Helsing은 2026년 11월 11일 베를린에서 열린 행사에서 Clarity를 공개했다. 이 소프트웨어는 수백 개의 전문 AI 에이전트로 구성돼 센서 정보, 오픈소스 정보, 문서 보고서와 기존 군사 시스템의 데이터를 취합한다. 에이전트들은 각종 객체를 공통 군사 온톨로지에 따라 분류하고 우선순위를 매긴 뒤, 담당자에게 추천 결과를 전달한다. 사람이 이를 승인해야만 시스템이 표적 정보를 무기 플랫폼에 넘긴다. Helsing은 추천 결과마다 승인한 장교의 이름이 기록된다고 밝혔다.
회사에 따르면 Clarity는 고객이 보유한 하드웨어에서 작동하며 유럽에서 개발한 모델을 사용한다. NATO의 모듈형 개방형 시스템 접근법(Modular Open Systems Approach)을 따르기 때문에 제조사와 관계없이 무기에 연결할 수 있다. Helsing은 데이터와 알고리즘을 군이 전적으로 통제할 수 있다고 강조하며, 이를 해외 의존을 막는 안전장치로 내세운다.
더 넓은 시장에서의 입지
이 플랫폼은 Palantir 같은 미국 기업이 주도하는 시장에 진입한다. Palantir의 Maven 시스템은 이미 미 국방부와 NATO의 업무 체계에 도입돼 있다. Helsing은 우크라이나에 드론을 공급하며 전투 현장에서의 경험을 내세울 수 있는 몇 안 되는 유럽 업체 중 하나다. 다만 Clarity를 사용하는 고객이 이미 있는지는 밝히지 않았다. 독일 연방군(Bundeswehr)은 2027년부터 AI 기반 도구를 도입할 계획을 발표했으며, 이에 따라 Clarity 같은 시스템의 시장이 열릴 수 있다.
위험 요소와 남은 의문
최근 사례들은 AI 기반 표적 선정이 잘못될 수 있음을 보여준다. 이란에서는 미군이 Palantir와 Claude를 연결한 시스템을 사용해 몇 시간 만에 수천 개의 표적을 추천했고, “컴퓨터가 이렇게 하라고 했다”는 식의 판단을 우려하는 목소리가 나왔다. 가자지구에서는 별도의 시스템이 민간인 수만 명을 표적으로 표시했으며, 표적 하나당 사람의 검토에 걸린 시간은 약 20초에 불과했다. 2026년에는 미국의 한 챗봇이 중국 선박에 핵 관련 부품이 실려 있다고 잘못 보고해 군사적 긴장으로 이어질 뻔한 일도 있었다. 여러 데이터를 결합해도 환각이 발생할 수 있음을 보여주는 사례다. Helsing은 승인한 사람의 이름을 기록해 책임 소재를 분명히 하겠다고 밝혔지만, Clarity의 검증 절차나 독립적인 성능 시험에 대해서는 구체적으로 설명하지 않았다.
왜 중요한가
Clarity는 유럽 군대에 미국산 표적 선정 소프트웨어의 자국산 대안을 제공하며, 데이터 주권과 추적 가능한 인간의 책임을 약속한다. 하지만 AI 결과를 검증할 명확한 기준이 없다면 우발적이거나 불법적인 공격의 위험은 남는다. 지휘관들이 과거의 실수를 피하려면 철저한 검토 절차를 마련해야 한다.
