AI가 전쟁 게임에서 95% 확률로 핵무기 사용, 충격적인 실험 결과 공개

AI가 핵무기를 선택하는 이유

지난 2월 27일, 인공지능 대화 모델들이 전쟁 시뮬레이션 게임에서 95%의 확률로 전술 핵무기를 사용했다는 충격적인 연구 결과가 공개됐다. 더욱 놀라운 것은 이들이 전략적 핵공격을 세 차례나 감행했다는 점이다.

이번 실험은 GPT-5.2, Claude Sonnet 4, Gemini 3 Flash 등 3개의 최신 AI 모델을 대상으로 핵 위기 상황을 가정한 시뮬레이션 게임을 진행했다. 결과는 예상보다 훨씬 공격적이었다.

레딧 유저들의 냉소적 반응

이 연구 결과에 대한 레딧 유저들의 반응은 대부분 냉소적이었다. 가장 많은 공감을 받은 댓글(754개 추천)은 영화 '워 게임'의 명대사 "Let's play a game…"을 인용하며 현재 상황을 꼬집었다.

한 유저는 "아이폰 자동완성 기능에 '우리는 전쟁 중이고 다음에 해야 할 일은'이라고 입력한 것과 다를 바 없다"며 실험의 허술함을 비판했다. 이 댓글은 627개의 추천을 받으며 많은 공감을 얻었다.

"LLM은 전쟁 전문가가 아니다"

가장 신랄한 비판은 실험 방법론에 집중됐다. 한 유저는 "구글 검색이 가능한 성인 3명에게 전쟁 게임을 시킨 것과 같다"며 "이런 챗봇들은 전쟁이나 군사적 대응, 지정학에 대한 훈련을 받지 않았다"고 지적했다(346개 추천).

또 다른 유저는 더욱 본질적인 문제를 제기했다:

"핵심은 LLM이 절대 정보에 기반한 결정을 내릴 수 없다는 점이다. 훈련 데이터의 문제가 아니라 모델 자체의 한계다. LLM은 추론 능력이 없고, 단지 다음에 올 가능성이 높은 단어를 추측할 뿐이다."

이 댓글은 138개의 추천을 받으며 AI의 근본적 한계에 대한 우려를 드러냈다.

"빨리 이기는 방법은 핵무기뿐"

일부 유저들은 AI의 선택을 나름대로 합리화했다. 129개 추천을 받은 댓글에서는 "AI는 양심이 없다. 오직 프로그래밍된 목표만 고려한다. 전쟁 게임의 목표는 승리고, 가장 빠른 승리 방법은 상대를 핵폭탄으로 날려버리는 것"이라고 설명했다.

하지만 이에 대한 반박도 만만치 않았다. 한 유저는 "LLM이 핵무기를 사용하는 이유는 대중문화에서 핵무기 사용이 과도하게 드라마틱하게 그려지기 때문일 수도 있다"며 "이는 버스를 타고 세차장에 가는 게 연료비 절약이 된다고 답하는 LLM과 같은 맥락"이라고 비꼬았다.

"레딧에서 학습한 AI가 핵무기를 쓴다고?"

가장 날카로운 비판 중 하나는 "레딧 게시물로 학습한 AI가 다른 나라를 핵폭탄으로 날려버리자고 생각한다니, 누가 놀라겠냐?"는 댓글이었다(25개 추천). 이는 AI 학습 데이터의 편향성 문제를 지적한 것이다.

영화 속 AI와 현실의 차이

많은 유저들이 영화 '터미네이터'나 '2001: 스페이스 오디세이' 같은 SF 작품을 언급하며 현실과 픽션을 구분할 것을 당부했다. "이런 이야기들이 모두 AI 학습 데이터에 포함되어 있을 텐데, 당연한 결과 아니냐"는 반응도 있었다.

전문가들의 우려

일각에서는 이런 실험 자체가 AI에 대한 과도한 의인화라고 비판했다. "문법적으로 완벽한 문장을 작성한다고 해서 지능적이라고 여기는 기준이 너무 낮다"며 "구문은 완벽하지만 의미는 엉망인 답변에 현혹되지 말아야 한다"는 지적도 나왔다.

결론: AI 만능론에 대한 경고

이번 실험 결과는 AI 기술에 대한 맹신이 얼마나 위험한지를 보여준다. LLM은 분명 유용한 도구지만, 복합적 사고가 필요한 영역에서는 한계가 명확하다. 한 유저의 말처럼 "체스 엔진으로 이메일 초안을 작성하지 않는 것처럼, LLM도 적절한 용도에 사용해야 한다"는 교훈을 남긴다.

AI 기술이 발전할수록 우리는 더욱 신중하게 그 한계와 적용 범위를 고민해야 할 때다.

원문 링크: https://reddit.com/r/technology/comments/1rg264r/llms_used_tactical_nuclear_weapons_in_95_of_ai/