지식은 과거, 정보는 현재, 지혜는 미래다.정보와 지식을 넘어 지혜가 필요한 시대!!

2016년, 바둑 인공지능 알파고가 인간 최고 수준의 기사, 이세돌을 이긴 장면은 전 세계에 충격을 주며 AI 시대의 서막을 알렸다. 이후 AI는 의료, 제조, 금융, 국방, 교육 등 거의 모든 영역에 빠르게 확산되었고, 최근 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI의 등장은 마치 영화 속 미래가 현실이 된 듯한 착각마저 불러일으키고 있다.

우리는 지금 분명 AI 기술이 사회 전반을 뒤흔드는 열풍의 절정기에 서 있는 듯하다. 그러나 이 열풍의 중심에서, 우리는 근본적인 질문을 던져야 한다.

“AI는 정말 우리 앞의 문제들을 해결하고 있는가?”

“이 절정 이후, 우리는 어디로 가야 하는가?”

바둑처럼 규칙이 명확하고 승패가 수치로 결정되는 폐쇄형 체계에서는 AI가 인간을 넘어설 수 있다. 언어 생성 AI 역시 방대한 과거 데이터를 학습해 매끄러운 문장을 생성할 수 있다. 그러나 이것은 결국 과거의 패턴을 반복하고 예측하는 기계학습의 결과일 뿐이다.

문제는 현실이 그렇게 단순하지 않다는 데 있다. 우리가 마주하는 대부분의 문제는 목적이 고정돼 있지 않고, 상황에 따라 경계가 바뀌며, 다양한 제약조건과 예측 불가능한 상호작용 속에서 시간에 따라 끊임없이 변화한다. 오늘의 해법이 내일에는 무용지물이 될 수 있는 이유다.

더 근본적으로는, 우리가 아는 것은 언제나 유한하며, 우리가 모르는 것은 언제나 무한하다는 사실을 인식해야 한다. 인간이든 AI든, 그 어떤 시스템도 모든 가능성과 모든 상황을 아는 것은 불가능하다. 결국 문제 해결이란 한정된 지식과 자원으로 무한한 불확실성에 대응하는 지혜의 과정이어야 한다.

따라서 현실 문제 해결에는 다음과 같은 조건들이 필수적이다.

명확한 목적 설정, 문제의 경계 정의, 제약조건 인식, 그리고 시간에 따른 상태 변화 분석.

이러한 요소는 단순한 데이터 축적이나 문장 예측으로는 다룰 수 없다. 아무리 유창한 문장을 만들어내는 AI라도, 복잡한 시스템의 인과관계를 분석하거나, 미래를 가상으로 실험하고 검증할 수는 없다.

이제 필요한 것은, 과거의 지식 기반 AI를 넘어선 지혜 기반 문제 해결 능력이다. 이를 위한 새로운 접근으로 주목받는 것이 바로 BAS, 즉 Big Data + AI + Simulation이다.

빅데이터는 문제의 다양한 상황과 맥락을 제공하고, AI는 정보를 분석하고 질문에 답하는 도구로 활용되며, 시뮬레이션, 특히 디지털트윈은 가상 공간에서 현실 시스템을 실험하고 인과를 검증하는 역할을 한다.

여기에 인간의 판단과 가치, 목적 의식이 더해질 때, 우리는 현실의 복잡한 문제를 단순화하고, 실현 가능한 해법을 도출할 수 있다.

AI 기술은 앞으로도 계속 진화할 것이다. 하지만 진짜 중요한 질문은 기술 그 자체가 아니라,

“그 기술로 우리는 무엇을 해결하고 있는가?”

“우리는 기술과 함께 어떤 문제를 어떻게 정의하고 있는가?”

우리는 인정해야 한다.

인간도, AI도 결코 전지전능하지 않다.

아는 것은 언제나 유한하며,

진정한 문제 해결은 모르는 것을 전제로 한 탐색과 실험, 그리고 협력의 과정이다.

AI 열풍의 절정 이후, 우리는 단순히 도구로서의 AI를 넘어서,

문제를 정의하고, 가설을 세우고, 실험하고, 협력하며 해법을 찾아가는 지혜의 동반자로 AI를 바라봐야 한다.

이제, 문제 해결의 방식도 패러다임을 바꿔야 할 때다.

과거의 지식을 반복하는 시대를 넘어,

지혜로 불확실성을 다루는 시대로 나아가야 한다.