2026년 RAND 연구 분석 및 전략적 시사점 ; 인공지능과 화생방(CBRN) 방위 정책의 교차점

2026년은 인공지능(AI) 기술이 군사 및 국가 안보의 모든 영역에 통합되면서, 전통적인 대량살상무기(WMD) 억제 및 방어 체계가 근본적인 전환점을 맞이한 해로 기록될 것이다. 특히 화학, 생물, 방사능, 핵(CBRN) 위험 지형은 인공지능의 급격한 발전으로 인해 그 복잡성과 위협의 속도가 전례 없는 수준으로 가속화되고 있다. 미 전쟁부(Department of War, DOW)는 이러한 변화에 대응하기 위해 행정 및 전장 애플리케이션 전반에 걸쳐 AI를 신속하게 통합하고 있으며, 이는 공격-방어 균형, 군비 경쟁, 그리고 전략적 안정성에 깊은 영향을 미치고 있다. 2026년 발표된 RAND 연구 보고서들은 AI와 CBRN의 교차점(AIxCBRN)에서 발생하는 위험을 평가하고, 이를 관리하기 위한 전략적 분석 연구 과제(Strategic Analytic Research Agenda)를 제시하고 있다. 본 보고서는 2026년 RAND의 주요 연구 결과물들을 심층적으로 분석하여, 고도화된 AI 위협 환경에서의 화생방 방위 정책의 방향성과 시사점을 도출하고자 한다.
 

1. AIxCBRN 전략적 분석 연구 의제(SARA)의 구조와 배경

2026년 4월 16일 발표된 'AI Implications for Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear Defense Policy and Programs: A Strategic Analytic Research Agenda'는 향후 12개월에서 24개월(2026-2027년) 동안 미 국가 안보 커뮤니티가 집중해야 할 우선순위를 정의하고 있다. 이 연구는 2025년 9월과 10월에 걸쳐 워싱턴 D.C.와 캘리포니아에서 개최된 5개 전문가 워크숍의 결과물을 바탕으로 하며, AI 안전 전문가, CBRN 억제 전문가, 국가 안보 정책 결정자 등 50명 이상의 전문가가 참여하여 도출되었다.

AI와 CBRN의 교차점에서 발생하는 이중 용도 역학

인공지능의 통합은 CBRN 영역에서 강력한 이중 용도(Dual-use) 역학을 창출한다. 한편으로 AI는 탐지, 의사결정 지원, 위기 대응 및 복구 능력을 강화하여 '방어자 우위'를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 다른 한편으로는 국가 및 비국가 행위자가 더욱 정교하고 탐지가 어려운 CBRN 무기 역량을 확보할 수 있도록 돕는 기술적 촉매제가 되고 있다. 이러한 역학 관계는 전통적인 억제 이론의 핵심인 '공포의 균형'을 흔들고 있으며, 특히 미국과 중국 간의 치열한 기술 경쟁 상황에서 전략적 안정성을 유지하는 것을 더욱 어렵게 만들고 있다.

다부처 협력 및 연구 분절화 해소

RAND 보고서는 현재 AI 기술 개발 커뮤니티와 국가 안보 정책 커뮤니티가 위험을 인식하고 대응하는 방식에 큰 격차가 있음을 지적한다. 기술 기업들은 AI의 성능 한계와 안전 가드레일에 집중하는 반면, 국가 안보 전문가는 적대국의 의도와 무기화 가능성에 초점을 맞춘다. 이러한 'Stovepipe(조직적 고립)' 현상은 통합된 전략 수립을 방해하며, 이를 해소하기 위해 정보 및 데이터 공유, 공통의 프레임워크 구축, 공공-민간 파트너십 강화가 필수적이다. 특히 2026년의 연구 의제는 이러한 단절된 커뮤니티를 연결하여 AIxCBRN 위험에 대한 공동의 분석 기준을 마련하는 데 주력하고 있다.
 

2. 생물학적 위협의 진화와 'Viral Uplift' 시나리오 분석

생물학적 위험은 AI 기술의 영향을 가장 직접적이고 심각하게 받는 영역으로 간주된다. RAND의 2026년 연구인 'Infinite Potential—Insights from the Viral Uplift Scenario'는 인공 일반 지능(AGI)으로 이행하는 과정에서 발생할 수 있는 구체적인 생물학적 위기 상황을 시뮬레이션했다. 이 훈련은 'Day After AGI' 연습의 일환으로 미 국가안전보장회의(NSC) 주임 위원회 회의를 모사하여 진행되었다.

