인공지능과 로봇공학부터 분산원장기술(DLT), 사물인터넷(IoT)까지 기술은 상업적 혁신의 새로운 시대를 열었습니다. 기술변화로 인한 사회, 경제적 변화는 캐나다의 군사력 발전에 큰 영향을 미친다. 이러한 기술에는 인공 지능 및 기계 학습, 양자 기술, 데이터 보안 및 컴퓨터 지원 하드웨어가 포함됩니다.
인공지능은 전력 승수로서 전쟁의 규칙을 바꿀 수 있습니다. 거대 권력 경쟁과 다극화 세계 속에서 인공지능(AI)이 경쟁의 화두가 되고 있다. 북대서양조약기구(이하 "NATO")의 지침에 따르면 "인공지능 기술은 캐나다와 그 동맹국의 군사 방어와 안보에 매우 중요하다"고 명시되어 있습니다. 현재 데이터 및 데이터 기반 기술이 최고점을 차지하고 있습니다. 글로벌 데이터 경제에서의 경쟁은 강대국 간의 경쟁과 불가분의 관계입니다.
중국, 러시아, 미국 등 많은 국가에서는 국방과 국가 안보에 초점을 맞춰 인공지능과 그 응용을 적극적으로 탐구하고 있습니다. 현재 NATO는 여전히 인공지능 분야의 선두주자이며 강력한 기술적 우위를 갖고 있으며 중국이 빠르게 따라잡고 있다. 중국 정부는 2030년까지 인공지능 분야에서 세계를 선도하고, 대량의 데이터를 적극 활용해 인공지능 산업화 리더십을 확대하겠다는 목표를 갖고 있다. 인공지능 분야에서는 미국이 선도적 위치를 확립했지만, 앞으로 인공지능 산업화에서는 중국이 주도할 것으로 예상된다. 중국은 뛰어난 상업 능력을 보유했을 뿐만 아니라 지속적인 국가 전략을 갖고 있기 때문입니다.
사람들은 인공지능의 개념에 대해 많은 논의를 해왔습니다. 정확히 말하면 인공지능은 역동적이고 구체적인 기술이자 혁신일 뿐만 아니라 첨단 기술의 결합이기도 합니다. . 현재 인공지능 기술은 웹 검색, 의료 진단, 알고리즘 거래, 공장 자동화, 차량 공유, 자율 주행 등 많은 중요한 응용 분야의 기반이 되었습니다.
인공지능 연구는 1940년대부터 시작되었으며, 기계 학습과 컴퓨터 처리 능력이 향상되면서 사람들의 관심이 높아졌습니다. 인공지능의 발달은 인간 두뇌의 다단계 학습 및 추론 능력과 유사하다. 빅데이터 및 클라우드 컴퓨팅과 결합하면 AI는 '지능형' 시스템과 장치를 5G 네트워크에 연결하여 디지털 기술을 '알 수' 있습니다.
인공지능의 하위 집합인 머신러닝은 인공지능의 가장 일반적인 응용입니다. 기계 학습은 통계 기술을 사용하여 기계가 명시적인 지침 없이 "학습"하고, 애플리케이션과 서비스를 구동하며, 분석 자동화를 향상시킬 수 있도록 합니다. 데이터를 통해 자동으로 성능을 개선하는 과정을 '모델 학습'이라고 합니다. 기계 학습의 가장 일반적인 형태는 다층 인공 신경망을 사용하여 인공 지능을 복제하는 딥 러닝입니다. 심층 신경망, 순환 신경망, 컨볼루션 신경망과 같은 딥 러닝 아키텍처는 시각, 음성 인식, 기계 번역, 자연어 처리 등 광범위한 연구 분야에서 컴퓨터를 지원할 수 있습니다.
