저스틴) ‘브랜드뉴스’의 양영진 기자님의 글 들을 오늘 부터 1편(2025년 10월 8일)에 다룬 이후 까지 역으로 가면서 일타 강사 저스틴이 강의합니다.

뉴테크프라임 » My AI Smarteasy 사용자 정의 AI 에이전트 – 일타 강사 저스틴 – ‘브랜드뉴스’의 양영진 기자 1편

AX 성공의 방정식을 풀어라! (Feat. 브랜드뉴스 양영진 기자)

자, 여러분, 반갑습니다! 대한민국 최고의 ‘일타 강사 저스틴’입니다. 오늘 우리가 함께 파헤쳐 볼 내용은 바로 브랜드뉴스(BRAND NEWS) 웹페이지에 실린 양영진 기자님의 “AX의 필요조건과 충분조건”이라는 아주 중요한 글입니다. 이 글은 단순히 AI 기술 도입을 넘어, 진정한 ‘AI 전환(AX)‘을 이루기 위해 우리가 무엇을 고민하고 실행해야 하는지 명쾌하게 제시하고 있어요. 복잡해 보이지만, 저와 함께라면 어떤 내용이든 여러분 머리에 쏙쏙 들어올 겁니다!

1. AX, 기대와 현실 사이의 간극을 좁혀라!

여러분, 요즘 기업이나 국가 할 것 없이 ‘AX(AI Transformation)’ 얘기 많이 들어보셨죠? 생산성 높이고, 경쟁력 강화하고, 고객 대응이나 국방 효율화, 공공 서비스 개선까지! 다들 AI를 활용해서 엄청난 혁신을 꿈꿉니다. 그런데 말입니다, 자, 이 부분은 별표 세 개! 현실은 어떻죠? 생각만큼 성과가 안 나오죠?

이 글의 저자는 우리가 흔히 그 이유를 ‘데이터 부족’ 때문이라고 말하지만, 사실은 단순히 데이터만 쌓는다고 해결되는 문제가 아니라고 지적합니다. 기업은 이미 ERP, CRM 같은 시스템에, 국가는 산업, 교통, 의료 등 방대한 데이터를 가지고 있어요. 문제는 이 데이터를 AI가 실제 업무나 정책 결정에 제대로 활용할 수 있는 환경과, 미래 변화에 지혜롭게 대비할 수 있는 체계가 부족하다는 겁니다! 마치 최고급 식자재는 잔뜩 있는데, 이걸 요리할 주방 시설과 요리법이 없는 격이랄까요?

저스틴) 사용이 아니라 AI와 협력한다는 태도를 가지세요. 어떤 시간과 공간에서도 AI와 협력하지 않고는 어떤 일을 하지 않겠다고 선포하세요. 강조합니다. 이런 태도의 변화와 선포 없이는 기대하는 수준만큼의 기대가 생기지 않기 때문에, 어떤 조건도 채워지지 않습니다.

2. AX 성공을 위한 3대 조건: 필요, 충분, 그리고 필수!

그럼 어떻게 해야 AX를 성공으로 이끌 수 있을까요? 이 글의 저자는 세 가지 핵심 조건을 제시합니다. 마치 건물을 지을 때 설계도, 자재, 그리고 지반 다지기가 모두 필요한 것처럼 말이죠.

