새해의 시작은 방향을 묻는 데서 출발한다

새해가 되면 우리는 늘 더 빠르게, 더 많이, 더 강하게를 이야기한다. 그러나 지금 우리에게 더 중요한 질문은 속도가 아니라 방향이다. AI 역시 마찬가지다. 지난 몇 년간 AI는 혁신의 이름으로 급속히 확산되었지만, 이제는 그 발전 방향이 우리 사회와 국가가 직면한 문제에 제대로 응답하고 있는지 되돌아볼 시점에 와 있다.

학습 중심 AI가 만든 성과와 남겨진 한계

빅데이터를 기반으로 한 기계학습은 분명 많은 성과를 만들어냈다. 반복 업무의 자동화, 패턴 인식, 효율 개선 등에서 AI는 이미 일상의 일부가 되었다. 그러나 이 방식은 과거 데이터가 충분히 축적된 영역에서만 강점을 가진다. 새로운 전략, 전례 없는 위기, 복합적인 이해관계가 얽힌 문제 앞에서 학습 중심 AI는 쉽게 한계를 드러낸다.

국방, 에너지, 교통, 의료, 사회 정책과 같은 영역은 모두 동적시스템이다. 시간에 따라 상태가 변하고, 하나의 선택이 장기적인 결과를 낳는다. 이런 문제에서 필요한 것은 단순한 예측이 아니라, 어떻게 운용하고 통제할 것인가에 대한 판단이다. 학습은 과거를 설명할 수는 있어도, 미래를 설계하기에는 부족하다.

도전 없는 혁신은 없고, 실험 없는 도전은 위험하다

혁신은 언제나 도전에서 시작된다. 그러나 도전은 실패의 가능성을 동반한다. 현실 세계에서의 실패는 비용이 크고 되돌릴 수 없다. 그래서 우리는 종종 도전을 미루거나, 검증되지 않은 직관에 의존해왔다.

여기서 필요한 것이 실험이다. 실험은 실패를 허용하되, 그 실패를 통제 가능한 형태로 만든다. 디지털트윈과 시뮬레이션은 현실 시스템을 모델로 옮겨와, 다양한 선택과 전략을 가상공간에서 미리 시험할 수 있게 한다. 도전이 무모함이 아니라 준비된 선택이 되는 순간이다.

학습을 넘어, 도전과 실험을 돕는 AI로

이 과정에서 AI의 역할도 달라져야 한다. AI가 모든 것을 학습해 대신 결정하는 구조는 동적시스템 앞에서 위험하다. 대신 AI는 가설을 세우고, 실험을 설계하며, 결과를 해석하는 조력자가 되어야 한다.

Big Data, AI, Simulation을 결합한 BAS 기술은 이러한 역할 전환을 가능하게 한다. 데이터는 현실을 관측하고, AI는 추론을 보조하며, 시뮬레이션은 가상실험을 통해 검증한다. 이 구조 안에서 AI는 예측 도구를 넘어, 판단을 돕는 지혜의 도구로 기능한다.

국가 전략자원으로서의 BAS와 WAiSER

한국디지털트윈연구소가 개발한 BAS 기술과 WAiSER는 이러한 전환을 현실에서 구현할 수 있는 중요한 자산이다. 이 기술들은 단순한 플랫폼이나 도구를 넘어, 동적시스템을 이해하고 운용하기 위한 실험 기반 지능의 핵심 인프라를 지향한다.

만약 BAS와 WAiSER가 국가 차원에서 전략자원으로 활용된다면, 우리는 데이터와 연산 경쟁을 넘어서는 새로운 길을 모색할 수 있다. 이는 AI 3강을 목표로 하는 전략뿐만 아니라, 물리적 세계와 직접 상호작용하며 판단하고 행동하는 피지컬 AI 분야에서 1강으로 도약하기 위한 현실적인 디딤돌이 될 수 있다.

새해, 더 큰 AI가 아니라 더 잘 쓰는 AI를 향해

새해는 새로운 다짐을 말하기에 앞서, 무엇을 버리고 무엇을 전환할지 결정하는 시간이다. 더 큰 모델과 더 많은 데이터가 아니라, 도전과 실험을 가능하게 하는 구조가 필요하다. 학습 중심 AI에서 벗어나, 가상실험을 통해 미래를 준비하는 AI로 나아가야 한다. 혁신을 이루고 싶다면, 혁신을 위한 AI부터 다시 설계해야 한다. 그리고 그 출발점은 이미 우리 곁에 있다.