[현대전 - 러시아 vs 우크라이나]

- 러시아가 우크라이나 대통령 딥페이크 영상을 뿌림

- 러시아가 많은 유럽 국가들에게 가스를 공급해주고 있는데 이 가스 공급관의 대부분이 우크라이나를 지남 -> 전쟁의 원인 (이길 경우 유럽 에너지를 쥐게 됨)

- 현재는 전쟁에서 민간 위상, 드론 / 민간 상업 위성 / AI / 오픈소스인텔리전스와 같은 최첨단 시스템으로 전쟁을 함.

-> 특히 6세대 전투기는 유,무인 혼합인데 여기서 무인은 드론이기 때문에 드론의 중요성은 점점 강조되어지고 있음.

 

[비정형 데이터]

- 전쟁 중에는 전장 상황 인식이 매우 중요함. -> 따라서 정형화된 정보 뿐만 아니라 음성, 이미지 등의 비정형화된 정보들도 분석을 해야함. -> 이를 위해 빅데이터분석/AI 활용

- 빅데이터 = 정형데이터+비정형데이터

- 비정형데이터 중 글은 순서가 바뀌어도 의미전달에 있어서 상관없지만 소리는 시계열특성을 띄는 데이터이기 때문에 순서가 바뀌면 안됨. -> 따라서 글은 형태가 다르더라도 (ex. 일기, 시집, 사설) 하나의 모델로 분석이 가능 (LLM)

 

[LLM기반 기법과 그 한계]

- 음성과 텍스트 데이터의 분석 방법

1) 음성(비정형): 시계열적 순서가 중요함으로 RNN/Transformer

-> 방위산업적용예: 실시간 교신 감청 및 화자 식별

2) 텍스트(정성적): LLM으로 분석 -> 군사 보고서, 외교 문서, 소셜 미디어 분석

 

-과거 방법론과 최신 방법론

1) 과거에는 단어의 출현 빈도나 사전에 정의된 규칙에 의존하여 정량화

-> 한계점: 문맥 무시.

2) 현재는 전체 텍스트의 구조와 의미를 파악하여 정량적 판단을 내리는 LLM 방법 사용

-> 정확도를 높임

 

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한계점이 있음. “할루시네이션”

LLM은 훈련 데이터를 기반으로 하기 때문에 진실이 뭔지 모름. 그냥 확률적으로 판단을 함. -> 사실이 아닌 정보 포함 가능성 o / 치명적인 오판을 낳을 수 있음.

 

이에 대응하기 위해서는 LLM이 제시한 정량적 수치(점수, 지수)는 반드시 원본 텍스트에 대한 레퍼런스와 함께 검증되어야 함.

 

따라서 LLM을 활용하여 정보 처리의 속도와 정교함은 그대로 가져가되, 결국 최종 판단은 인간이 함으로써 LLM 결과의 사실 검증, 결과의 편향성 교정, 수치의 최종 재해석, 윤리적인 의사 결정을 수반해야 한다.

 

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