눈에 보이는 성과가 만드는 착각

AI는 놀라운 능력을 보여준다. 방대한 지식을 학습하고 최신 정보를 반영하며, 시험이나 평가처럼 조건이 명확한 문제에서는 인간보다 더 정확하게 답을 내놓는다. 그림을 그리고, 음악을 만들고, 코드를 작성하며, 영상까지 만들어내는 AI의 결과물은 겉보기에는 완벽하다.

이런 성과 때문에 사람들은 AI가 모든 문제를 대신 해결하고 판단과 결정까지 맡아줄 수 있다고 믿는다. 그러나 겉으로 드러나는 성과가 AI의 한계를 가리는 환상을 만들어낸다는 점을 잊어서는 안 된다.

AI의 본질적 한계

AI는 종류에 따라 목적과 능력이 다르다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 콘텐츠를 생성하는 도구일 뿐이다. 겉으로는 창의적이고 완벽해 보여도, 학습된 패턴의 조합에 불과하며 논리적 판단 능력은 없다. 같은 질문에도 다른 답을 내놓고, 정보가 부족하면 존재하지 않는 사실을 만들어내는 할루시네이션을 일으킨다.

에이전트 AI와 피지컬 AI는 환경을 관찰하고 목표 달성을 위해 행동을 수행한다. 그러나 중요한 점은, 이들이 생성형 AI를 기반으로 한다면 생성형 AI의 근본적 한계를 그대로 물려받는다는 사실이다. 따라서 단순히 행동이나 목표 달성을 수행하는 도구가 아니라, 논리적 판단과 안정적 행동이 필수적이다. 학습하지 않은 새로운 상황에서도 올바른 판단과 행동을 수행할 수 있어야 하며, 신뢰성, 안전성, 효과성이 반드시 보장되어야 한다.

디지털트윈과 모델링·시뮬레이션(M&S): 현실 검증과 생각의 확장

디지털트윈과 M&S는 인간의 사고와 판단을 현실에서 구현하고 확장하는 기술이다. 계산기가 인간의 계산 능력을 확장하듯, M&S는 생각과 판단을 구조화하고, 디지털트윈은 현실 시스템을 가상 환경에 그대로 구현해 행동과 결과를 검증할 수 있게 한다.

이를 통해 AI가 내리는 판단과 행동을 학습하지 않은 상황에서도 검증할 수 있으며, 위험과 비용이 큰 현실 실험을 대신할 수 있다. 신뢰성, 안전성, 효과성을 확보하며, AI 활용의 핵심 선행조건이 되는 도구다.

환상이 만들어지는 이유

사람들이 AI에 환상을 갖는 이유는 명확하다. 눈에 보이는 결과가 뛰어나고, 빠른 속도와 효율을 보여주며, 자신 있게 결과를 제시하는 모습 때문에 AI를 판단과 책임을 가진 존재로 오인하기 쉽다.

겉으로는 완벽해 보여도 실제로는 패턴 기반의 생성과 연산에 불과하며, 의미와 책임은 여전히 인간의 영역에 남아 있다. 놀라운 결과물이 사람들을 쉽게 매혹시키고 환상에 빠지게 만드는 것이다.

혹세무민하는 사이비 전문가의 문제

AI에 대한 환상을 악용하는 사이비전문가나 기업도 문제다. AI의 능력을 과장하거나 왜곡해 마치 만능인 것처럼 포장하고, 판단과 책임까지 AI가 대신할 수 있다고 주장하는 경우가 있다.

이런 주장은 잘못된 투자, 정책, 의사결정을 유도하며, 신뢰성과 안전성이 확보되지 않은 AI를 현실에 적용하게 만들 수 있다. 진정한 전문가라면 기술의 한계와 위험을 명확히 제시하고, 대응 방안과 검증 방법까지 함께 설명해야 한다.

특이점과 그 대응

특이점(singularity)과 같은 극단적 미래 기술에 대한 논의도 마찬가지다. AI가 곧 인간을 넘어설 것이라는 주장을 한다면, 그에 따른 위험과 대응 방안을 반드시 제시해야 한다.

구체적 대응 없이 “AI가 모든 걸 지배할 것”처럼 말하는 것은 단순한 환상을 조장하며, 사이비 전문가가 하는 주장과 다를 바 없다. 현실적 대응은 위험 요소 식별, 단계적 검증, 안전 장치 구축, 책임 있는 활용 계획 수립 등 구체적 방안과 연결되어야 한다.

AI는 도구, 목적은 인간

무엇보다 중요한 점은 AI 자체가 목적이 되어서는 안 된다는 것이다. 생성형 AI로 그림을 무한히 만들어내거나 기술적 능력만을 과시하는 행위는 결과 자체가 목적이 되는 상황이며, 실질적 의미와 가치는 만들어지지 않는다. AI는 문제 해결, 창작, 효율 향상 등 목적 달성을 위한 도구로 사용될 때 비로소 가치를 발휘한다.

AI를 제대로 활용하려면 목적을 먼저 설정하고, 그 목적에 맞는 AI를 선택하며, 결과물의 의미와 가치를 평가하는 인간의 판단과 책임이 반드시 따라야 한다. 목적에 맞게 적절히 쓰일 때만 AI는 환상이 아닌 실질적 도구가 된다.

결론

결국 AI는 언어 생성과 정보 처리, 창작, 행동 수행에서 뛰어난 도구일 뿐, 판단과 책임 있는 결정은 여전히 인간의 영역에 남아 있다.

생성형 AI 기반의 에이전트나 피지컬 AI도 논리와 판단, 신뢰성, 안전성, 효과성이 보장되어야 하며, 학습하지 않은 상황에서도 올바른 행동을 수행할 수 있어야 한다. 이를 위해 디지털트윈과 모델링·시뮬레이션을 통한 철저한 검증이 필수적이다.

또한 AI의 한계를 과장·왜곡하거나 특이점을 과장하는 사이비 전문가나 기업의 주장에 현혹되지 않고, 목적과 상황에 맞게 AI를 활용하며 인간이 의미와 책임을 통제할 때 비로소 AI는 진정한 도구가 된다. AI는 만능처럼 보여도, 인간의 판단 없이는 환상에 불과하다.

환상에 빠지지 않도록 잘 알고 쓰자.