북한의 인공지능 역량 평가는 공개 논문 수와 초거대 모형 보유 여부에 한정될 경우 군사·치안·사이버 분야의 실제 활용 가능성을 충분히 반영하기 어렵다. 본 고는 북한 연구자가 공개한 음성 인공지능 논문과 연산 장비 활용 정황을 분석하여 제한된 자료와 구세대 장비 조건에서 특정 임무용 기능을 구현하려는 북한 인공지능 연구의 특성을 평가하였다. 분석 결과, 호출어 식별 연구는 공개 음성자료와 휴대 단말급 연산칩을 활용하여 대기 장비의 명령어 호출 기능을 구현한 응용 연구 성격을 보였다. 음성합성 연구는 제한된 한국어 음성자료와 서버급 그래픽처리장치를 활용하여 합성음 생성 속도와 자연성 개선을 시도하였다. 억양 식별 연구와 음성 활동 탐지 연구는 방송·웹 영상 추출 자료와 잡음 음성자료를 활용하여 발화 특성 판별 및 현장 음성 구간 선별 기능을 검증하였다. 해당 논문들에서는 엔비디아 테슬라 P100과 지포스 RTX 2070가 활용되었는데 이는 북한 인공지능 연구가 중소형 모델 학습과 민수용 그래픽카드 실험에 집중되어 있음을 보여준다. 또한 퀄컴 스냅드래곤 820 활용 정황은 연구실 수준의 학습 결과를 소형 장비 탑재 환경에서 검증하려는 시도를 보여준다. 이러한 양상은 북한이 자체 연산 자원 제약에도 외부 모형 접속과 공개 가중치 모델을 병행할 경우 감시·식별·기만 기능을 보강할 가능성을 제기한다. 따라서 북한 인공지능 역량 평가는 연구 규모와 장비 세대에 대한 정량적인 판단을 보완하여, 자료 처리 능력과 실행 환경을 종합 검토할 필요가 있다. 또한 장비 활용 정황과 군사·공작 분야 적용 가능성도 병행 검토하여 제한 자원 조건에서의 임무형 인공지능 운용 가능성을 조기에 식별할 필요가 있다.

(출처: 국가안보전략연구원)