미 육군 101공중강습사단 소속 제3기동여단전투단은 지난 1년간 계획 수립 및 상황 인식 능력을 높이기 위해 거대언어모델(LLM)을 작전 과정에 도입했다. 여단장 라이언 벨 대령(Col. Ryan Bell)은 이러한 도구가 방대한 데이터를 효과적으로 처리하지만, 전술 계획 수립에는 중대한 한계가 있다고 보고했다. 특히 AI 모델이 3차원 공간 환경을 이해하는 데 어려움을 겪으면서, 실질적인 전쟁 수행을 위해서는 인간의 전문적인 판단이 필수적이라는 점이 확인됐다.

그럼에도 불구하고 해당 부대는 지난 4월 루이지애나주 포트 포크(Fort Polk) 소재 합동준비훈련센터(JRTC)에서 AI를 활용해 행정 및 작전 효율을 높이는 성과를 거뒀다. 임무 분석과 명령 개발을 자동화함으로써 경계 명령 발령 시간을 30분 미만으로 단축했다. 방어 시나리오에서는 대대급 부대가 일반적인 계획 수립 일정보다 72시간 앞서 준비를 마쳐, 예행연습과 장애물 정비를 위한 추가 시간을 확보했다. 이러한 효율성 덕분에 부대는 가상 적군인 제로니모(Geronimo)의 화학 공격 및 로봇 돌파 시도에 맞서 방어 태세를 효과적으로 유지할 수 있었다.

AI 도입은 부대의 작전 속도를 크게 향상시켰다. 10일간 진행된 시뮬레이션 기간 동안 여단 정보과는 AI를 활용해 드론 센서에서 생성된 25,000건 이상의 현장 보고서를 처리했다. 라이언 벨 대령은 이러한 자동화 역량 덕분에 부대가 적보다 더 빠르게 상황을 감지하고 대응하며 타격할 수 있었고, 참모진이 높은 작전 템포를 효과적으로 계획하고 유지할 수 있었다고 설명했다.

미 육군 101공중강습사단 소속 제3기동여단전투단은 지난 1년간 계획 수립 및 상황 인식 능력을 높이기 위해 거대언어모델(LLM)을 작전 과정에 도입했다. 여단장 라이언 벨 대령(Col. Ryan Bell)은 이러한 도구가 방대한 데이터를 효과적으로 처리하지만, 전술 계획 수립에는 중대한 한계가 있다고 보고했다. 특히 AI 모델이 3차원 공간 환경을 이해하는 데 어려움을 겪으면서, 실질적인 전쟁 수행을 위해서는 인간의 전문적인 판단이 필수적이라는 점이 확인됐다.

그럼에도 불구하고 해당 부대는 지난 4월 루이지애나주 포트 포크(Fort Polk) 소재 합동준비훈련센터(JRTC)에서 AI를 활용해 행정 및 작전 효율을 높이는 성과를 거뒀다. 임무 분석과 명령 개발을 자동화함으로써 경계 명령 발령 시간을 30분 미만으로 단축했다. 방어 시나리오에서는 대대급 부대가 일반적인 계획 수립 일정보다 72시간 앞서 준비를 마쳐, 예행연습과 장애물 정비를 위한 추가 시간을 확보했다. 이러한 효율성 덕분에 부대는 가상 적군인 제로니모(Geronimo)의 화학 공격 및 로봇 돌파 시도에 맞서 방어 태세를 효과적으로 유지할 수 있었다.

AI 도입은 부대의 작전 속도를 크게 향상시켰다. 10일간 진행된 시뮬레이션 기간 동안 여단 정보과는 AI를 활용해 드론 센서에서 생성된 25,000건 이상의 현장 보고서를 처리했다. 라이언 벨 대령은 이러한 자동화 역량 덕분에 부대가 적보다 더 빠르게 상황을 감지하고 대응하며 타격할 수 있었고, 참모진이 높은 작전 템포를 효과적으로 계획하고 유지할 수 있었다고 설명했다.