AI 기술이 빠르게 발전하면서 “자율”이라는 단어는 이제 일상처럼 사용된다. 자율주행, 자율무기, 자율공장, 자율운영…. 그러나 현장에서 말하는 자율과 기술적으로 가능한 자율 사이에는 여전히 큰 간극이 존재한다. 이 간극을 가장 명확하게 드러내는 개념이 바로 Mission Autonomy다.

Mission Autonomy는 단순히 자동화된 행동이나 규칙 기반의 자율과는 다르다. 이는 주어진 임무(Mission)를 인간의 지속적인 개입 없이 이해하고, 상황 변화에 대응하며, 목적 달성을 위해 스스로 판단하고 결정하는 능력을 의미한다. 문제는, 오늘날 주류 AI 기술만으로는 이 수준에 도달할 수 없다는 점이다.

Mission Autonomy란 무엇인가

Mission Autonomy는 행동의 자율이 아니라 의사결정의 자율을 뜻한다. 임무 목표를 이해하고, 환경과 제약 조건을 고려하며, 여러 선택지 중에서 가장 적절한 행동을 선택하고 그 결과에 책임질 수 있는 상태를 말한다. 이는 단순히 “무엇을 할 것인가”를 넘어서 “왜 그렇게 선택했는가”를 설명할 수 있어야 성립한다.

그래서 Mission Autonomy는 센서 기반 반응 시스템이나, 규칙을 잘 지키는 자동화 시스템으로는 구현되지 않는다. 임무 중심의 자율은 언제나 선택의 문제이며, 선택은 곧 미래 결과에 대한 판단을 요구한다.

AI는 왜 여기서 멈추는가

오늘날의 AI, 특히 LLM과 데이터 기반 AI는 놀라운 수준의 인식과 추론 능력을 보여준다. 그러나 이 AI의 본질은 과거 데이터의 통계적 패턴을 학습하고, 가장 그럴듯한 답을 생성하는 데 있다. 이는 질문에 답을 잘하는 능력이지, 선택의 결과를 책임지는 능력은 아니다.

AI는 “과거에 이런 경우에는 이런 일이 많았다”는 말은 할 수 있다. 하지만 “지금 이 조건에서 A를 선택하면 어떤 일이 벌어질지, B와 비교했을 때 무엇이 더 나은지”를 검증할 수는 없다. 선택지 간의 결과를 비교·실험하는 능력, 즉 가상에서 미래를 실행해보는 능력이 없기 때문이다.

이 지점에서 Level 4 이상의 자율은 막힌다. 인간 개입 없이 임무를 수행하려면, 단순한 추론을 넘어 미래 결과를 검증할 수 있는 능력이 필요하다.

의사결정과 시뮬레이션의 관계

의사결정은 답을 고르는 행위가 아니다. 의사결정은 여러 선택지를 놓고, 각 선택이 만들어낼 미래를 비교한 뒤, 가장 목적에 부합하는 길을 선택하는 과정이다. 이 과정에는 항상 불확실성이 존재하며, 그래서 실험이 필요하다.

현실에서는 모든 선택을 실제로 실행해볼 수 없다. 비용과 위험이 너무 크기 때문이다. 그래서 등장하는 것이 시뮬레이션이고, 그중에서도 현실 시스템과 연결된 시뮬레이션, 즉 디지털트윈이다.

디지털트윈은 선택지를 가상 공간에서 실행해보고, 결과를 비교하고, 실패 비용 없이 학습할 수 있게 해준다. 이 능력이 없으면 자율은 곧 추측이 되고, 추측에 기반한 자율은 결코 Mission Autonomy로 이어질 수 없다.

BAS가 없으면 AI는 왜 도구에 머무는가

Big data, AI, Simulation이 결합된 BAS 구조는 단순한 기술 조합이 아니다. 이는 의사결정을 가능하게 만드는 최소 조건이다. 데이터는 현재를 설명하고, AI는 복잡한 정보를 요약하며, 시뮬레이션은 미래를 실험한다. 이 세 가지가 결합될 때 비로소 “이 선택이 더 낫다”고 말할 수 있다.

AI만 있을 때 우리는 추천을 받을 수는 있지만, 판단을 검증할 수는 없다. BAS가 갖춰질 때 AI는 비로소 판단과 결정을 보조하는 지혜의 도구가 된다.

Mission Autonomy의 본질

Mission Autonomy는 기술의 문제가 아니라 구조의 문제다. 더 큰 모델, 더 많은 데이터만으로는 해결되지 않는다. 임무 중심의 자율은 반드시 가상실험이 가능한 구조, 다시 말해 디지털트윈 기반의 의사결정 체계를 필요로 한다.

그래서 Mission Autonomy는 AI의 다음 단계가 아니라, AI를 제대로 쓰기 위한 조건에 가깝다. AI가 임무를 수행하려면, 먼저 미래를 실험할 수 있어야 한다.

결론

AI는 답을 말해줄 수 있다. 그러나 Mission Autonomy는 답을 고르는 것이 아니라 미래를 선택하는 일이다. 미래를 선택하려면, 그 미래를 미리 실행해볼 수 있어야 한다. 이 지점에서 디지털트윈과 BAS는 선택이 아니라 필수가 된다.

Mission Autonomy는 AI의 과장이 아니라, AI의 한계를 정확히 인식한 곳에서 시작된다. 그리고 그 출발점에는 언제나 가상실험, 즉 디지털트윈이 있다.