인공지능은 새롭게 떠오르는 파괴적 기술의 핵심입니다. 현재 미국은 인공지능 분야의 글로벌 리더로 남아있습니다. 국립과학재단(NSF)은 인공지능 연구에 매년 1억 달러 이상을 투자하고 있으며, 국방고등연구계획국(DARPA)은 최근 '차세대 인공지능' 프로젝트를 제안해 20억 달러를 투자할 계획이다. 상황 추론 및 적응 추론 능력을 향상시킵니다.
캐나다는 2017년 '인공지능 전략'의 지침에 따라 캐나다의 인공지능 생태계가 빠르게 발전하고 있으며, 정부는 매년 국방비를 늘리고 기술적으로 새로운 혼란에 집중할 것입니다. . 현재 캐나다 정부는 인공지능 연구개발에 많은 돈을 투자하겠다고 약속했습니다. 지난 10년간 캐나다 정부는 4억 4,380만 달러를 투자했습니다. 캐나다 정부의 2021년 예산 보고서에 따르면, 1억 8,500만 달러는 인공 지능 연구의 상용화를 지원하는 데 사용될 예정이며, 1억 6,220만 달러는 전국 최고의 학술 인재를 모집하는 데 사용됩니다. 에드먼턴, 토론토 및 몬트리올에 있는 국립 인공 지능 연구소(National Institutes of Artificial Intelligence)의 연구원을 위한 컴퓨팅 기능 향상에 860만 달러를 사용하여 인공 지능과 관련된 표준의 개발 및 채택을 촉진합니다.
전통적인 군사기술의 발전과 달리 인공지능의 군사적 활용은 어느 나라도 독점할 수 없습니다. 연구자들과 산업계 간의 광범위한 협력은 인공 지능과 기계 학습이 전 세계적으로 더욱 많이 채택될 것임을 의미하며, 따라서 미래의 많은 군사 응용 프로그램이 상업적 용도로 개발된 기술을 직접 채택할 가능성이 높습니다.
인공지능은 상업, 군사 기술 분야에 폭넓은 영향을 미칠 수 있는 분야입니다. 인공 지능이 널리 사용된다는 것은 해당 기술이 현대 군대의 속도와 조직을 재조정할 수 있음을 의미합니다. 전체적으로 볼 때 AI는 국가 안보의 성격에 있어서 구조적 변화를 나타냅니다. 따라서 미래의 군사 응용 분야는 사이버 및 자율 시스템을 포함한 첨단 혁신 기술의 연구 개발, 획득 및 통합에 중점을 둘 것입니다.
전쟁 도구로 등장한 인공 지능은 캐나다의 국가 안보, 특히 정보 능력을 향상시킬 수 있습니다.
디지털 시대의 전쟁은 점점 지식 기반으로 변하고 있습니다. 분쟁이 정보 영역에 진입하면 군사 계획은 정보/허위 정보 작전, 사이버 작전, 정보 작전, 정치적 또는 경제적 영향 작전에 중점을 둘 것입니다. 실제로 하이브리드 전쟁은 오랫동안 전쟁 도구로 사용되어 왔습니다. 그 목적은 네트워크 선전, 파괴, 기만 및 기타 비군사적 작전을 사용하여 내부에서 적을 약화시키는 것입니다.
사이버는 항상 감시 및 정찰, 정보 및 민감한 정보와 관련된 적, 국가, 범죄 조직 및 비국가 행위자의 주요 공격 대상이었습니다. 기술의 발전으로 인해 데이터와 정보에 대한 접근 범위가 크게 확대되었습니다. 현재 전략적 인텔리전스를 구동하는 정보의 대부분은 OSINT(Open Source Intelligence) 또는 공개 리소스입니다.
