2016년 알파고가 인간 최고수를 꺾고, 2022년 ChatGPT가 공개되면서 AI는 마치 인간의 직관과 창의까지 뛰어넘는 존재처럼 여겨졌다. 딥러닝과 강화학습, 시뮬레이션 기반의 계산 능력으로 최적의 답을 내는 AI는 놀라움을 주었지만, 이는 어디까지나 패턴 인식과 확률 계산에 기반한 결과물일 뿐이다.

바둑과 같은 유한한 문제에서는 AI가 최적화 성과를 내지만, 현실은 무한한 변수와 시간, 환경 변화 속에서 이루어지는 동적 문제로 가득하다. 언어 AI는 그럴듯한 답을 생성할 수 있어도, 현실 문제를 직접 해결하는 능력에는 한계가 있다. AI가 아무리 발전해도 본질은 변하지 않는다.

현재 AI는 대부분 정적 학습과 계산 기반이어서, 스스로 목표를 세우고 행동하거나 현실 환경에 적응하는 능력이 부족하다. 에이전트 AI와 피지컬 AI로 진화하려면, 데이터 모델링과 이치 기반 모델링 방법을 융합한 BAS(Big data + AI + Simulation) 모델링 기술을 적극 활용하고, 환경과 상호작용하며 판단과 행동을 수행하고, 디지털트윈 기반 가상실험을 통해 분석하고 최적화하는 새로운 접근이 필요하다.

AI는 인간 사고를 대체하는 존재가 아니라, 사고를 자극하고 아이디어를 실험할 수 있는 도구다. 현실 문제를 정의하고 이상을 그리며 가상실험을 통해 분석·최적화하면, AI와 인간 사고의 결합으로 더 나은 판단과 실행이 가능하다.

환상에 머물 것인가, 아니면 본질을 직시하고 이상을 현실 문제로 구체화할 것인가. 지금은 AI의 한계를 이해하고, 불완전한 이치를 기준으로 문제를 정의하며, 디지털트윈 기반 가상실험으로 분석하고 최적화할 때다.