시나리오의 구조 및 핵심 발견

'Viral Uplift' 시나리오는 두 단계의 턴(Turn)으로 구성되었으며, 총 119명의 고위 관료 및 전문가가 참여했다.

첫 번째 상황: 학생들이 AI 모델을 오용하여 설계한 신종 바이러스가 실험실 사고로 인해 우연히 유출되면서 전 지구적 팬데믹이 촉발되는 상황.

두 번째 상황: 이 사건 이후 여러 국가 및 비국가 행위자들이 유사한 AI 기반 생물무기 역량을 확보하기 위해 치열하게 경쟁하고 있다는 정보가 입수된 상황.

이 연습을 통해 확인된 가장 시급한 역량 필요성은 '강화된 생물 감시 및 조기 경보 시스템'이었다. 참가자들은 AI로 생성된 바이러스는 기존의 자연 발생 병원체와 특성이 다를 수 있으며, 이를 실시간으로 탐지하고 특성을 분석할 수 있는 인프라가 부재하다는 점을 심각하게 우려했다. 또한 AI가 기존의 생물학적 위협을 단순히 효율화하는 '힘의 승수'인지, 아니면 위협의 근본적인 성격을 바꾸는 '게임 체인저'인지에 대한 판단에 따라 정책적 대응의 수위와 방향이 크게 달라짐이 확인되었다.

정책 플레이북과 결정 지점

연습 과정에서 도출된 주요 정책적 딜레마와 권고 사항은 다음과 같다.

모델 통제 vs 행위자 추적: 위협을 방지하기 위해 AI 모델 자체에 대한 접근을 제한하고 하드웨어 수준의 통제를 실시할 것인지, 아니면 위험한 의도를 가진 특정 행위자를 감시하고 추적하는 데 자원을 집중할 것인지에 대한 전략적 선택이 필요하다.

에스컬레이션 임계값: AI를 이용한 생물학적 공격이나 유출 사고가 발생했을 때, 이를 국가적 공격으로 간주할 것인지 아니면 형사적 사건으로 처리할 것인지에 대한 명확한 억제 가이드라인이 부재하다.

보안과 과학적 진보의 긴장: 생물학적 연구의 개방성과 국제적 협력은 과학 발전의 핵심이지만, 동시에 AI를 통한 기술 탈취와 오용의 경로가 될 수 있다. 보고서는 이를 관리하기 위한 '연구 보안' 메커니즘의 강화를 강조한다.
 

3. 화학, 방사능 및 핵(CRN) 영역의 잠재적 위험 평가

생물학적 위험에 비해 상대적으로 가시성은 낮으나, 화학, 방사능 및 핵(CRN) 영역에서도 AI의 영향은 심대하다. RAND의 2026년 분석은 AI가 국가 기반 무기 체계와 비국가 행위자의 위협 양상을 어떻게 재편하고 있는지 상세히 설명한다.

국가적 차원의 무기 체계 현대화와 위험

주요 국가들은 AI를 핵 지휘 통제 및 통신(NC3) 시스템에 통합하여 의사결정의 우위를 점하려 노력하고 있다. AI는 미사일 방어 시스템의 정밀도를 높이고 경보 시스템의 오류를 줄이는 데 기여할 수 있으나, 동시에 다음과 같은 위험을 수반한다.

NC3 시스템의 오염: '인증되지 않은' AI 시스템이 핵 지휘 계통에 침투하여 오판을 유도하거나 우발적인 발사를 초래할 가능성이 제기된다.

서브-전략적(Sub-strategic) 활용: 적대국들이 대규모 인명 피해 없이 특정 도시 지역을 마비시키거나 내부 혼란을 억제하기 위해 AI로 정교하게 설계된 화학 또는 방사능 무기를 사용할 위험이 있다.

탐지 회피 기술: AI는 전통적인 감시 시스템을 기만할 수 있는 새로운 위장 기법이나 합성 경로를 개발하는 데 사용될 수 있으며, 이는 국가 간의 군비 경쟁을 더욱 자극한다.