현대전은 안전하고 시의적절하며 정확한 정보에 크게 의존합니다. 정보가 기하급수적으로 증가함에 따라 데이터 분석이 점점 더 어려워지고 새로운 분석 모델과 웹 도구의 채택이 촉발됩니다. 디지털 시대에 정보 요원에게는 새로운 플랫폼, 새로운 도구, 도메인 간 OSINT가 시급히 필요하며 인공 지능은 이러한 요구를 충족할 수 있습니다. 인공 지능과 기계 학습은 대량의 데이터를 선별하여 캐나다의 국가 정보 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 인공지능 시스템은 인과관계 분석을 제공할 수는 없지만 데이터 관리 및 데이터 기반 분석에서 지능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
인공 지능은 데이터 기반 전장에 직면하여 의사 결정자들이 신속하게 보안 태세를 조정해야 합니다. 이는 현재 캐나다 국방부가 직면한 중요한 과제입니다. 국방과 군대는 데이터 기반 네트워크가 엄청난 속도로 군사 명령 및 통제 시스템을 재편하고 있습니다.
통합 시스템의 장점은 군사 작전을 효율적으로 조정할 수 있다는 것입니다. 군사 지휘 및 통제 시스템에서는 사람과 센서가 위협 감지를 수행하고 의사 결정자가 정확하게 대응할 수 있도록 정보를 의사 결정 스택에 푸시합니다. , 통합 명령 및 제어 시스템은 또한 단일 실패 지점이 약한 링크가 되어 공격을 받을 수 있음을 의미합니다. 복잡한 상황에서는 "하향식" 의사 결정이 긴급 상황에 적응하기 어려울 것입니다. 정보는 의사 결정 과정을 더욱 가속화하므로 기존 군사 작전에 부정적인 영향을 미칠 것이며 현재의 과제가 있습니다.
신경 컴퓨팅, 생성적 적대 네트워크, 인공 지능 의사 결정 지원, 데이터 및 지능 분석의 혁신은 군사 작전에 큰 영향을 미칠 것입니다. 플랫폼, 기술, 애플리케이션이 통합되는 디지털 시대에 인공지능과 머신러닝은 군사력을 강화하고 강화하는 데 매우 중요합니다. 인공지능은 단일한 기술이 아니라 다양한 군사 및 상업용 애플리케이션에 통합될 수 있는 일련의 기술로 구성되며, 이러한 기술의 지속적인 개발을 위한 기반은 데이터입니다. 디지털 기술은 데이터를 기반으로 하며 나아가 인공지능의 발전을 주도합니다. 데이터는 인공지능 훈련과 고급 머신러닝 알고리즘의 기반이며, 기계의 '자율적' 개발을 주도하고 있습니다.
데이터 기반 기술은 현대 사회의 핵심 및 경제적 기능을 지원합니다. 글로벌 5G 네트워크의 출시로 글로벌 정보 네트워크는 대량의 데이터를 생성, 수집, 처리 및 저장할 것입니다. 따라서 캐나다 국방부와 군대가 데이터를 경제 성장과 캐나다 국방 모두에 중요한 국가 자산으로 승격시키는 것이 현명할 것입니다. 데이터를 보호하고 활용한다는 것은 오늘날의 중앙 집중식 디지털 인프라를 재고하는 것을 의미합니다. 인터넷 시대의 데이터 보안은 중앙 집중식 시스템 취약점의 위험을 피하기 위해 분산화되고 통합되어야 합니다.
인공 지능의 무기화는 글로벌 군비 경쟁을 심화시켰으며, 이는 캐나다의 국방 전략을 재구성할 수 있습니다. 현재 인공지능 도입으로 군 시스템 자동화, 장비 유지·감시, 드론과 로봇 배치 등의 분야에서 엄청난 발전이 이루어지고 있다. 미국, 러시아, 이스라엘 및 기타 국가에서는 전투 시뮬레이션 및 데이터 처리를 지원하는 네트워크 보안 및 로봇 시스템에 인공 지능을 내장하는 방법을 연구하고 있습니다. 고급 물류 지원, 반자율 주행, 지능형 공급망 관리 및 예측 가능한 유지 관리 시스템은 인공 지능의 현재 군사 응용 프로그램을 나타냅니다.
