초거대언어모델(LLM)의 착시와 한계

많은 사람들이 AI 파운데이션 모델, 특히 LLM을 보면 마치 AI가 인간처럼 사고하고 현실을 이해하는 것처럼 착각한다. 자연스럽게 문장을 만들고 그럴듯한 답변을 내놓는 모습을 보면 실제 판단과 행동까지 가능할 것처럼 느껴지지만, 이는 착시에 불과하다. LLM은 방대한 데이터를 학습해 패턴과 문장을 생성할 뿐, 현실을 경험하거나 책임 있는 판단을 내리지 못한다.

외부 칭찬과 화려한 시연은 이 착시를 더욱 심화시킨다. 젠슨 황이 HD현대를 칭찬하거나 허깅페이스가 우리나라 LLM을 칭찬하면, 사람들은 실제 성능과 문제 해결 능력을 충분히 검증하지 못한 채 “정말 잘하고 있다”라고 느끼게 된다. 외부 평가에 흔들리면 현실을 냉정하게 보는 눈이 흐려지고 과신과 착각이 생긴다.

소버린 AI와 독자적 판단

독자 AI 파운데이션 모델, 즉 소버린 AI는 다르다. 소버린 AI는 외부의 칭찬과 평가에 흔들리지 않고 스스로 목표를 이해하며 상황을 판단하고, 행동과 책임까지 수행할 수 있어야 한다. 독자는 외부에 의존하지 않고 냉정하게 현실을 판단할 수 있는 존재다. 시스템 엔지니어링 관점에서 보면, LLM은 이러한 소버린 AI를 구성하는 하나의 모듈에 불과하며, 사고와 언어를 확장하고 사람과 소통하도록 돕는 역할을 한다.

서비스 식별과 운용개념(CONOPS)

AI가 국민의 행복과 지속 가능한 국가 발전에 기여하려면, 먼저 해결할 사회 문제와 제공할 서비스를 명확히 식별해야 한다. 국방, 교통, 의료, 재난 대응, 에너지 효율 등 국민 삶과 국가 시스템에 직접적인 영향을 주는 서비스를 구체화하는 것이 우선이다.

그 다음, 운용개념(CONOPS)을 정의하여 서비스가 어떤 환경에서, 어떤 방식으로 작동해야 하는지 명확히 해야 한다. 이를 기반으로 AI 설계와 개발 방향이 결정된다.

요구 운용 능력(ROC)과 아키텍처 설계

서비스와 CONOPS를 정의하면, 해당 서비스를 구현하기 위해 필요한 요구 운용 능력(ROC)을 식별해야 한다. AI 3강과 피지컬 AI 1강을 실현하려면, 자율성, 적응성, 연결성, 현실 작동 능력 등 구체적 능력이 필요하다.

이후에는 서비스를 안전하고 안정적으로 운영할 수 있는 아키텍처 설계가 필수적이다. 모델, LLM, 모델링 시뮬레이션, 디지털트윈, 센서, 알고리즘, 데이터 파이프라인 등을 통합하여, 서비스가 현실에서 기대 성능을 발휘하고 지속적으로 개선될 수 있도록 구조화해야 한다.

PoC 사례: WAiSER와 ChatGPT-5

한국디지털트윈연구소는 ChatGPT-5와 자체 개발한 BAS 기반 디지털트윈 플랫폼 WAiSER를 연동해, 요구사항을 모델링하고 시뮬레이션하는 PoC를 수행했다. 그 결과, 개발자 없이도 요구사항 구현 과정을 자동화하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

반면, 국내 LLM만으로 동일한 PoC를 수행했을 때 수렴하지 않고 안정적인 결과를 내지 못했다. 국가대표 AI로 선발된 일부 기업과 협력을 시도했으나 별로 관심이 없었다. 이를 통해 독자 LLM 접근만으로는 소버린 AI가 필요로 하는 검증 가능성과 실행 가능성을 확보하기 어렵다는 점이 분명히 드러난다.

소버린 AI의 최소 요건과 검증

소버린 AI가 갖춰야 할 최소 요건은 명확하다. 사고를 구조화하는 모델과 현실 데이터를 반영하고, 결과를 검증하는 디지털트윈과 반복 가능한 시뮬레이션이 반드시 필요하다. LLM은 사고와 언어를 확장하는 역할을 담당하지만, 실제 판단과 행동, 피지컬 환경 대응은 다른 구성 요소들과 함께 작동해야 한다. 이러한 구조가 갖춰질 때 AI는 단순한 답을 만드는 도구를 넘어, 에이전트 AI로 진화하고 나아가 피지컬 AI로 발전할 수 있다.

AI 3강과 피지컬 AI 1강 실현

AI 3강은 미국, 중국과의 기술 경쟁에서 3위를 의미하는 것이 아니라, 우리나라가 직면한 문제를 지혜롭게 해결하고 국민의 행복과 지속 가능한 국가 발전에 기여할 수 있는 실질적 역량을 뜻한다. 자율성, 적응성, 연결성을 기반으로, 소버린 AI의 독자적 판단과 행동 능력이 발휘될 때 실현된다.

피지컬 AI 1강은 현실 세계에서 실행 가능하고 안전하게 행동하는 능력으로, 센서와 물리 법칙, 디지털트윈 기반 검증 없이는 달성할 수 없다.

사용자 만족과 사업 성공

시스템 엔지니어링 관점에서 보면, 사업의 성공 여부는 최종 사용자가 체감하는 가치와 만족도로 평가된다. 아무리 기술적으로 뛰어난 AI 시스템이라도, 사용자가 문제를 해결하지 못하거나 기대에 미치지 못하면 성공했다고 볼 수 없다.

따라서 서비스 식별과 아키텍처 설계, ROC 기반 검증, 피지컬 환경 적용까지 모두 사용자 중심으로 설계되어야 하며, 지속적 피드백과 개선 과정을 거쳐야 진정한 의미의 성공을 달성할 수 있다.

결국, LLM은 소버린 AI라는 큰 시스템의 일부 구성품일 뿐이며, 사고를 확장하고 사람과 소통하게 돕는 도구일 뿐이다. 실제 판단과 책임은 독자 AI가 수행해야 하며, 외부 착시와 칭찬에 흔들리지 않고, 현실 문제를 정확히 이해하며 서비스와 아키텍처를 통해 실행 가능한 행동으로 옮길 때, AI는 인간 사고를 확장하고 현실 문제를 해결하는 진정한 파트너가 된다.