AI가 추론한다는 말이 일상처럼 쓰이고 있다. AI가 판단하고, 결정하고, 심지어 사고한다고까지 말한다. 하지만 이 표현은 정확하지 않다. AI가 실제로 수행하는 것은 Reasoning, 즉 추론이 아니라 Inference, 다시 말해 예측이다. 이 차이를 구분하지 않으면 AI는 지능처럼 보이지만, 현실에서는 매우 위험한 도구가 된다.

AI는 생각하지 않고 계산한다

AI는 학습된 모델을 이용해 입력과 출력 사이의 통계적 관계를 계산한다. 새로운 데이터가 들어오면 과거에 가장 자주 나타났던 패턴을 바탕으로 확률이 높은 결과를 선택한다. 이 과정은 매우 빠르고 정교하지만, 목적을 이해하지도 않고 의미를 해석하지도 않는다. 책임을 고려하는 일은 더더욱 없다. AI가 잘하는 것은 사고가 아니라 계산이며, 이것이 바로 예측, 즉 Inference다.

추론(推論, Reasoning)은 목적과 책임을 전제로 한 사고다

추론은 전혀 다른 차원의 활동이다. 추론은 왜 이 문제를 풀어야 하는지에서 출발한다. 어떤 가정을 두고 판단하는지, 조건이 바뀌면 결과는 어떻게 달라지는지, 그 선택의 결과를 누가 감당해야 하는지까지 포함한다. 인과를 이해하고, 맥락을 해석하며, 가치 판단을 수반하는 이 사고 과정은 데이터나 알고리즘만으로 자동 생성되지 않는다. 그래서 추론은 여전히 인간의 영역이다.

BAS 모델은 추론을 시스템으로 구현한다

BAS(Big data + AI + Simulation) 모델은 AI에게 추론을 시키는 구조가 아니다. BAS는 인간이 수행해 온 추론을 시스템적으로 구현한 구조다. 먼저 목적을 정의하고, 그 목적을 달성하기 위한 가정을 세운다. 이어서 시스템의 구조와 인과 관계를 모델로 표현하고, 다양한 조건을 바꿔가며 실험한다. 이 일련의 과정은 예측이 아니라 사고의 실행이며, 그래서 BAS는 추론 시스템이라고 할 수 있다.

시뮬레이션은 사고를 실험으로 바꾼다

추론의 핵심은 ‘만약(what-if)’이라는 질문이다. 만약 조건이 바뀐다면 어떤 일이 벌어질까, 만약 실패한다면 어디까지 감당할 수 있을까를 따져보는 것이다. 시뮬레이션은 이러한 사고를 실제 실험으로 바꿔준다. 원인을 조작하고 조건을 변화시키며 결과를 비교함으로써, 단순한 통계적 예측이 아닌 인과적 검증을 가능하게 한다. 그래서 BAS에서 시뮬레이션은 부가 기능이 아니라 중심 축이다.

AI는 추론을 가속하는 부품이다

BAS 안에서 AI의 역할은 분명하다. AI는 불완전한 데이터를 보완하고, 직접 관측할 수 없는 변수를 추정하며, 방대한 경우의 수를 빠르게 탐색한다. 이는 모두 추론을 더 효율적으로 수행하기 위한 예측, 즉 Inference 기능이다. AI는 사고의 주체가 아니라, 사고를 가속하는 도구다.

디지털트윈은 추론을 검증한다

디지털트윈 기반 BAS는 추론을 현실과 연결한다. 현실 시스템의 구조와 제약을 반영한 가상 모델 위에서, AI의 예측과 인간의 가정을 반복적으로 시험한다. 이를 통해 그럴듯해 보이는 판단이 아니라, 실제로 감당 가능한 판단을 만들어낸다. 예측이 판단으로 바뀌는 지점이 바로 여기다.

AI 시대에 필요한 것은 구분 능력이다

AI 시대의 핵심은 AI가 추론을 하게 만드는 것이 아니다. Inference와 Reasoning을 명확히 구분하고, 추론을 시스템으로 구현하며, 가상실험으로 검증하는 능력이 중요하다. AI는 예측을 하고, BAS는 사고를 수행하며, 인간은 판단의 책임을 진다. 이 구조를 이해하지 못하면 AI는 지혜가 아니라, 위험한 착각이 된다.

AI의 예측을 넘어, 예상과 실험을 통해 추론하고 최적해를 찾자.