비국가 행위자의 진입 장벽 붕괴

AI 모델과 에이전트는 복잡한 화학 합성 공정이나 방사능 물질 취급 기술에 대한 지식 장벽을 무너뜨리고 있다. 과거에는 고도의 전문 지식과 시설이 필요했던 화학 무기 제조가 이제는 AI의 안내를 받는 소수의 인원만으로도 가능해질 수 있다. 보고서는 이러한 '역량의 하락'이 CRN 무기를 일반 총기만큼이나 접근하기 쉬운 위협으로 만들 수 있다고 경고한다. 특히 사회적 변화로 인해 극단화된 개인이나 집단이 이러한 AI 도구를 활용하여 정치적, 경제적 혼란을 야기할 가능성이 커지고 있다.

방어적 기회와 '방어자 우위'의 확보

위협에도 불구하고 AI는 CRN 방위 역량을 획기적으로 개선할 수 있는 수단을 제공한다.

패턴 분석을 통한 탐지: AI는 방대한 데이터에서 '생활 패턴(Patterns of Life)'의 미세한 변화를 감지하여 비정상적인 물질 이동이나 실험 징후를 식별할 수 있다.

신속한 법의학 및 속성 식별: 공격이 발생한 후 그 주체를 식별하는 데 걸리는 시간을 단축함으로써 억제력을 강화한다. AI는 제한된 데이터셋에서도 공격자의 특징을 찾아내는 능력이 탁월하다.

시설 보안 및 자동화: AI 기반 사이버 방어 시스템은 핵시설이나 화학 플랜트에 대한 적대국의 사이버 공격을 실시간으로 차단하고, 사고 발생 시 자율 로봇을 이용한 복구 및 제독 업무를 수행할 수 있다.
 

4. 전략적 안정성을 위한 'AGI Rideout' 전략

인공 일반 지능(AGI)을 향한 전 세계적인 경주는 '먼저 달성하는 국가가 압도적 우위를 영구적으로 점할 것'이라는 기대를 낳고 있으며, 이는 선제적 공격이나 무제한적 군비 경쟁의 위험을 높인다. 이에 대응하여 RAND는 2026년 4월 27일, 'The AGI Rideout Strategy'를 발표했다.

라이드아웃 전략의 핵심 원칙과 목표

이 전략은 냉전 시대 핵 경쟁을 안정시켰던 전략적 경험에서 영감을 얻었으며, 기술적 우위 확보 경쟁 자체를 막기보다는 그 과정에서의 '전략적 재난'을 피하는 것을 최우선으로 한다.

재난 회피(Disaster Avoidance): AGI로 이행하는 경로에서 전쟁이나 문명적 붕괴를 초래할 수 있는 극단적 상황을 방지하는 데 자원을 집중한다.

인프라 및 생태계 탄력성: 미국의 AI R&D 인프라를 분산시키고 회복 탄력성을 높여, 적대국의 공격이 있더라도 기술적 진보가 중단되지 않도록 보호한다.

거부 및 비용 부과: 적대 행위자가 AI를 통해 얻으려는 이득을 부정(Denial)하고, 공격 시 치러야 할 비용을 극대화함으로써 공격 동기를 약화시킨다.

장기적 선택지 보존: 미래의 정책 결정자들이 고도화된 AI 환경에서도 여전히 정책적 주도권을 유지할 수 있도록 하는 'Option Space'를 확보한다.

전략적 AI 대응국(SARA)의 제안

라이드아웃 전략의 실행을 위해 보고서는 'Strategic AI Response Agency(SARA)'라는 전담 기구의 창설을 제안한다. (참고: 이는 연구 의제인 SARA와 명칭은 유사하나 실행 조직으로서의 성격을 갖는다.) SARA는 다음과 같은 기능을 수행한다:

위험 기술 모니터링: 전략적 안정을 해칠 수 있는 특정 AI 응용 프로그램의 등장을 실시간으로 감시한다.

적대적 역량 상쇄(Offsetting): 적대국이 AGI 기반 군사 기술을 확보했을 때, 이를 무력화할 수 있는 대항 기술을 신속하게 배치한다.

투명성과 절제: 미국이 경쟁국의 AI 발전을 물리적으로 방해하기보다는 자신의 시스템을 보호하는 데 집중하고 있다는 메시지를 명확히 전달하여 불필요한 공포로 인한 에스컬레이션을 방지한다.
 

