OSINT 분석 현장과 AI의 한계 및 인간 판단의 필수성

주장생성형 인공지능(AI)이 공개 출처 정보(OSINT) 워크플로우에 깊숙이 침투하고 있으나, 인간의 판단이 필수적인 영역은 여전히 존재합니다. AI는 정답이 명확한 작업에서만 효과적으로 학습하며, 전문가의 판단이 필요한 복잡한 영역은 데이터로 변환하기 어렵습니다.

팩트AI 학습 데이터 기업의 최고경영자 피비 야오는 인간 전문 지식의 90퍼센트는 검증이 불가능하다고 설명합니다. AI는 보상과 처벌이라는 피드백 루프를 통해 학습하는데, 이는 정답이 모호한 상황에서 제대로 작동하지 않습니다.

교차검증헌터와 보웬은 2023년 발표한 논문에서 AI가 군사 지휘 결정을 내릴 수 없다고 지적했습니다. 전쟁은 예측 불가능한 변수가 많아 AI가 구조적으로 수행할 수 없는 추론 방식을 요구하기 때문입니다.

팩트머신러닝은 관찰된 데이터의 패턴에서 결론을 도출하는 귀납적 논리에 기반합니다. 반면 인간의 분석은 불완전한 데이터 속에서 최선의 설명을 찾아내는 가추적 논리를 사용합니다.

주장AI는 귀납적 추론에 특화되어 있어 데이터가 부족하거나 상황이 급변하는 환경에서 한계를 드러냅니다. 더 많은 데이터와 컴퓨팅 파워를 투입해도 논리적 격차를 완전히 해소할 수는 없습니다.

팩트OSINT 업무 중 지리 정보 확인, 번역, 개체 추출 등 기계적인 작업은 AI가 효율적으로 수행합니다. 그러나 정보의 맥락을 파악하고 의도를 추론하는 분석적 작업은 여전히 인간의 가추적 사고를 필요로 합니다.

교차검증AI가 가추적 추론과 유사한 결과를 낼 가능성이 존재하지만, 현재의 벤치마크는 대규모 패턴 매칭을 테스트할 뿐입니다. AI가 내놓은 결과가 논리적으로 타당한지 검증할 수 있는 방법은 아직 마련되지 않았습니다.

팩트대만 2024년 선거 사례처럼 인지전 상황에서는 단순한 패턴 분석만으로 외국 세력의 개입을 식별하기 어렵습니다. 분석가는 맥락, 타이밍, 메시지 등을 종합적으로 해석해야 하며 이는 고도의 분석적 문제입니다.

주장재현 가능성이 곧 검증 가능성을 의미하지는 않습니다. 분석 과정이 논리적이라 하더라도 그 판단의 옳고 그름은 시간이 지난 후에도 확인하기 어려운 경우가 많습니다.

팩트인간 분석가는 확증 편향이나 집단 사고 같은 오류를 범할 수 있지만, 이는 훈련과 동료 검토를 통해 교정 가능합니다. 반면 AI의 실수는 확신에 찬 어조로 나타나기 때문에 식별하기가 훨씬 더 어렵습니다.

출처오신트 컴바인(OSINT Combine)의 분석 보고서와 헌터 및 보웬의 2023년 논문 '우리는 AI 소장 모델을 가질 수 없다(We'll never have a model of an AI major-general)'을 교차 검증했습니다.