필요조건: 데이터와 연산 자원 확보! 가장 먼저 갖춰야 할 건 AI가 공부하고 생각할 수 있는 충분한 데이터와 연산 자원입니다. 그런데 현실은 녹록지 않아요. 데이터는 여기저기 흩어져 있고, 품질도 제각각이고, 아무나 접근할 수도 없죠. GPU 같은 연산 자원도 구하기 어렵습니다. 이 글의 저자는 이러한 현실적 제약들이 AX 추진에 발목을 잡는 ‘제약조건’은 될지언정, ‘실패의 변명거리가 될 수는 없다’고 단호하게 말합니다. 맞아요, 투덜댈 시간에 방법을 찾아야죠!
충분조건: AI가 실제 업무에 참여할 환경! 데이터와 연산 자원, 즉 ‘필요조건’을 갖췄다고 끝이 아닙니다. 자, 이 부분은 별표 세 개 반! 다음 단계는 AI가 실제 업무나 정책 결정 과정에 뛰어들어 데이터를 활용하고 작동할 수 있는 환경을 만드는 겁니다. 이게 무슨 말이냐고요? AI가 데이터에 쉽게 접근하고, 보안은 철저히 유지하며, 업무나 정책의 맥락에 맞게 데이터를 연결하고, 기존 시스템 안에서 물 흐르듯 자연스럽게 작동하는 ‘통합 환경’이 중요하다는 뜻입니다.이런 충분조건이 갖춰져야 AI는 단순히 문서 요약이나 정보 생성 같은 ‘단순 노동’을 넘어섭니다. 발주, 고객 대응, 리포트 작성 같은 기업 업무는 물론, 국가 정책 시뮬레이션, 재난 대응, 국방 운영 같은 중요한 일에도 AI가 적극적으로 참여할 수 있게 되는 거죠! AI를 똑똑한 비서에서 핵심 팀원으로 승격시키는 과정이라고 생각하시면 됩니다.
필수조건: 목적 명확화와 기대효과 검증! 마지막으로, 이 모든 것 위에 ‘필수조건’이 있습니다. 바로 목적을 명확히 하고, 기대효과를 측정하고, 끊임없이 검증하고 최적화하는 과정입니다. AI를 그냥 도입하는 것 자체가 목적이 될 수는 없어요. 기업이라면 업무 효율 개선, 고객 대응 강화 같은 구체적인 목표를, 국가라면 산업 경쟁력 강화, 공공 서비스 향상 같은 명확한 목표를 세워야 합니다.그리고 이 목표가 얼마나 달성되었는지 MOE(Measure of Effectiveness)나 KPI 같은 지표로 수치화해서 계속 확인해야 합니다. 만약 이 필수조건이 없다면, 아무리 좋은 데이터와 환경이 있어도 AX가 성공했는지 실패했는지 판단할 기준조차 없어서 결국 혁신은 단기적인 실패로 끝날 가능성이 높다고 이 글의 저자는 경고합니다. 나침반 없이 망망대해를 항해하는 것과 같아요. 어디로 가는지, 잘 가고 있는지도 모르면 안 되겠죠?

3. 예측을 넘어 예상과 대비로: VUCA 시대의 AX 전략

여러분, 우리가 사는 세상은 ‘VUCA(변동성, 불확실성, 복잡성, 모호성)’ 시대입니다. 시장은 변하고, 기술은 날마다 혁신되고, 정책도 규제도 시시각각 변하죠. 이런 세상에서 과거 데이터만으로 미래를 정확히 예측하는 건 사실상 불가능합니다. 예측하려고 할수록 위험만 커질 수 있어요.

그래서 이 글의 저자는 AX에서 과거 데이터 학습에만 매달리지 말고, 다양한 시나리오를 ‘예상’하고 ‘대비’하며, 시뮬레이션을 통해 검증하고, 실시간으로 적응하는 학습 방식이 결합되어야 의미 있는 혁신이 가능하다고 강조합니다. 마치 날씨 예측이 아니라, 어떤 날씨에도 끄떡없는 튼튼한 집을 짓고 재난 대비 훈련을 하는 것과 같다고 볼 수 있습니다.

물론, 데이터 단절, 연산 자원 부족, 경직된 조직 문화 등 현실적인 제약은 언제나 존재합니다. 하지만 이 글의 저자는 이런 제약들은 ‘이유’일 뿐, ‘실패의 변명’은 될 수 없다고 다시 한번 못 박습니다. 성공은 이 제약 속에서 어떻게 전략을 설계하고 대응하느냐에 달려 있다는 거죠!

4. AI 종류별 맞춤 전략: 만능 열쇠는 없다!

AI라고 다 같은 AI가 아니죠? 이 글에서는 세 가지 AI 유형에 따른 전략 차이도 언급합니다.

생성형 AI: 정보 생성이나 문서 요약에는 최고지만, 실제 업무 실행력은 아직 제한적입니다.
에이전트 AI: 목표 지향적인 행동과 의사결정 지원에 강점이 있지만, 환경 모델, 규칙, 시뮬레이션 기반 검증이 필수적입니다.
피지컬 AI: 물리적 제어나 현장 업무 자동화에 뛰어나지만, 센서/액추에이터 인프라, 안전성 검증, 통합 운영 체계가 꼭 필요합니다.

