정보 수집 및 분류:
위성 이미지, 신호 정보, 오픈소스 정보를 AI가 대량 처리.
국가지리정보국(NGA)의 Maven System과 연동해
'관심 지점(Points of Interest)'을 식별·분류·순위화.

표적 후보 생성 및 우선순위 결정:
클로드는 군사 정보 장교에게 표적 후보와 좌표를 제공하는 역할을 수행.
개전 24시간 내 1,000개 이상 표적 타격을 가능하게 한 핵심 요소.

운용 기획 및 시뮬레이션:
다리오 아모데이가 CBS뉴스에 직접 인정
클로드는 "정보 분석, 모델링 및 시뮬레이션, 작전 기획, 사이버 작전" 등
광범위한 군사 영역에서 사용 중.

베네수엘라 작전 선례:
클로드는 이미 베네수엘라 마두로 대통령 체포 작전(Palantir Maven)에도
활용된 전례가 있음.
이란 전쟁에서의 사용은 이 연장선상.

레드라인 1:
클로드를
미국 시민에 대한 대규모 국내 감시(Mass Domestic Surveillance)에 사용 금지.
아모데이는
"AI 기반 대규모 감시는
 우리의 기본적 자유에 심각하고 새로운 위험을 제시한다"고 명시적으로 밝힘.

레드라인 2:
클로드를
인간 감독 없는 완전 자율 살상 무기(Fully Autonomous Lethal Weapons)에 사용 금지.
기술적 신뢰성 문제와 도덕적 책임 문제가 핵심 근거.

민간피해 완화 및 대응(CHMR) 프로그램:

이라크·아프간 전쟁의 교훈으로 설립된 프로그램.
공격 전 민간 피해 위험 평가,
공격 후 민간인 피해 조사,
반복 학습을 통한 표적 정확도 향상이 핵심 기능.

200명 인력이 배치되어 있었음.


헤그세스의 해체:

헤그세스는 2025년부터
CHMR을 "살상력에 도움이 안 된다"는 이유로 체계적으로 해체.
민간피해 담당 인원이 200명에서 40명 미만으로 감소 (80% 이상 삭감).
중부사령부(CENTCOM) 담당 팀은 10명에서 1명으로 축소.
(Politico 보도)


전 수석 분석관의 증언:

웨스 브라이언트(Wes Bryant)
전 펜타곤 민간피해 완화 수석 분석관은
이번 미납 학교 폭격에 대해 "기본적인 표적 교리와 기준의 실패"라고 규정.
"이것은 엄청난 과실(Colossal Negligence)"이라고 미 정부 관리가 표현.


발언의 위선:

헤그세스는
2026년 3월 언론 브리핑에서
"미국만큼 민간인 피해 예방에 노력하는 나라는 없다"고 말했다.

이 발언 직전에
그가 그 예방팀을 해체했다는 사실과 함께 읽어야 한다.

1단계 — 정보 수집·분류 오류:
국가지리정보국(NGA)과 방위정보국(DIA)은
2013년 이전 데이터를 기반으로 해당 좌표를 IRGC 군사 시설로 분류.
AI가 이 정보를 그대로 처리하면서 오류가 파이프라인에 진입.

2단계 — 갱신 실패:
2016년 이후 구글어스를 포함한 공개 위성 이미지에서도
학교 운동장의 색색 벽화, 아이들이 노는 모습이 확인 가능했다.
AP 연구팀은 공습 이전에도
공개 위성 이미지를 분석하면 민간 시설임이 식별 가능했다고 분석.
AI 시스템이 이 최신 정보를 통합하지 못했거나,
처리했더라도 기존 분류를 우선시했을 가능성.

3단계 — 인간 검토의 형식화:
1,000개 표적을 24시간에 처리한다는 것은 표적당 평균 86.4초의 검토 시간을 의미.
이스라엘 가자 전쟁 'Lavender' AI 사례에서
분석관의 표적 검토 시간은 평균 20초 미만이었음.
자동화 편향 속에서 인간 승인은
형식적 도장 찍기가 된다.

4단계 — 책임의 증발:
AI 개발사는 "자율 무기가 아니었다"고 한다.
군은 "최종 승인은 인간이 했다"고 한다.
정치인은 "이란이 한 것"이라 거짓말을 한다.

이 세 개의 방어막 사이에서
아이들의 죽음에 대한 법적·도덕적 책임은 사라진다.

2015년 아프간 쿤두즈 병원 폭격:
국경없는의사회(MSF) 병원 폭격. 42명 사망.
인간 오판으로 결론.
해당 사건은 전면적 군 조사와 다수 책임자 징계로 이어짐.
AI가 관여하지 않아 책임 소재가 명확했음.

2021년 카불 드론 공격:
ISIS 테러리스트를 타격하려다 구호단체 직원과 어린이 10명 사망.
이후 전면 조사·책임자 심문.
AI 관여 없음.

2024년 이스라엘 가자 'Lavender' AI:
AI가 37,000명을 표적으로 선정.
분석관은 평균 20초 검토.
"AI의 결정을 인간의 결정처럼 다뤘다"는 전직 정보장교 증언.
수만 민간인 사망에 AI가 구조적 기여.

2026년 미납 학교 — 결정적 차이:
   AI 관여
+ 민간피해 예방 시스템 사전 해체
+ 정치 지도자의 공식 거짓말
+ 조사 기관 인력 90% 삭감으로 인한 조사 능력 저하.

이 네 가지가 동시에 작동한 최초의 사례.

구별 원칙(Principle of Distinction):
국제인도법의 핵심 원칙.
민간인과 전투원, 민간 시설과 군사 목표물을 반드시 구별해야 함.
공개 위성 이미지로도 학교로 식별 가능했다면,
이 원칙을 지킬 수 있었음을 의미.

비례성 원칙(Principle of Proportionality):
기대되는 군사적 이익이 민간인 피해를 초과해서는 안 됨.
이미 민간 학교로 전용된 부지를
군사 목표로 삼아 어린이 170여 명을 살상하는 것은
이 원칙에 정면으로 위배.

더블탭의 법적 문제:
알자지라 보도에 따르면
학교에는 이중 타격이 가해졌을 가능성이 있음.
구조대·부모가 도착한 후 2차 타격은
국제인도법에서 특별히 금지된 행위.

AI와 책임 공백(Accountability Gap):
국제인도법 전문 저널 EJIL은
"AI 지원 표적 선정은
 기존 국제인도법이 상정하지 못한 책임 공백을 만든다"고 분석.
미국 웨스트포인트 리버연구소는
"AI 자율 무기가 누군가의 잘못된 패턴 인식 알고리즘으로 표적을 잘못 선정했을 때,
 책임자를 특정하기가 극도로 어렵다"고 지적.

"AI가 전쟁에 쓰이는 건 당연한 것 아닌가?"
— 이 반응은 책임 공백의 구조적 위험을 보지 못하는 것이다.

"AI 개발사가 잘못한 것 아닌가?"
— 이 반응은 헤그세스의 예방 시스템 해체와 트럼프의 거짓말을 면죄해준다.

이 사건에서 올바른 반응은 세 개의 질문을 동시에 묻는 것이다:
AI는 무엇을 했는가, 인간은 무엇을 하지 않았는가, 그리고 법은 이것을 막을 수 있는가.