5. 미 전쟁부(DOW)의 조직적 변화와 획득 혁신

인공지능의 빠른 진화 속도에 맞추기 위해 미 육군과 공군은 2025년과 2026년에 걸쳐 근본적인 조직 개편을 단행했다.9 이러한 변화는 AI와 CBRN 방어의 통합을 가속화하는 제도적 기반이 되고 있다.

CPE와 PAE 구조로의 전환

과거의 '사업 관리자' 중심 구조에서 '역량 포트폴리오' 중심 구조로 전환되었다. 명칭부터 'Program Executive Office'가 'Capability Program Executive(CPE)'로 변경되었으며, 이는 개별 장비(Widget)가 아닌 통합된 전투 능력을 제공하는 데 초점을 맞춘다.

CPE CBRND: 기존의 JPEO-CBRND가 CPE CBRND로 개편되었으며, 'PAE Layered Protection' 산하에서 계층화된 방어 역량을 통합 관리한다.

능력 포트폴리오 관리(CPM): 개별 프로그램의 성과보다는 해당 포트폴리오가 전체 역량 격차를 얼마나 효과적으로 메우는지를 평가한다. 이는 AI 소프트웨어와 같이 지속적인 업데이트와 통합이 필요한 기술을 획득하는 데 유리하다.

육군 데이터 운영 센터(ADOC)의 역할

2026년 4월 3일 가동을 시작한 ADOC은 미 육군의 '데이터 중심(Data-centric)' 군대로의 전환을 상징한다. ADOC은 전장의 방대한 데이터를 처리하여 지휘관에게 실시간 정보를 제공하는 '데이터의 911' 역할을 수행하며, AI 모델의 관리 및 배포를 담당하는 'AI 모델 가든' 기능을 포함한다. 이는 CBRN 탐지 센서에서 유입되는 데이터를 실시간으로 분석하여 오염 지역을 시각화하고 최적의 대응 경로를 제시하는 등의 작전 지원을 가능하게 한다.

6. 지정학적 기술 경쟁과 실제 전장의 사례: 2026년 이란 전쟁

2026년의 지정학적 환경은 인공지능이 실제 전쟁의 양상을 어떻게 바꾸는지 극명하게 보여준다. 특히 'Operation Epic Fury'로 명명된 이란과의 전쟁은 AI 통합 군사 시스템의 대규모 시험장이 되었다.

AI 기반 타겟팅과 의사결정의 가속화

미 중부사령부(CENTCOM)는 전쟁 초기 1,000개의 목표를 하루 만에 타격하는 등 전례 없는 속도의 작전을 수행했다.

Gospel 및 Lavender 시스템: 건물을 타격하기 위한 물리적 목표 식별과 인간 표적을 생성하는 데이터베이스 시스템이 가동되었다. 한때 37,000명의 잠재적 표적을 생성하기도 했던 이 시스템들은 정보 분석관의 검토를 거쳐 타격 승인 단계로 넘어간다.

의사결정 지연(Latency)의 압박: 작전 효율성 목표를 달성해야 한다는 압박 속에서 인간 운영자가 AI의 추천을 비판적으로 평가하기보다 시스템의 결정에 의존하게 되는 현상이 발생하고 있다. 이는 민간인 사상자 증가와 우발적 에스컬레이션의 위험을 높이는 요소로 지적된다.

드론 혁명과 전장 손실 양상의 변화

2026년 3월의 통계에 따르면, 러시아군의 전장 사상자 중 96%가 드론에 의한 것이었을 정도로 소형 무인기 및 AI 기반 자율 플랫폼의 비중이 압도적으로 높아졌다. 이러한 양상은 CBRN 방어 분야에도 시사하는 바가 크다. AI 기반 드론은 화생방 오염 지역의 정찰과 샘플 채취를 인간의 위험 없이 수행할 수 있는 반면, 적대국이 소형 드론을 이용해 정밀한 화학 또는 생물학적 공격을 감행할 수 있는 가능성을 열어주었기 때문이다.
 

7. 농업 및 경제 보안과 생물 보안의 결합

2026년 RAND 연구는 CBRN 위협의 범위를 전통적인 군사 시설을 넘어 국가의 경제적 근간인 농업 및 기반 시설로 확장하고 있다. 'Agricultural Security Considerations for the U.S. Corn Belt' 보고서는 미국의 옥수수 재배 지역에 대한 생물학적 위협과 이를 방지하기 위한 'Bioresiliency(생물 탄력성)' 전략을 다루고 있다.

