GPT-5가 공개됐다. ‘박사급 전문가 수준’이라 한다. 어떤 변화를 가져올 지 가늠하기 어렵다.

얼마 전 대통령께서 이런 말씀을 했다.

“AI가 중요하다는 건 알겠는데, 솔직히 무슨 말인지 잘 모르겠어요. 참모들이 하자니까 믿고 맡기는 거지…”

이 말은 단순한 기술 무지가 아니다. 오히려, AI 시대에 꼭 필요한 질문을 던진 것이다.

“내가 이해하지 못한 결정을 과연 책임질 수 있는가?”

“이해 없이 AI에 맡겨도 괜찮은가?”

이 질문은 대통령만의 것이 아니다. 오늘날 정책을 결정하는 모든 분들이 던져야 할 핵심 질문이다. 왜냐하면, AI는 점점 더 많은 ‘결정’을 대신하게 될 것이기 때문이다.

이해 없는 결정은, 책임질 수 없다

의사결정에는 책임이 따릅니다. 그 결정이 국민에게 어떤 영향을 주고, 예산과 자원이 어디에 배분될지 좌우하기 때문입니다.

그런데 AI가 “이게 맞는 답입니다”라고 말한다고 해서, 그 판단의 과정을 이해하지 못한 채 따르게 된다면?

그건 결정이 아니라 책임 회피가 됩니다. AI도 마찬가지입니다.

아무리 정답을 잘 말하더라도, 그 판단이 어떻게 나왔는지를 이해할 수 없다면, 우리는 신뢰도, 책임도 가질 수 없습니다.

AI가 ‘판단’을 하려면, 단순한 정답 머신을 넘어서야

오늘날 대부분의 AI는 과거의 지식과 데이터를 바탕으로 학습해 작동합니다. 즉, 이미 있었던 문제와 이미 있었던 해답을통계적으로 찾아서 비슷한 상황에 적용하는 방식입니다.

예를 들어,

• 과거의 교통량 데이터를 학습한 AI는 내일 교통 혼잡을 예측하고,

• 수년간의 병원 기록을 학습한 AI는 특정 질병의 진단을 도와줍니다.

이 방식은 많은 분야에서 유용하지만, 중요한 한계가 있습니다.

‘과거 데이터 기반 AI’의 한계는 이것입니다

1. 과거에 없던 상황엔 무력합니다

팬데믹, 이상기후, 지정학적 위기처럼 기존에 없던 문제는 과거 데이터를 아무리 학습해도 예측할 수 없습니다.

2. 변화에 느립니다

정책, 제도, 문화, 기술이 변할 때 AI는 과거의 패턴에 갇혀 엉뚱한 판단을 할 수 있습니다.

3. 왜 그런 판단을 했는지 설명하지 못합니다

“데이터가 그렇게 말해서”라는 이유는 의사결정자에게도, 국민에게도 충분하지 않습니다.

인간은 ‘상황을 상상’하고 판단한다

우리는 단순히 과거 사례를 떠올리는 것이 아니라, “이러면 어떻게 될까?”라는 ‘상상력 기반의 판단’을 합니다.

예를 들어 정책을 설계할 때는,

• 새로운 법이 도입되면 시장은 어떻게 반응할지,

• 세금을 조정하면 국민의 행동이 어떻게 달라질지,

머릿속으로 시뮬레이션을 합니다.

이런 인간의 판단 구조를 본떠서 AI도 똑같이 ‘판단하고 설명할 수 있는 능력’을 갖추도록 하려면 단순한 기계학습을 넘어선 접근이 필요합니다.

그래서 BAS 모델링이 필요합니다

그 해답 중 하나가 BAS 모델링입니다.

BAS는 세 가지 요소의 결합입니다.

• B: Big Data → 현실에서 벌어지는 다양한 정보를 반영합니다.

• A: AI (Artificial Intelligence) → 데이터 속의 패턴을 학습하고 예측합니다.

• S: Simulation → 미래의 다양한 정책 시나리오를 가상 실험해봅니다.

예를 들어,

• 탄소세를 도입했을 때 산업별 영향은?

• 출산장려금을 늘렸을 때 실제 출산율은 변할까?

이런 가정들을 모델에 넣어 시뮬레이션할 수 있어야 정책 결정이 사후 분석이 아니라 사전 실험이 됩니다.

‘모델링’과 ‘시뮬레이션’은 다르다

여기서 한 가지, 꼭 짚고 넘어가야 할 점이 있습니다. 많은 분들이 모델링과 시뮬레이션을 헷갈립니다.

• 모델링(modeling)은 복잡한 현실을 이해 가능한 구조로 정리하는 작업입니다. (예: 도시교통, 전염병 확산, 기후변화 원리를 수식이나 알고리즘으로 표현)

• 시뮬레이션(simulation)은 그 모델을 바탕으로 “이런 조건을 주면 어떤 결과가 나올까?”를 가상으로 실험해보는 과정입니다.

즉, 모델링이 없으면 시뮬레이션은 불가능하고, 모델이 부정확하면 결과는 신뢰할 수 없습니다. 현재 대분의 AI 모델은 ‘블랙박스’ 입니다.

AI가 행동할수록, 설명은 더 중요해진다

이제 AI는 단순히 정보를 요약하는 수준을 넘어, 실제로 판단하고 행동하는 존재로 진화하고 있습니다.

• 행정 업무를 자동화하고,

• 법령을 제안하며,

• 기반시설을 관리하고,

• 국민과 직접 상호작용하는 일까지 맡게 됩니다.

이런 ‘에이전트 AI’, ‘피지컬 AI’ 시대에는 AI의 판단이 사람의 결정만큼이나 투명하고 설명 가능해야 합니다.

모든 결정권자가 던져야 할 4가지 질문

AI를 도입하거나 AI 기반 정책을 결정할 때, 모든 의사결정자는 다음 4가지를 스스로 물어야 합니다:

1. AI의 판단 과정, 내가 이해할 수 있는가?

2. 그 판단을 국민에게 설명할 수 있는가?

3. 새로운 상황에도 유연하게 대응할 수 있는가?

4. 결과에 대해 내가 책임질 수 있는가?

결론: ‘정답’보다 중요한 것은 ‘이해’와 ‘책임’

정책 AI는 단지 똑똑한 계산기가 되어선 안 됩니다. 이해할 수 있어야 하고, 시나리오를 상상할 수 있어야 하며, 결과를 설명할 수 있어야 합니다.

AI는 도구이고, 결정하고 책임지는 주체는 사람입니다. 그래서 정책의사결정자는 기술을 몰라도, AI 판단의 구조와 한계는 반드시 이해해야 합니다.

그것이 진짜로 책임질 수 있는 결정을 만드는 길입니다.

마지막으로, 한 문장만 기억해주십시오.

“판단은 위임할 수 있어도, 효과에 대한 책임은 위임할 수 없습니다.” 믿고 맡길 수는 있어도, ‘국민 행복’과 ‘국가 발전’에 얼마나 기여하는지 효과도(MOE: Measure of Effectiveness)는 직접 확인해야 합니다. 그것이 진짜 책임입니다.

출처 : 브랜드뉴스(BRAND NEWS)(https://www.ibrandnews.com)