 실시간 영상 분석과 항법·표적 판단을 지원하도록 설계했다.
군사과학원 연구진도 드론과 함정, 무인잠수정이 참여하는 모의 해상 작전에서 전술 장비용 표적 인식 모델을 운용한 사례를 제시했다. 이들 연구에 공통으로 적용된 모델 증류는 대형 모델의 출력값으로 작고 목적이 뚜렷한 모델을 훈련하는 기법이다. 대규모 GPU와 막대한 개발비를 들이지 않고 필요한 기능을 옮길 수 있어 통신 제약이 크거나 온디바이스·폐쇄망 운용이 필요한 군사 환경에 적합하다.
미국 정부와 AI 업계는 증류가 미국 기업이 대규모 투자로 확보한 AI 역량을 복제하고 수출 통제의 효과를 낮추는 경로가 될 수 있다고 우려한다. 다만 증류 모델은 교사 역할을 한 원래 모델보다 성능이 낮고, 특정 과업의 능력을 선별적으로 이전하는 데 강점이 있을 뿐 범용 추론과 복합 문제 해결 능력까지 완전히 재현하기는 어렵다. 앤트로픽은 중국과 중국 정부 통제 기업에 클로드의 상업적 접근 권한을 제공하지 않으며 정책 위반 가능성을 감시하고 있다는 입장이다.