농업 생물 테러의 위험과 통합적 방어

AI는 특정 작물에 치명적인 영향을 미치는 변종 병원체를 설계하거나 작물의 공급망 취약점을 분석하는 데 악용될 수 있다. 농업에 대한 공격은 즉각적인 대규모 인명 피해보다는 장기적인 경제 손실과 사회적 불안을 야기하며, 이는 국가 안보에 심대한 위협이 된다. RAND는 이를 방어하기 위해 다음과 같은 조치를 제안한다.

통합적 방어 접근: 생물학적 위협뿐만 아니라 환경적, 사회적 위험을 동시에 고려하는 다각적 감시 체계 구축.

합성 핵산 스크리닝: 생물학적 서비스 공급망에서 합성 DNA/RNA가 오용되지 않도록 하는 엄격한 모니터링 및 제어.

지역 사회의 탄력성: 농가와 지역 정부가 생물학적 사고 발생 시 신속하게 대응하고 복구할 수 있는 교육 및 자원 배분.
 

8. 미래 정책을 위한 전략적 시사점

2026년 RAND의 분석 보고서들은 인공지능과 CBRN 방위 정책의 결합이 단순한 기술적 보완이 아닌, 국가 안보 전략의 전면적인 재편을 요구하고 있음을 보여준다.

데이터 및 기술 거버넌스의 강화

AI는 '데이터'라는 연료 없이는 작동하지 않는다. 따라서 신뢰할 수 있는 데이터의 확보와 관리가 CBRN 방어의 승패를 결정한다. ADOC과 같은 기구를 통해 데이터의 무결성을 보장하고, AI 모델이 편향되거나 적대국에 의해 오염되지 않도록 'Inference Governance(추론 거버넌스)'를 확립해야 한다. 또한 생물학적 지식의 무분별한 확산을 막기 위해 AI 개발 기업들과의 협력을 통한 가드레일 설정이 필수적이다.

억제 및 위기 관리 프레임워크의 현대화

AI로 인해 빨라진 전장 템포는 인간 정책 결정자의 사고 시간을 단축시킨다. 오판을 방지하기 위해 AI 시스템의 투명성을 높이고, 에스컬레이션 임계값에 대한 명확한 국제적 합의를 모색해야 한다. 특히 'AGI Rideout' 전략이 제안하듯, 기술적 우위보다는 '전략적 재난 회피'를 우선순위에 두는Posture of Restraint(절제된 자세)를 유지함으로써 경쟁국 간의 불필요한 공포를 완화해야 한다.

범부처 및 국제적 협력 체계의 재설계

CBRN 위협은 국경이 없으며, AI 기술은 국적에 관계없이 확산된다. BWC(생물무기금지협약), UNSCR 1540 등 기존 국제 체제를 AI 시대에 맞춰 현대화하고, 정보 공유를 위한 글로벌 생물 감시 네트워크를 구축해야 한다.3 국내적으로도 국방부, 정보기관, 보건부, 과학기술 부서 간의 벽을 허물고 AIxCBRN 위험에 공동으로 대응하는 통합 연구 의제를 지속적으로 추진해야 한다.

2026년의 RAND 연구 보고서들은 AI가 CBRN 위험 지형을 근본적으로 재구성하고 있음을 경고하는 동시에, 이를 극복하기 위한 구체적인 전략적 로드맵을 제시하고 있다. 인공지능은 CBRN 위협을 가속화하고 진입 장벽을 낮추는 위험 요소인 동시에, 탐지와 대응 능력을 비약적으로 향상시킬 수 있는 기회의 도구이기도 하다. 미국과 그 동맹국들은 조직적 고립을 타파하고, 데이터 중심의 획득 및 운영 체계를 확립하며, 전략적 안정성을 유지하기 위한 절제된 억제 전략을 수립함으로써, 다가오는 AGI 시대의 복합적인 안보 도전에 대비해야 할 것이다. 2026년에 설정된 이 전략적 연구 의제와 조직 개편은 향후 수십 년간의 국가 안보를 결정짓는 중대한 초석이 될 것으로 평가된다.

대한민국성우회 안보전략연구원장 김갑진