협의이혼 계룡대로 복귀한 기념식…시가행진 빼고 군사력 과시 ‘최소화’

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작성자 황준영 작성일25-10-04 16:52 조회17회 댓글0건

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협의이혼 AI 등 첨단 병기 첫 공개…‘초강력’ 현무-5 전시됐지만 별도 부각 안 해전년비 병력 20% 줄이고 예산 33% 절감…한반도 긴장 완화 기조 반영
건군 제77주년 국군의날 기념행사는 전임 윤석열 정부 때와 달리 간소하게 치러졌다. 동원 병력이 대폭 줄었고 대규모 시가행진도 진행하지 않았다. 한반도 긴장 완화를 추구하는 정부의 기조가 반영된 것으로 풀이된다.
1일 충남 계룡대 대연병장에서 열린 국군의날 기념식에는 인공지능(AI) 등 첨단기술이 적용된 무기 여럿이 처음 공개됐다. 아직 실전 배치되지 않은 다목적 스텔스 무인기, 소형·중형 자폭무인기, 저피탐 무인편대기 등이다. 지하에서 수색 임무를 수행하는 자율탐사로봇, 감시·정찰을 수행하는 다중로봇협동자율 시스템, 폭발물 탐지·제거 로봇 등도 첫선을 보였다.
핵·미사일 위협에 대응하는 ‘3축 체계’ 전력도 등장했다. 현재 군이 운용 중인 230㎜ 다연장로켓 천무, 장거리 지대공미사일 L-SAM, 중거리 지대공미사일 천궁-Ⅱ 등이다. 또 3축 체계에서 대량응징보복(KMPR)의 주요 수단인 현무-5 미사일도 전시됐다. 지난해 국군의날 행사에서 최초로 공개된 현무-5 미사일은 탄두 중량이 8t으로 알려져 핵무기 못지않은 위력을 지녔다는 평가를 받는다. 당시 대통령실은 보도자료에서 “초고위력 탄도미사일 현무를 최초로 선보였다”고 밝혔다. 그러나 올해 대통령실과 국방부는 현무-5를 별도로 언급하지 않는 등 부각하지 않았다.
K방산의 대표 전력인 K-9 자주포, K-2 전차, 차륜형장갑차 ‘백호’ 등도 전시됐다. 공중 분열에서는 소형 무장헬기(LAH), 아파치(AH-64E), 수리온(KUH-1), 국산 4.5세대 전투기인 KF-21 및 F-35A, 해상초계기 P-8(포세이돈), 공중급유기 KC-330(시그너스) 등이 비행했다. 미군 전투기인 F-16도 참여했다. 다만 지난해와 달리 B-1B 전략폭격기 등 미국의 전략자산은 나오지 않았다.
이날 병력과 장비를 동원한 시가행진도 열리지 않았다. 이번에 동원된 병력은 998명이고 장비는 100여대다. 투입된 예산은 27억원으로 지난해보다 병력·장비는 약 20%, 예산은 약 33% 줄었다.
윤석열 정부는 2023·2024년 2년 연속으로 서울 도심에서 대규모 시가행진을 열어 대내외에 군사력을 과시했다. 예산도 각각 101억9000만원, 79억8000만원이 들었다. 구시대적인 시가행진에 막대한 비용을 썼다는 비판이 제기됐다. 군 관계자는 “올해는 장병의 사기 진작을 위해 행사 참여 병력과 장비를 최소화한 것”이라고 했다.
이재명 대통령은 국군의날 기념사에서 자주국방을 강조했지만 북한을 향한 언급은 없었다. 윤 전 대통령이 지난해 기념사에서 “북한이 핵무기 사용을 기도한다면 그날이 바로 북한 정권 종말의 날이 될 것”이라며 북한을 자극한 것과는 대비된다. 이재명 정부가 한반도 긴장 완화를 통한 남북관계 개선과 북·미 대화 여건 조성 등을 추진하는 점이 반영된 것으로 해석된다.
이날 기념식에서는 해병대 채 상병 순직 사건 수사 외압을 폭로한 박정훈 해병대 수사단장(대령)이 헌법적 가치 수호 유공으로 보국훈장 삼일장을 받았다. 국군의날 기념행사를 총지휘하는 제병지휘관은 최장식 육군 소장이 맡았다. 최 소장은 학군 30기로 비육사 출신이 제병지휘관을 맡은 건 문재인 정부 때인 2018년 이후 7년 만이다.
추석 연휴를 하루 앞둔 2일 인천국제공항은 해외를 오가는 인파로 북적였다. 올해 추석은 개천절과 한글날이 이어지면서 공식적으로 일주일을 쉴 수 있다. 여기에 10일 금요일을 더하면 최대 열흘간 휴식이 가능하다. 인천국제공항공사는 이번 연휴 동안 총 245만3000명이 공항을 이용할 것으로 내다봤다.
연휴 기간 하루 평균 이용객은 22만3000명으로, 지난해 추석 연휴 하루 평균 이용객 20만 명보다 11.5% 늘어났다. 가장 붐비는 날은 개천절인 10월3일이다. 이날 12만9000명이 출국하는 등 총 23만9000명이 공항을 찾는다. 역대 최다 하루 평균 이용객이 될 전망이다. 도착 인원이 가장 많은 날은 12일로 12만4000명이 입국한다.
한편 같은 기간 민주노총 공공운수노조 인천공항지역지부와 전국공항노조로 구성된 전국공항노동자연대는 무기한 총파업에 돌입한다. 지난 1일부터 인천 등 전국 15개 공항에서 파업에 돌입한 활주로·청사 유지보수, 소방, 전기설비 관리 등을 담당하는 노동자들은 노조탄압 방지, 인력 충원과 4조2교대제 도입, 저임금 구조 개선 등을 요구하고 있다.
챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.

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