자율 무기는 사람의 개입이 필요하지 않으며 육상, 해상, 공중, 우주 및 네트워크에서 표적 식별, 타격 및 파괴 활동을 수행할 수 있습니다. 주변 환경을 모니터링하는 센서 시스템, 잠재적 표적을 식별하고 공격 여부를 결정하는 인공지능 시스템, 표적을 파괴할 수 있는 무기의 조합을 기반으로 한다. 아르메니아와 아제르바이잔 간의 분쟁에서는 자율 및 반자율 드론이 기존 군사 시스템을 교란하는 데 사용되어 일련의 군사 플랫폼이 직접적으로 실패했습니다. 최근 사우디아라비아의 석유 처리 시설에 대한 공격을 통해 다양한 전장 환경에서 군용 드론의 사용이 증가하고 있음이 확인되었습니다.
자율 무기 시스템과 데이터 기반 기술이 성숙하고 더욱 널리 보급됨에 따라 국가 및 비국가 행위자에게 새롭고 파괴적인 방식으로 인공 지능과 기계 학습을 적용할 수 있는 플랫폼과 도구를 제공할 수 있습니다.
많은 NATO 국가에서 네트워크 플랫폼은 다중 영토 작전에 매우 중요합니다. 웹 플랫폼을 사용하면 복잡한 환경에서 리소스를 시각화하고 조정할 수 있습니다. 5G와 클라우드 컴퓨팅의 지원으로 정보 시스템은 대량의 전장 데이터를 효과적으로 수집, 전송 및 처리하고 실시간 데이터 분석을 제공할 수 있습니다.
공습 조정, 드론 조종, 실시간 전장 공간 분석 및 매우 복잡한 공급망 관리에는 장치 상호 연결이 매우 중요합니다. 전략과 통신부터 병참과 정보에 이르기까지 디지털 플랫폼은 복잡한 군사 작전을 지휘하는 기반이 되었으며, 디지털 플랫폼의 데이터는 모든 전투 분야의 생명선입니다.
디지털 전장 공간에서 모든 장교, 군인, 플랫폼 및 자원은 복잡한 군사 네트워크의 노드입니다. 1990년대 네트워크 중심의 미군 작전을 시작으로 디지털 기술은 첨단 무기와 전술, 전략의 근간이 됐다. 전장 상황 인식 및 자율 드론부터 정밀 유도 탄약 및 기계 중심 심리전에 이르기까지 네트워크는 전쟁을 사이버 시대로 가져오고 있습니다.
인공지능은 본질적으로 "학습 엔진"으로서 기계 학습을 지원하기 위해 대량의 데이터를 지속적으로 "입력"하는 "상향식" 기술입니다. 디지털 생태계가 확산됨에 따라 이들이 의존하는 네트워크 플랫폼과 데이터 관리 시스템은 끊임없이 확장되는 리소스와 인력을 관리하는 데 매우 중요해졌습니다.
DLT가 제공하는 고도로 분산된 검증 시스템은 중앙 집중식 노드의 오류 가능성을 제거하는 동시에 모든 통신 및 데이터 전송이 적의 공격을 받지 않도록 보장할 수 있습니다. 따라서 캐나다 국방부는 캐나다군의 디지털 전환을 가속화하기 위해 블록체인과 같은 DLT에 의존해야 합니다. 분산형 네트워크에서 데이터를 수평으로 분산하여 원래 시스템의 본질적인 한계와 취약성을 극복합니다.
군사 응용 분야에서 인공 지능의 급속한 발전으로 많은 국가에서 드론 및 로봇 배치에 큰 진전을 이루었으며 그 중 미국 군대가 있습니다. 그리고 이스라엘 드론의 개발이 표현됩니다. 미군은 첨단 기술과 광범위한 용도를 갖춘 다양한 군용 드론을 보유하고 있으며, 여기에는 주로 무인 정찰 드론, 통합 정찰 및 공격 드론, 미끼 드론 및 화물 드론이 포함되며 전장 감시, 통신 방해 및 임무 수행에 사용됩니다. 군사 파업 활동 등을 통해 글로벌 시장 점유율이 선두 자리를 차지하고 있습니다.
