언어는 강하지만, 현실은 복잡하고 변한다

최근 LLM(Large Language Model, 거대언어모델)을 기반으로 한 생성형 AI는 사람의 언어를 이해하고 생성하는 데 탁월한 성능을 보이며, 다양한 분야에서 에이전트 형태로 활용되고 있다. 문서 작성, 이메일 요약, 일정 정리, 코드 생성, 검색 응답 등 언어 중심의 작업에서 실제 업무를 빠르고 정확하게 도와주는 사례가 점점 늘고 있다.

LLM 기반 AI는 특히 말로 하는 정형 업무를 자연스럽게 처리하는 데 강점을 가지고 있어, 고객 응대, 교육, 콘텐츠 제작, 자동화 업무 등에서 이미 실효성이 입증되고 있다.

하지만 이처럼 뛰어난 언어 능력에도 불구하고, 현실 시스템에 대한 근본적인 이해와 제어에는 명확한 한계가 존재한다.

LLM은 본질적으로 텍스트를 확률적으로 생성하는 모델로, 시간의 흐름, 상태 변화, 맥락 유지, 의도 파악, 결과 예측 같은 기능은 본래 설계 목적에 포함되어 있지 않다. 따라서 연속적인 판단과 제어가 필요한 자율 시스템이나 피지컬(Physical) 시스템에서는 그대로 적용하기 어렵다.

예를 들어, 로봇, 드론, 자율차, 생산설비 같은 피지컬 AI 시스템은 환경 변화에 따라 끊임없이 상태를 인식하고 판단을 갱신해야 하며, 오작동 시 안전에도 영향을 줄 수 있다. LLM은 이러한 물리적 세계의 시간성과 상태성을 반영하지 못하기 때문에, 피지컬 AI에 단독으로 적용되기에는 구조적으로 한계가 있다.

이러한 한계를 보완하고, 언어 기반 AI를 현실 세계의 시스템과 연결하기 위해 필요한 것이 바로 BAS 모델링 기술이다.

BAS는 Big data + AI + Simulation의 융합 기술로, 빅데이터는 현상을 기반으로 패턴을 제공하고, AI는 복잡한 관계를 학습하며, 시뮬레이션은 새로운 가정과 상황을 실험하며 미래를 예측하게 해준다.

특히 시뮬레이션은 물리적 시스템의 동작을 가상공간에서 재현하고 실험할 수 있어, LLM 기반 AI가 현실 시스템에 적용되기 전에 검증과 보완의 공간을 제공한다. 또한 시뮬레이션은 LLM이 본래 갖지 못한 상태성, 시간성, 인과성을 외부 시스템과의 결합을 통해 보완할 수 있는 길을 열어준다.

결국, LLM은 말을 잘하는 AI입니다. 그러나 현실에서 일을 잘하고 스스로 판단하며 움직이는 피지컬 AI를 만들기 위해서는 언어 중심 능력만으로는 부족하며, 시뮬레이션 중심의 시스템적 사고와 설계가 함께 뒷받침되어야 한다.

BAS 모델링은 LLM의 한계를 넘어, 현실을 이해하고 대응하는 AI 시스템으로 진화하는 데 필요한 핵심 기반 기술이다. AI 기술을 단편적으로 받아들이기보다는, 목적과 문제에 따라 적절한 기술을 조합하고 융합하는 전략이 중요하다. 그렇게 할 때에만, 우리는 AI를 단순한 도구가 아닌 현실 문제를 함께 풀어가는 파트너로 성장시킬 수 있을 것이다.

AI는 만능도구가 아니다.

그 능력과 한계를 알고 목적에 맞게 잘 만들고 잘 써야 한다.