변화와 불확실성의 시대

오늘날 우리는 변화와 불확실성이 극도로 높은 시대, 즉 VUCA 시대에 살고 있다. 경제, 기술, 자연환경, 사회 구조 등 거의 모든 것이 빠르게 변하며, 결과를 정확히 예측하기 어렵다. 단순한 경험이나 직감만으로 미래를 대비하는 것은 위험하다. 세상은 결국 물리적·수학적·논리적 원리대로 움직이기 때문에, 원리를 모르고 과거 경험이나 데이터 패턴에만 의존하면 예상치 못한 상황에서 실패할 수 있다.

AI, 생성과 현실 검증의 차이

AI는 스스로 ‘생각’하지 않고, 데이터를 기반으로 ‘생성’한다. 생성형 AI, 대표적으로 LLM 기반 AI는 전략, 정책, 계획, 아이디어 후보를 빠르게 만들어낼 수 있다. 하지만 이렇게 생성된 후보가 현실에서도 그대로 통할지는 알 수 없다.

에이전트 AI는 환경과 상호작용하며 목표를 수행하고 학습한다. 알파고가 바둑판에서 후보 수를 생성하고 승률을 평가한 과정과 비슷하다. AI가 생성한 후보를 실제 행동과 상호작용으로 시험하며 가능성을 검증한다.

피지컬 AI는 현실 세계의 물리적 시스템과 연결되어 센서 데이터와 환경 정보를 바탕으로 의사결정을 수행한다. 스마트 팩토리 로봇, 드론, 에너지 관리 시스템 등이 이에 해당하며, 실제 환경에서 발생할 수 있는 불확실성을 반영해 안전성과 성능을 시험할 수 있다.

원리 기반 모델과 데이터 기반 모델의 융합, BAS

원리를 아는 경우에는 원리 기반 모델을 중심으로 시스템을 설계하고 동작 원리를 모델링하며, 필요 시 현실 데이터를 반영해 신뢰성을 높인다. 원리를 충분히 알지 못하는 경우에는 데이터 기반 모델과 융합해 현실 데이터를 학습하고 파라미터를 보정함으로써 신뢰성 있는 모델을 만들 수 있다.

이런 융합적 접근이 바로 BAS(Big data + AI + Simulation)다. AI가 후보 전략을 생성하면, 원리 기반/데이터 모델이 이를 현실적으로 검증하고, 몬테카를로 시뮬레이션으로 반복 시험해 성공 확률과 리스크를 정밀하게 평가한다. 즉 BAS는 AI가 생성 → 모델이 검증 → 시뮬레이션이 확률적 평가를 수행하는 통합적 플랫폼이다.

몬테카를로 시뮬레이션과 숫자의 맥락

몬테카를로 시뮬레이션은 불확실성을 수천, 수만 번 반복 시험하며 정량적으로 평가한다. 명중율, 임무 성공율, 시스템 안정성 등을 분석할 때, BAS 구조를 활용하면 AI가 생성한 후보 전략을 현실적 동작 모델로 검증하고, 반복 시뮬레이션을 통해 성공 확률과 리스크를 정밀하게 확인할 수 있다.

중요한 것은 단순한 숫자가 아니라 숫자의 의미와 맥락이다. 예를 들어 “성공 확률 90%”라고 해도, 그 수치는 어떤 조건과 가정 아래 도출됐는지, 포함된 불확실성은 무엇인지 이해해야 신뢰할 수 있다. 몬테카를로 시뮬레이션과 BAS 모델링은 이 맥락까지 포함해 수치를 해석할 수 있도록 돕는다.

쉽게 말해, AI가 후보를 생성하고, 원리 기반 모델이 현실적 동작을 검증하며, 몬테카를로 시뮬레이션이 확률적 평가와 의미 있는 맥락을 제공하는 구조다.

정책적 시사점과 통합적 접근

VUCA 시대에서 국가 전략, 국방, 재난 대응, 핵심 인프라 관리 등은 불확실성과 복잡성이 매우 높다. 후보 전략을 AI로 생성하고, BAS 모델로 현실적 동작을 검증하며, 몬테카를로 반복 실험으로 리스크를 평가하는 구조가 없으면 정책 결정은 불완전하다.

국민과 정부가 AI 의사결정을 신뢰하려면 단순 예측이 아니라 검증 가능하고 맥락이 포함된 확률적 평가가 필요하다. BAS와 몬테카를로 시뮬레이션은 AI 결과를 현실적 데이터로 바꾸고, 성공 확률과 위험을 객관적으로 보여준다.

결국 VUCA 시대에는 단순한 경험이나 데이터만으로 충분하지 않다. 생성형 AI가 후보 전략을 생성하고, 에이전트와 피지컬 AI가 현실에서 시험하며, 원리 기반 모델과 BAS를 통해 시스템 동작을 검증하고, 몬테카를로 시뮬레이션으로 성공 확률과 리스크, 숫자의 맥락까지 평가하는 통합적 접근이 필요하다. 이러한 구조는 국가 AI 정책에도 반드시 반영되어야 하며, 전문가와 정책결정자가 함께 이해하고 설계해야 안정적이고 신뢰할 수 있는 의사결정 체계를 구축할 수 있다.