AI의 발전 속도는 상상을 넘어섰다.

인식형(Perception) AI와 생성형(Generative) AI는 이미 인간의 감각과 언어 능력을 초월했다. 데이터를 모으고, 분석하고, 새로운 지식을 만들어내는 능력은 경이롭다. 이런 AI는 인간의 사고를 확장시키는 훌륭한 보조 도구다. 그러나 보조 도구와 자율적 시스템은 전혀 다르다.

설계 원칙을 잊은 지능

AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계, 즉 에이전트(Agentic) AI와 피지컬(Physical) AI로 넘어가면 이야기는 달라진다. 이들은 정보를 흉내 내는 수준을 넘어, 현실 세계를 직접 움직이는 존재다.

자율주행차, 로봇, 무기체계, 산업 제어 시스템 등 – 이런 AI가 잘못 설계되면 실제 피해로 이어진다. 따라서 이들은 반드시 설계 원칙(Design Principles) 위에 세워져야 한다. 설계 원칙이란 단순한 절차나 규칙이 아니다.

그것은 세상이 작동하는 이치(Principle), 즉 신뢰성과 안전성, 효과성과 효율성을 유지하기 위한 최소한의 질서다. 한계를 모른 채 성능만을 좇는 설계는 지능이 아니라, 위험한 자동화를 낳는다.

목적보다 수단이 앞선 시대

오늘의 AI 개발은 “무엇을 위해?”보다 “무엇을 학습시킬까?”로 시작한다. 목적이 아니라 수단이 목적을 대신했다. 그 결과 우리는 방향 없는 효율, 의미 없는 성능에 빠져 있다.

AI는 이유를 모른 채 답을 내놓는다. 패턴을 모방할 뿐, “왜 그렇게 판단했는가”를 설명하지 못한다. 그건 이치를 모르는 지능, 즉 원리를 잃은 계산기다. 데이터가 없으면 판단하지 못하고, 예외 상황에서는 거짓을 만들어낸다. 이건 과학이라기보다 통계적 주술에 가깝다.

지식을 넘어, 원리를 향해

지식을 생성하는 AI는 인간의 창의와 사고를 확장시키는 훌륭한 동반자다. 그러나 현실을 직접 제어하는 피지컬 AI나 자율적 에이전트 AI는 다르다.

그들은 설계 원칙의 제약 안에서만 자율을 허락받아야 한다. 자율이란 통제의 반대가 아니라, 이치 안에서의 자유이기 때문이다. 결국 AI의 문제는 지능이 부족해서가 아니다. 원리를 잊었기 때문이다.

AI를 더 똑똑하게 만드는 것이 아니라, AI를 원리에 맞게 설계하고, 목적에 맞게 쓰는 것, 그것이 진짜 혁신이다.

BAS, 지혜로 가는 다리

이제 AI를 다시 설계의 자리로 돌려놓아야 한다. 그 해법이 바로 BAS(Big data + AI + Simulation)다. 데이터로부터 지식을 얻고, 시뮬레이션으로 원리를 검증하며, AI를 단순한 모방자가 아니라 이치에 맞는 판단자로 진화시키는 길이다.

AI가 인간을 초월하는 것이 문제가 아니다. 문제는 그것이 이치를 벗어나 초월하려 할 때다. 그 순간, 기술은 도구가 아니라 위험한 존재가 된다.

그래서 우리는 다시, 설계 원칙으로 돌아가야 한다. 그것이 AI 시대를 지혜롭게 이끄는 유일한 길이다.

AGI나 ASI도 마찬가지다.