UAV 군집 기술은 초소형 UAV 및 무인 항공기(UAV)에 사용되어 공유된 정보를 기반으로 자율적인 결정을 내릴 수 있습니다. 현대 군용 드론은 이미 사람 없이도 목표물을 찾아 식별하고 공격할 수 있습니다. 드론 '군집 기술'은 수백 대의 드론이 전장에서 정보를 수집하여 다양한 무기 시스템에 대한 지원을 제공할 수 있게 해줍니다. 얼굴 인식 및 의사 결정 알고리즘을 통해 국가 및 비국가 행위자 모두 치명적인 자율 무기 시스템을 사용하여 표적 살상 임무를 수행할 수 있습니다. 수천 대의 드론에 폭발성 탄두를 장착하면 대공 방어 및 인프라, 도시, 군사 기지 등을 공격할 수 있습니다.
드론의 군사적 위협은 압도적이며, 중요 인프라에 대한 사이버 공격이 수시로 발생합니다. 변화하는 환경에 대처하기 위해 DARPA는 "모자이크 전쟁"이라는 개념을 제안했습니다.
"모자이크 전쟁"의 핵심 아이디어는 저렴하고 유연한 모듈형 시스템을 사용하여 매우 복잡한 네트워크 환경을 처리하는 것입니다. 여기서 개인 전투 플랫폼은 구성 가능하도록 설계하고 디지털 네트워크를 사용하여 동적 대응 속도를 높일 수 있습니다. DARPA가 개최한 "AlphaDogfight" 챌린지(2019~2020)에서는 고급 F-16 비행 시뮬레이터를 사용하여 숙련된 조종사와 컴퓨터를 대결했으며 그 결과 조종사는 인공 지능 공격의 자율성과 정확도를 따라잡을 수 없었습니다.
"모자이크 전쟁"에서는 인공 지능, 드론, 센서, 데이터 및 인력이 결합되어 전투 지휘관에게 정보, 자원 및 병참 지원을 제공합니다. 모듈형 시스템은 미래 전쟁에서 점점 더 컴퓨팅, 데이터 분석 및 알고리즘을 활용하게 될 것임을 보여줍니다. 인공 지능 시스템은 매우 변화하고 예측할 수 없는 전장 환경을 주도하고 전쟁 과정을 가속화할 것입니다.
인공지능의 무기화는 인공지능 시스템에 대한 새로운 전략과 방법도 촉발시켰습니다. 사이버 작전이 컴퓨터 네트워크나 기계를 특정 방식으로 작동하게 만들 수 있는 것처럼, 공격자는 인공 지능 시스템에 대해 동일한 전술을 사용할 수 있습니다. 이 프로세스를 기계 학습 모델의 약점을 식별하고 수정하려고 시도합니다. . 공격은 개발 또는 배포 단계에서 발생할 수 있으며 사기성 "입력"을 제공하거나 모델 자체를 대상으로 하여 모델을 오도하는 것이 포함될 수 있습니다. 인공 지능 시스템이 널리 보급됨에 따라 적대적 공격은 점점 더 매력적이 될 것입니다. 또한 공격자는 의도적으로 "스크램블"되거나 데이터 오류를 유발하도록 수정되는 적대적 예제를 생성하여 교육 또는 테스트 데이터를 수정하는 경우가 많습니다. 국가 안보 측면에서 적들은 무기 시스템에 영향을 미치기 위해 동일한 기술을 사용하려고 시도할 수 있습니다. 만약 단독적인 사건이라면 빨리 해결될 가능성이 높습니다. 일정 기간 동안 자주 발생하면 정보 수집 시스템에 큰 문제가 되고 신뢰도에 영향을 미칠 수 있습니다.
