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[IT뉴스]중국, 세계 첫 'AI 핵탄두 검증기' 개발…美-中 군축 구도 흔드나

온카뱅크관리자

2025-06-02 10:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">딥러닝·영지식 기반 AI 개발…미국식 정보차단 검증체계 정면 겨냥</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="yridEUe7iu">
          <p contents-hash="bfa89cc2d550063deba3472e767b24683ce4baf37c4ac963c6afc1b5ebbeaa18" dmcf-pid="WmnJDudznU" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조이환 기자)중국 과학계가 핵무기의 진위를 식별할 수 있는 인공지능(AI) 기반 검증 시스템을 세계 최초로 개발했다. 무기 설계를 노출하지 않고도 핵 보유 여부를 판별할 수 있어 미국 주도의 기존 검증 체계를 흔들 수 있다는 분석도 나온다.</p>
          <p contents-hash="fa4fa951461e6b5f20b755ffd23d3d6ac81527970dd215438580161e819034fb" dmcf-pid="YthIZeOJRp" dmcf-ptype="general">2일 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국원자에너지연구소(CIAE)는 딥러닝 기반의 핵탄두 검증 시스템 개발 사실을 지난 4월 국제 학술지에 발표했다. 이 시스템은 '대화형 영지식 프로토콜 기반 딥러닝 알고리즘 검증 기술'로 명명됐으며 무기급 방사성 물질과 가짜 재료를 구분하는 학습을 마친 상태다. CIAE는 중국 핵기술을 담당하는 국유기업인 중국핵공업집단(CNNC) 산하 연구기관이다.</p>
          <p contents-hash="3954afc03e36f9466381449b0ce576c6abbd5d6be3e29108555f9aa48581a7cb" dmcf-pid="GFlC5dIin0" dmcf-ptype="general">해당 AI는 중성자 흐름 데이터를 학습해 실제 탄두인지 여부를 식별한다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 수백만 개의 가상 탄두 데이터를 생성하고 이 데이터를 토대로 다층 딥러닝 구조를 훈련시켰다. 우라늄이 포함된 실제 탄두와 납이나 저농축 우라늄으로 구성된 가짜를 구별할 수 있는 능력을 갖췄다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5edc4f6bed64b97aca71782844fc53dbfde2a4e056dee0ce8d5b860a86aa62e4" dmcf-pid="H3Sh1JCne3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="중국 과학계가 핵무기의 진위를 식별할 수 있는 인공지능(AI) 기반 검증 시스템을 세계 최초로 개발했다. (사진=챗GPT 이미지 생성기)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/02/ZDNetKorea/20250602100300822kaeq.png" data-org-width="639" dmcf-mid="xy1ZBkXDM7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/02/ZDNetKorea/20250602100300822kaeq.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            중국 과학계가 핵무기의 진위를 식별할 수 있는 인공지능(AI) 기반 검증 시스템을 세계 최초로 개발했다. (사진=챗GPT 이미지 생성기)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="c2ef7da8967a1003b53ca4ea4ea59d508afb7195d3a291e5fd50903c4a725d0e" dmcf-pid="X0vltihLMF" dmcf-ptype="general">더불어 AI가 무기 설계 정보를 알 수 없도록 실제 탄두와 검증 시스템 사이에 400개의 구멍이 뚫린 폴리에틸렌 차폐막이 설치됐다. 이 장치는 탄두의 형상은 숨기고 방사선 신호만 전달하는 역할을 한다. </p>
          <p contents-hash="99245d0325d0266aa0d68a0f6c614d87ee4fd4365ec8497a0d2abf5e3f937e4d" dmcf-pid="ZpTSFnloet" dmcf-ptype="general">이같이 AI가 단순히 신호 패턴을 분류하는 역할만 수행해 무기 기밀은 파악하지 못한다는 것이 개발진의 주장이다. 기존 서방국의 정보차단 방식보다 기계적 복잡성을 줄이면서도 동일한 효과를 달성할 수 있다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="7f67bf7f77e38e782604c6a7f24888130f1a28882e8b1eee17b705858f418cb6" dmcf-pid="5Uyv3LSgn1" dmcf-ptype="general">중국은 이 시스템을 통해 미국 등 기존 핵보유국들이 사용하는 전자식 검증 장비의 한계를 정면으로 겨냥할 수 있게 됐다. 미국, 영국, 러시아가 개발한 기존 시스템은 복잡한 자동화 장치를 필요로 하며 백도어·IT 해킹 가능성 등으로 상호 신뢰를 어렵게 만드는 구조다. 이에 CIAE는 AI 코드를 사전 공동 개발·훈련한 뒤 테스트 전에는 봉인할 수 있도록 했다고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="726783a7bfef567aa4a7e863b3eb3d32daff4c10f7b9363d7e9ecb55e4c95fe6" dmcf-pid="1uWT0ovaR5" dmcf-ptype="general">이번 기술은 미국과 중국이 공동으로 'AI 핵무기 발사 결정 배제'에는 합의했지만 군사 인프라 수준의 AI 도입은 서로 추진하고 있는 현실과 맞닿아 있다. 트럼프 행정부가 제안한 AI 기반 '골든 돔' 방어망 역시 대규모 자동화·지능형 시스템을 포함하고 있어 유사한 흐름으로 해석될 수 있다.</p>
          <p contents-hash="8ab6870b81b00f9228f71d166936a51b440202a59d60b3c5f6fc47c6851cda5f" dmcf-pid="t7YypgTNJZ" dmcf-ptype="general">이 AI 검증 기술은 10년 전 미중 과학자들이 공동 제안했던 프로토콜에서 출발했다. 핵군축이라는 정치적 사안의 기술적 기반을 중국이 먼저 실현한 셈이다. 다만 군 지도부의 기술 유출 우려, 국제사회 신뢰 확보 등 후속 과제가 남아 있어 실제 실전 적용까지는 시간이 필요하다는 평가다.</p>
          <p contents-hash="46d7a4d0075ce6a7e77c4b0d2a7242d524ee239db467b9a8a2006601284ca2f6" dmcf-pid="FzGWUayjJX" dmcf-ptype="general">SCMP는 "중국은 자국의 핵탄두 보유량이 미국보다 적다는 점을 이유로 군축 협상을 거부해왔다"며 "기존 검증 방식에 대한 불신도 협상 회피의 배경으로 작용했다"고 전했다. 이어 "이번 기술이 교착 상태에 빠진 군축 협상에서 중국의 입장을 강화할 수 있다"고 전망했다.</p>
          <p contents-hash="d2d0247509c0ae6fcb0f50792c101c989d5d28f0da826b3daf6d40140a070716" dmcf-pid="3qHYuNWAJH" dmcf-ptype="general">조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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