중국 인민해방군(PLA)과 연계된 중국 연구원들은 오픈 소스 Flame of Meta 모델을 사용하여 군사 애플리케이션용으로 설계된 ChatBIT라는 AI 모델을 개발했습니다. 에 따르면 로이터, 일부 연구원은 PLA의 주요 연구 그룹인 군사 과학 아카데미(AMS)에 소속되어 있습니다.

3개의 학술 기사와 여러 분석가가 이 정보를 확인하여 ChatBIT가 Meta의 Llama 13B LLM(대형 언어 모델)을 사용한다는 점을 강조했습니다. 이 LLM은 정보 수집 및 처리를 위해 수정되었으므로 군사 기획자가 이를 작전 의사 결정에 사용할 수 있습니다.

로이터 통신이 인용한 기사 중 하나에 따르면, 군사 AI는 "군 분야의 대화 및 질의응답 업무에 최적화되어 있다"고 합니다. 또한 ChatBIT는 OpenAI의 LLM GPT-4 성능의 90% 정도를 수행한다고 주장했지만 기사에는 성능 테스트 방법이나 AI 모델이 현장에서 사용되었는지 여부는 명시되지 않았습니다. 그러나 오픈 소스 AI 모델을 사용하면 벤치마크 테스트에서 미국 거대 기술 기업이 출시한 최신 모델과 일치할 수 있습니다.

“중국의 PLA 군사 전문가들이 오픈 소스 LLM, 특히 Meta의 LLM을 군사 목적으로 활용하려고 체계적으로 연구하고 시도했다는 실질적인 증거가 있는 것은 이번이 처음입니다.”라고 연구원인 Sunny Cheung은 말합니다. 제임스타운 재단(Jamestown Foundation)은 워싱턴 DC에 소재한 싱크 탱크로 인공 지능을 포함한 중국의 신흥 이중 용도 기술에 중점을 두고 있습니다. Meta의 라이선스는 Llama를 군사용으로 사용하는 것을 명시적으로 금지하지만, 오픈 소스 특성상 실제로 이러한 제한을 적용하는 것은 거의 불가능합니다.

그러나 Meta는 성명에서 이미 Llama 4를 훈련하고 있다는 점을 고려하면 "구식 버전"으로 간주되는 LLM Llama 13B의 이러한 사용 주장은 특히 중국이 Llama 13B를 얻기 위해 수십억 달러를 투자하고 있다는 점을 고려할 때 대체로 관련이 없다고 밝혔습니다. AI 기술의 장점. 또한 다른 연구원들은 ChatBIT가 100,000개의 군사 대화 기록만 사용했다고 지적했는데, 이는 최신 모델이 수십억 개의 데이터 포인트로 훈련되었다는 점을 고려하면 최소한입니다.

일부 전문가들은 군사 AI 훈련을 위한 이러한 소규모 데이터 세트의 실행 가능성에 의문을 제기합니다. 그러나 ChatBIT는 군사 연구 기관이 더 광범위한 모델을 만들 계획을 세우는 등 단지 개념 증명일 수도 있습니다. 더욱이 중국 정부는 이러한 연구 논문을 미국에 보내는 신호로 AI를 사용하여 글로벌 무대에서 기술 우위를 확보하는 데 두려워하지 않을 수도 있었습니다.

이 발전이 크든 작든 상관없이 워싱턴은 이 소식, 즉 적에게 군사적 이점을 제공할 미국 오픈 소스 기술의 사용을 두려워했습니다. 따라서 많은 미국 국회의원들은 중국의 수출 통제를 확대하는 것 외에도 RISC-V와 같은 오픈 소스/표준 기술에 대한 중국의 접근을 차단하기를 원합니다. 또한 미국 기업이 중국에서 AI, 반도체, 양자 컴퓨팅에 투자하는 것을 방지하기 위한 조치를 취하고 있습니다.

이는 미국 정책입안자들이 맞서 싸워야 할 양날의 검이다. 당연히 그들은 오픈 소스 경로를 통해 상대방에게 고급 기술에 대한 액세스 권한을 부여하고 싶지 않습니다. 그러나 오픈 소스 기술은 기술 발전의 주요 동인이기도 하며 이를 제한하면 미국 기업이 불리해질 수 있습니다.