미 공군 장관 프랭크 켄달(Frank Kendall)은 “X-62A 팀은 최첨단 머신러닝 기반 자율성이 역동적인 전투 기동에 안전하게 사용될 수 있음을 보여주었다”고 말했다. "팀은 자율 기술의 안전하고 윤리적인 사용에 대한 미국 규범을 준수하면서 이를 달성했다."

과제: AI가 조종하는 비행기는 군대에 도움이 될 수 있다. AI는 조종사의 부상과 사고를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 많은 데이터를 신속하게 분석하여 더 많은 정보에 입각한 결정을 더 빠르게 내릴 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

켄달은 2023년에 "당신이 찾을 수 있는 최고의 조종사는 무언가를 하는 데 몇 십분의 1초가 걸리는 것이다."라고 말했다. "AI는 마이크로 초 안에 이를 수행할 것이다. 성능이 훨씬 향상될 것이다."

그러나 군대가 AI에게 전투기 제어권을 부여하기 전에 시스템이 해야 할 일을 수행할 수 있다고 신뢰할 수 있는지 알아야 한다. 이는 목표를 완수할 뿐만 아니라 공군 조종사가 따르는 것과 동일한 안전 및 윤리 규칙을 따르는 방식으로 이를 수행한다는 것을 의미한다.

아이디어: DARPA(국방고등연구계획국)는 공중전이라고도 알려진 다른 항공기와의 근거리 전투 중에 전투기를 작동하도록 AI를 훈련시켜 개념을 테스트하기로 결정했다.

"공중전은 매우 위험하다. 따라서 머신러닝이 공대공 전투만큼 위험한 환경에서 효과적으로 작동할 수 있다면 덜 위험하지만 똑같이 복잡한 애플리케이션을 모색할 때 인간의 신뢰를 얻을 수 있는 큰 잠재력이 있다."고 공군 시험 조종사 학교의 사령관인 제임스 발피아니(James Valpiani)대령은 말했다.

플라잉 ACE(Flying ACE): 2019년 DARPA는 AI 전투기 조종사 개발을 위해 ACE(Air Combat Evolution) 프로그램을 시작했으며, 2020년에는 8개 팀이 AlphaDogfight Trials Final에서 경쟁했으며 훈련된 AI와 실제 인간 조종사가 시뮬레이션된 공중전을 벌였다.

그 AI 중 최고의 AI가 챔피언십 경기에서 인간 조종사를 5-0으로 이겼다.

그러나 실제 세계의 물리학은 시뮬레이션하기가 엄청나게 어렵기 때문에 AI가 실제 무언가에 대한 제어권을 부여받았을 때 시뮬레이션에서처럼 잘 수행되지 않는 "시뮬레이션-실제 격차"라는 현상이 발생한다. 로봇, 자동차, 항공기처럼 말이다.

DARPA가 AI 전투기 조종사가 임무를 수행할 수 있는지 알아내는 유일한 방법은 실제 제트기에 대한 통제권을 부여하는 것이었다. X-62A 또는 VISTA("가변 기내 시뮬레이터 테스트 항공기")로 알려진 개조된 F-16 제트기를 사용하여 2022년 12월에 처음으로 이 작업을 수행했다.

"큰 문제는 발생하지 않았지만 가상에서 라이브로 전환할 때 예상되는 시뮬레이션 기반 결과와 비교하면 몇 가지 차이점이 있었다."고 비행 후 ACE의 DARPA 프로그램 관리자인 라이언 헤프론(Ryan Hefron) 중령이 말했다.

궁극적인 테스트: 2023년 9월까지 ACE 팀은 AI 전투기 조종사가 인간 F-16 조종사와 공중전을 벌일 준비가 되었다고 판단했다. 그리고 전투 시나리오에서 기대했던 대로 정확히 작동했다. 안전 조종사가 VISTA에 탑승했지만 비행기를 제어할 필요는 없었다.

"우리는 기동을 사용하여 안전을 구축했다. 먼저 방어하고 공격한 다음 시속 1,200마일로 2,000피트까지 접근하는 전면적인 전면 교전을 실시했다."고 공군 시험 조종사 학교 부사령관인 마리안 칼렌 (Maryann Karlen) 중령이 말했다.

https://youtu.be/C8yjtaZfNCw

앞으로 전망: ACE 팀은 AI 전투기 조종사와 인간 조종사 간의 첫 번째 공중전에서 누가 승리했는지 또는 점수를 유지했는지 말하지 않는다. 그러나 그들은 2024년까지 테스트를 계속하고 공중전에서 배운 내용을 다른 유형의 시나리오에 적용할 계획이라고 말했다.

공군 시험 조종사 학교(Air Force Test Pilot School)의 수석 시험 조종사인 빌 그레이(Bill Gray)는 "공중에서 자동 인공지능 시스템 테스트를 시작할 수 있도록 공중전이 해결해야 할 문제였다."라고 말했다. "우리가 배우고 있는 모든 교훈은 자율 시스템에 제공할 수 있는 모든 작업에 적용된다."