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용인불법촬영변호사 미, 우크라에 ‘러 본토 타격용 정보’ 제공

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작성자 황준영 작성일25-10-03 15:41 조회14회 댓글0건

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용인불법촬영변호사 미국이 우크라이나에 러시아 본토 에너지 인프라를 겨냥한 장거리 타격을 지원하기 위해 정보를 제공하기로 했다고 월스트리트저널(WSJ)이 1일(현지시간) 보도했다.
도널드 트럼프 미 대통령은 토마호크 등 장거리 정밀무기 추가 지원도 검토 중인 것으로 알려져, 실현될 경우 우크라이나는 러시아 본토를 타격할 정보와 무기를 동시에 확보하게 된다.
WSJ는 이날 미 고위 당국자 말을 인용해 트럼프 대통령이 최근 정보기관과 국방부에 우크라이나의 장거리 공격 지원을 승인했다고 보도했다. WSJ는 미 당국자들이 북대서양조약기구(나토) 동맹국에도 유사한 지원을 요청하고 있다고 덧붙였다.
이번 조치는 미국이 우크라이나의 장거리 미사일 공격을 돕는 데 직접 관여하는 첫 사례로 평가된다. 이전까지 미국의 지원은 무인기(드론), 단거리 미사일 위주였지만 이번 정보 공유는 정유소·송유관·발전소 등 러시아 본토 깊숙한 기반시설을 표적으로 삼는다는 점에서 성격이 다르다는 것이다.
미국은 토마호크와 배러쿠다 등 사거리 800㎞ 이상의 장거리 정밀미사일을 우크라이나에 제공하는 방안도 검토 중인 것으로 전해졌다. 앞서 미국은 확장형 공대지미사일(ERAM)의 우크라이나 판매를 승인한 바 있다.
이번 조치는 러시아·우크라이나 간 평화협상이 교착 상태에 빠진 상황에서 나왔다. 트럼프 대통령은 지난 8월 미 알래스카에서 블라디미르 푸틴 러시아 대통령과 회담한 뒤 후속 평화협상을 약속했으나 협상은 진전을 이루지 못했다. 이후 트럼프 대통령은 대러 비판 수위를 높이며 “우크라이나가 러시아 본토를 타격하지 않으면 전쟁에서 승리할 수 없다”는 취지의 발언을 하기도 했다.
미국의 추가 무기 제공 조치에 대해 러시아는 신중한 반응을 보이고 있다. 앞서 드미트리 페스코프 크렘린궁 대변인은 “토마호크가 우크라이나에 들어간다면 누가 발사하고 목표를 지정하느냐는 문제가 남아 있다”며 면밀한 분석이 필요하다고 밝혔다.
전쟁 장기화로 우크라이나 핵심 인프라의 피해는 점점 심각해지고 있다. 우크라이나 에너지부는 이날 러시아의 공격으로 키이우주 슬라부티치의 한 에너지 시설이 피해를 입어 체르노빌 원전의 전력 공급이 끊겼고 원전 내부 여러 시설에서 ‘비상 상황’이 발생했다고 밝혔다. 유럽 최대 원전인 자포리자 원전은 9일째 전력망 단절 상태가 이어지고 있다.
천하 사물은 그 모양대로의 웅덩이다. 풍경의 요소들은 이름을 불러주기 전까지는 하나의 몸짓에 지나지 않는 고유한 구멍이었다. 햇빛이 그 웅덩이를 차곡차곡 채워야 사물은 그 사물로 드러난다. 나무 한 그루에는 그 부피만큼의 햇빛이 정확하게 든다. 빠르고 일정한 속도의 빛은 이 웅덩이를 동시에 가득 채운 뒤 다음 국면으로 나아간다. 자연이 명확한 둘레로 빈틈없이 구성되는 건 그 덕분이다. 산은 산, 물은 물이다라는 말도 이런 사실의 다른 표현일 것이다.
이제는 옛날의 일, 겨울 한밤중 취객이 된 적이 있었다. 벗들과 술자리를 파하고 귀가할 때, 하루의 고요를 다독이며 가로수와 가로등이 나란히 서 있다. 그럴 때 고개 숙인 가로등을 만지면 공기보다 더 찬 냉기가 손바닥을 찌르고 기둥을 두드리면 텅텅 빈 소리가 울려 나왔다. 하지만 가로수는 다르다. 그 싸늘한 추위에도 한낮의 햇빛을 저장했다가 취약한 시간에 미량의 온기를 전해주었다.
그때 그 촉감이 고맙고 좋아서 가로수를 만지듯 산에 가면 훤칠한 나무한테 반해 저절로 밑동을 쓰다듬기도 했다. 내부를 볼 수 없지만 껍질에서 확고하게 전해지는 나무들의 꽉 찬 느낌. 나무 단면의 나이테를 보면 더욱 확실히 알 수 있다. 단 하나의 빈틈도 허용치 않고 차곡차곡 공중으로 자라난 나무들.
분류학은 차이를 통해서 자연계에서 생물의 위치를 정하는 학문이다. 종(種)-속(屬)-과(科)-목(目)-강(綱)-문(門)-계(界)의 체계를 따른다. 이는 단순한 정리가 아니라 심오한 자연 질서를 대하는 인간 인식의 틀이기도 하다. 유전적으로 매우 유사해서 번식이 가능한 무리인 종을 시작으로 점점 비슷한 분류군으로 전개된다. 밤늦게 어느 가련한 취객에게 호의를 베푼 벚나무는 장미과에 속한다.
영과후진(盈科後進)은 맹자에게 배우는 빛나는 한 대목이다. 통상 과(科)는 과목이나 과정을 뜻하지만 여기서는 웅덩이를 뜻한다. 흐르는 물은 웅덩이를 모두 채운 뒤 앞으로 나아간다는 말이다. 무슨 일을 하든 기초부터 착실히 다져나가야 한다는 뜻이다. 세계의 비밀 하나를 저기 풍경에서 알아채고 등산하는 길, 맹자가 가르쳐주는 세상의 원리 하나를 나무들 앞에서 새긴다.
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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