AI의 답과 논리 착시

최근 AI는 질문에 빠르고 정확하게 답을 내놓는다. 심지어 “왜 그런 답을 냈는가?”라고 물으면 근거까지 제시한다. 겉으로 보면 AI는 전문가보다 논리적인 것처럼 보인다. 하지만 문제는 논리처럼 보여도 실제 논리인지 알 수 없다는 점이다. AI가 사실처럼 제시하는 답 중 일부는 근거 없는 정보, 즉 할루시네이션일 수 있다.

논리의 본질과 인간 사고

논리(論理)란 사고나 추리를 이치에 맞게 이끌어 가는 과정과 원리다. 중요한 것은 단순한 결과가 아니라 결과를 낳은 이유와 과정이 인과적으로 연결되어 있는가다. 인간의 사고는 감정, 경험, 가치관과 결합되어 완전히 순수한 논리는 어렵지만, 맥락과 의미를 이해하고 목적을 판단하는 능력이 뛰어나다.

LLM과 데이터 기반 온톨로지

대부분의 생성형 AI(LLM)는 실제로 인과를 이해하지 못한다. 데이터 속 패턴을 기반으로 가장 그럴듯한 답을 만들어낼 뿐이고, “왜 그랬는가?”라는 질문에 내놓는 설명도 결과를 정당화하기 위해 만들어낸 즉석 설명일 때가 많다. 최근 연구에서는 LLM과 온톨로지를 결합해 논리적 추론을 강화하려는 시도가 활발하다.

LLM은 자연어 생성과 창의적 추론에 강하지만, 근거와 인과는 약하다. 온톨로지는 개념과 관계를 계층적·논리적 구조로 정의해 논리적 근거를 검증하는 역할을 한다. 그러나 데이터 기반 온톨로지는 실제 데이터에서 패턴과 연관성을 학습해 자동 생성되므로, 구조가 왜곡될 수 있으며 완전한 논리적 보장은 없다.

LLM의 확률적 특성과 함수적 한계

수학에서 함수는 같은 입력에는 항상 같은 출력을 내놓아야 한다. 하지만 LLM은 똑같은 질문에도 문맥, 프롬프트의 미세한 차이, 내부 랜덤 샘플링 때문에 다른 답을 내놓을 수 있다. 즉, 엄밀한 의미에서 함수처럼 결정론적이지 않다.

이는 LLM이 확률적 생성 모델이기 때문이다. 입력에 따라 가장 그럴듯한 단어 시퀀스를 샘플링하여 다양한 가능한 답을 만들어낸다. 따라서 LLM은 함수라기보다는 확률적 생성기(probabilistic generator)로 보는 것이 정확하며, 결정적 논리 검증에는 한계가 존재한다.

할루시네이션 대응과 검증

AI의 답을 더 신뢰할 수 있도록, 외부 지식과 연결하여 근거 기반 답변을 활용하고, 온톨로지를 통해 논리 구조를 점검하며, 생성된 답을 사후 검증 시스템으로 확인한다. 프롬프트를 구체적·검증 가능하게 설계하면, AI가 추측이나 허구를 만들어낼 가능성을 줄일 수 있다. 그럼에도 불구하고 인간 전문가의 검증과 판단은 여전히 필수적이다.

데이터 기반 AI와 M&S의 상호보완

AI가 아무리 많은 데이터를 학습하더라도, 아는 것은 유한하고 모르는 것은 무한하다. 과거 데이터와 지식을 기반으로 학습하더라도 예측과 판단에는 항상 한계가 존재한다. M&S(Modeling&Simulation)는 원리 기반으로 현상을 수학적·논리적 구조로 표현하므로, 데이터가 부족하거나 경험이 없는 영역에서도 예측과 검증이 가능하다. 따라서 데이터 기반 AI와 M&S를 상호보완적으로 융합하면, AI의 학습 능력과 M&S의 원리 기반 추론 능력을 결합할 수 있다.

디지털트윈과 미래 대비

미래를 예측하는 일은 본질적으로 불확실하다. 시간이 지나면서 변수와 조건이 늘어나고, 과거 데이터만으로는 예측이 틀릴 확률이 점점 높아진다.

디지털트윈은 현실 시스템을 가상공간에 재현하여, AI와 M&S를 통합적으로 실험하고 검증할 수 있는 도구다. 이를 통해 극단적 상황, 예기치 못한 사건, 정책 변화 등 다양한 시나리오를 미리 테스트하고 대응 전략을 마련할 수 있다.

디지털트윈은 예측 불확실성을 관리하고 실제 대응 능력을 높이는 핵심 기술이다.

인간과 AI, M&S, 디지털트윈의 협력적 논리

인간은 감정과 경험에 영향을 받지만, 맥락과 목적을 판단하는 능력이 뛰어나다. AI는 빠른 패턴 인식과 근거 제시를 담당하고, M&S는 원리 기반 추론과 검증을 수행하며, 디지털트윈은 실제와 가상을 연결하여 예측과 대응을 테스트한다. 인간은 의미와 목적을 부여한다. 이러한 협력을 통해 복잡하고 불확실한 문제도 효율적이고 안전하게 해결할 수 있다.

결론: 논리와 인간의 몫

AI가 답을 내놓는다고 해서 자동으로 논리적이지는 않다. 진짜 논리는 결과와 이유를 잇는 인과적 사고 구조이며, LLM과 온톨로지, 확률적 특성, 검증 기법, M&S, 디지털트윈, 인간의 협력을 통해서만 논리적 근거와 의미가 결합된 완전한 사고 체계가 만들어질 수 있다. AI는 논리의 언어를 말할 수 있지만, 논리의 정신과 의미를 검증하고 판단하는 것은 여전히 인간의 몫이다.