By CHRIS STOKEL-WALKER, WIRED UK

2023년 2월 초, 기업가 코리 재스콜스키(Corey Jaskolski)가 펜을 꺼내 들고는 미국 전투기가 격추한 감시 풍선의 가장 유력한 경로 추측 결과를 그린 결과가 우주에서 관측한 결과와 같았다. 이후 재스콜스키는 예상 경로 그림과 함께 풍선을 제거한 영역의 최신 위성 이미지를 자신이 창립한 이미지 및 영상 감지 기술 스타트업 신테타틱(Synthetatic)이 개발한 알고리즘에 주입한 뒤 기다렸다.

재스콜스키는 2분도 지나지 않아 알고리즘이 200피트 길이의 풍선이 사우스캐롤라이나 해안가에서 격추된 사실을 발견했다. 재스콜스키는 “믿을 수 없는 결과였다”라고 말했다. 재스콜스키가 아내에게 알고리즘으로 감지한 결과를 흥분한 채로 알려주었을 때, 아내도 믿을 수 없을 정도로 놀랍다는 반응을 보였다. 사진 속 풍선의 고도를 예측했을 때, 고도 약 5만 7,000피트라는 예측 결과를 확인했다. 미국 감시 비행기가 풍선을 감지한 고도와 같다. 또한, 재스콜스키가 풍선 감지 사실을 확인한 사진이 등장하기 약 20분 전 SNS로 관측한 결과와도 같다.

재스콜스키는 더 자세히 연구하면서 바람 모델과 SNS 관측 결과를 꼼꼼하게 찾아본 뒤 자신이 개발한 소프트웨어인 RAIC에 위성 이미지 기업 플래닛 랩스(Planet Labs)에서 새로 수집한 광범위한 위성 데이터를 주입했다. RAIC은 단 한 가지 예시 사진을 이용하여 다량의 이미지 컬렉션에서 특정 개체를 담은 이미지를 검색하도록 설계됐다.

재스콜스키는 “시간과 공간을 전체 영역으로 지정하고는 감시 풍선을 찾기 시작했다”라고 말했다. RAIC은 풍선을 발견한 뒤 실제 풍선 이미지를 이용한 훈련 과정을 거치고, 검색 과정을 추가로 안내할 수 있었다.

이후 재스콜스키는 며칠간 RAIC을 실제 작업에 투입했다. 이후 자체 위성 이미지에서 공식 확인된 관측 사진 5장과 조사 중인 사진 한 장으로 구성된 감시 풍선 사진 총 6장을 압축하고는 바람 데이터를 사용해 각각의 이미지 속 풍선 위치 간격으로 이동 방식을 추산했다. 재스콜스키는 “미국 전역의 감시 풍선 위치를 1km가량 추적한 뒤 풍선 이동 경로를 따라 계속 관찰했다. 감시 풍선이 캐나다에서 유입돼 격추 지점인 사우스캐롤라이나 해안가까지 이동하는 순간의 이동 지점 6곳을 추적했다”라고 말했다.
 
재스콜스키의 성층권 추적은 스마트 소프트웨어 덕분에 가능했을 수도 있지만, 인간 전문가의 지식도 필요한 부분이다. 재스콜스키가 초기에 그린 감시 풍선 이동 경로는 빨간색과 초록색, 파란색 원이 뚜렷하게 구분되는 테크니컬러 눈사람처럼 보인다. 일반적으로 제시간에 동기화되지 않는 별도의 센서를 이용하여 다양한 파장의 빛을 포착하고는 물체의 다른 관측 지점을 생성한다. 그리고 거짓 양성 반응을 생성한다.

카네기 위원회 수석 펠로이자 드론 및 감시를 다룬 책의 저자인 홀란드 미셸(Holland Michel)은 감시 풍선의 경로를 명확하게 그려내는 능력이 국가 안보의 판도를 뒤바꿀 수 있다고 평가했다. 미셸은 “인공지능(AI)과 위성 이미지의 결합은 감시와 도청 시도, 도청 반대에 이용할 수 있는 매우 강력한 기술임이 분명하다”라고 말했다.

다만, 미셸은 위성 이미지와 AI의 한계가 존재한다는 점을 함께 지적했다. 신테타틱이 처음 감시 풍선을 찾은 방식인 예상 이동 경로 그림 제작은 탱크와 같이 관측 대상이 더 복잡하거나 공개 문건이 적은 상황일 때 거짓 양성을 보일 확률이 높다. 미셸은 “상공에서 관측한 대상은 종종 이상하고 낯선 모습으로 보일 수 있다”라고 언급했다.

이어서 “잠재적 활용성이 분명하지만, 위성과 AI의 조합을 거의 모든 것을 보여줄 만능 기능이라고 생각하기 쉽다”라고 말했다. 또, 미셸은 감시 풍선 추적과 같은 특정 사례에서는 유용할 수도 있지만, 모든 상황에 적합한 것은 아니라고 말했다.

재스콜스키도 미셸의 견해 일부분을 인정했으나 여전히 인간의 전문 지식과 지루하면서 고된 작업을 AI로 강화할 방식의 예시를 다룬 프로젝트를 고려하고 있다. 재스콜스키는 “인간과 기계의 협력은 오늘날 AI의 실행 방식을 다룬 아이디어이다. 신테타틱의 상품을 개발하는 방식이다”라고 말했다. 현재 RAIC은 UN 세계 식량 프로그램(UN World Food Program )의 홍수 피해자 찾기를 포함한 인도주의적 목적으로 사용한다.

단순히 재스콜스키가 미국 전역을 관찰한다는 이유만으로 감시 풍선을 추적하는 것은 아니다. 재스콜스키는 감시 풍선 추적 과정의 자원이 풍부한 이유가 RAIC의 완벽함 때문이 아니라 인간이 일일이 찾아야 하는 잠재적 목격 사례가 많기 때문이라고 설명했다. 그는 “하지만 신테타틱은 감시 풍선을 계속 추적할 것이다. 추적 위치가 중국까지 도달할 가능성을 떠나 적어도 기술적 문제를 해결했다고 느낀다. 기술적 문제 해결을 시도조차 하지 않았다면, 말도 안 되는 일일 것이다”라고 말했다.

** 위 기사는 와이어드UK(WIRED.co.uk)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
How One Guy’s AI Tracked the Chinese Spy Balloon Across the US