적법한 사용자를 사칭하기 위해 악용되는 생체 인식 및 가짜 생체 인식을 포함하여 고가치 AI 시스템만이 적의 공격 대상이 아닙니다. 음성 인식에서 공격자는 낮은 수준의 소음을 추가하여 시스템과 컴퓨터 보안을 손상시킵니다. 현재 캐나다 국방부는 인공지능 시스템을 배치해 전투 효율성을 높이기 위해 군함에 '음성 도우미'를 배치했습니다.
드론부터 인간-기계 대화, 군사 의사결정까지 인공지능 기술은 전투 효율성을 두 배로 높일 수 있습니다. 데이터 기반 전쟁의 속도와 범위는 치명적인 자율 무기 시스템이 글로벌 힘의 균형을 극적으로 변화시키는 새로운 시대에 진입하고 있음을 나타냅니다. 지구 저궤도가 점점 군사 감시, 원격 감지, 통신, 데이터 처리, 탄도 미사일을 위한 전투 환경이 되면서 인공지능 무기화와 우주 무기화도 서로 얽혀 있습니다. 인공 지능, 저궤도 및 자율 무기 시스템은 글로벌 안보에 중요한 전환점이 됩니다. 전 세계 연구자들은 이들이 제기하는 위협에 대해 우려를 표명했습니다. 인공지능의 적용과 발전은 위기를 불러일으킬 수도 있다.
따라서 인공 지능 및 기타 디지털 기술에 관한 법적 조약은 앞으로 수십 년 동안 전쟁과 갈등의 윤곽을 형성하게 될 것입니다. 인공지능의 군사화가 발전함에 따라 법적 조약을 구성하는 것은 미래의 갈등을 줄이는 데 중요할 것입니다. 현재 유럽 국가들은 EU 회원국들에게 새로운 인공지능 기술 활용 전략 개발을 촉구하고 있고, 미국은 동맹국들을 초청해 인공지능 활용과 관련한 법적 문제를 논의하고 있다. NATO는 인공 지능과 같은 신기술이 글로벌 안보에 미치는 엄청난 영향을 인식하면서 회원국들이 합의에 도달하도록 장려하는 프로세스를 시작하고 2019년 12월 EDT(신흥 및 파괴 기술) 로드맵을 출시했습니다. 캐나다와 동맹국은 인공 지능 및 기타 신흥 기술을 지원하기 위한 기본 프레임워크를 개발하기 위해 협력을 촉진하고, 참여하고, 구축할 기회를 찾고 있습니다. 안토니오 구테헤스 유엔 사무총장도 인공지능과 기타 디지털 기술의 위험과 기회를 강조하고 보호법 제정을 촉구했습니다.
인공 지능은 상업 및 군사 응용 분야에 영향을 미치는 기술 분야입니다. AI의 포괄적 규제에 대한 개념적 모호성과 정치적 장애물을 고려할 때, 거버넌스 문제는 앞으로도 오랫동안 어려운 과제로 남을 것입니다.
인공지능은 신비로운 학문 분야에서 사회, 경제적 변화를 이끄는 강력한 원동력으로 발전했습니다. 인공 지능은 고급 데이터, 알고리즘 및 컴퓨팅 성능을 결합하여 군대에 안전하고 시의적절하며 정확한 정보를 제공합니다.
캐나다가 디지털 시대에 적합한 군대를 건설하려면 정부, 산업계, 학계가 통합적으로 협력하여 건전한 혁신 생태계를 구축해야 합니다. 캐나다 정부와 군은 신흥 기술을 적극적으로 개발하는 것 외에도 변화하는 지정학적 환경의 균형을 맞추고 정보 공유, 전문가 회의 및 다자간 대화를 통해 국제 협력을 강화해야 합니다.
위 내용은 인공지능이 군사 국방과 안보에 미치는 영향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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