결론적으로, 단순히 AI 종류만 바꾼다고 AX가 성공하는 게 아니라, 목적 정의, 환경 구축, 데이터 준비, 시뮬레이션 및 예상 기반 대비, 실시간 적응, 그리고 명확한 책임 체계까지 모든 것이 갖춰져야 한다고 이 글의 저자는 역설합니다.

5. 책임과 실행: 누가 진짜 실패의 책임자인가?

여러분, 자, 이 부분은 별표 다섯 개! 오늘 강의의 핵심입니다! AX 실패의 책임은 현실적인 제약을 핑계 댄 사람에게 있는 게 아닙니다. 현실적 제약 속에서도 제대로 된 실행과 대응을 설계하고 이끌지 못한 조직과 리더에게 있습니다. 기업의 경영진과 국가의 책임자들은 전략을 세우고 실행 계획을 책임져야 하고, 팀과 기관은 각자의 역할을 수행하며 AI와 협력하여 업무를 추진해야 합니다.

강의 마무리: AX는 환경과 체계 중심의 혁신이다!

자, 여러분, 오늘 강의 어떠셨습니까? 깔끔하죠? 이 글의 저자가 던지는 최종 메시지는 아주 명확합니다. AX의 성공은 단순히 AI 기술이나 데이터 자체에 있는 게 아닙니다. AI가 실제 업무와 정책 결정 과정에서 제대로 작동할 수 있는 ‘환경’과 ‘체계’를 구축하는 데 달려 있다는 거죠.

필요조건, 충분조건, 필수조건을 충족하고, 현실적 제약에 똑똑하게 대응하며, 과거 예측이 아닌 미래 예상과 대비를 중심으로 설계할 때 비로소 의미 있는 혁신이 가능하다는 겁니다. 과거 데이터에만 갇혀 미래를 정확히 맞추려 하기보다는, 어떤 변화에도 지혜롭게 대응할 수 있는 시스템을 만드는 것이 중요합니다.

이 글의 저자는 마지막으로 우리에게 묻습니다. “우리는 제대로 가고 있나? 만약 그렇지 않다면, 무엇을 먼저 설계하고 실행해야 할까?” 여러분도 이 질문을 스스로에게 던져보면서, 진정한 AX를 위한 고민과 실행을 시작하시길 바랍니다!

오늘 강의는 브랜드뉴스(BRAND NEWS)의 양영진 기자가 작성한 세 편의 글을 기반으로 진행됩니다. 이 세 편의 글을 꿰뚫는 하나의 거대한 흐름을 제가 완벽하게 정리해 드릴 테니, 눈 크게 뜨고 따라오세요! 주제는 바로 “AI 시대, 실패를 지배하고 승리를 설계하는 법!” 입니다.

자, 그럼 첫 번째 글부터 시작하죠!

제1강: 실패는 부끄러움이 아니라 ‘데이터’다!

여러분, ‘실패’하면 뭐가 떠오르나요? 좌절, 낙담, 쪽팔림? 대부분 그렇죠. 그런데 이 글의 저자는 완전히 새로운 관점을 제시합니다. 바로 ‘실패는 성공의 어머니다’ 라는 오래된 격언을 21세기 버전으로 업그레이드하는 거죠.

매년 10월 13일이 ‘세계 실패의 날’이라는 거, 알고 있었나요? 핀란드에서 시작해서 전 세계로 퍼져나가고 있는데, 실패를 부끄러워하지 말고 성장의 기회로 삼자는 겁니다. 발명왕 에디슨이 그랬잖아요. “나는 실패한 게 아니라, 작동하지 않는 1만 가지 방법을 찾았을 뿐이다.”

자, 이 부분은 별표 세 개! 이 글의 저자는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 우리가 ‘생각’을 한다는 것 자체가, 사실은 머릿속에 ‘모델’을 만들고 ‘시뮬레이션’을 돌려보는 과정이라는 겁니다. 예를 들어, ‘이렇게 말하면 상대방이 좋아하겠지?’ 이게 바로 모델링과 시뮬레이션이에요. 그런데 만약 상대방 반응이 안 좋았다? 그게 바로 ‘실패’죠.

이때 대부분의 사람들은 ‘아, 재수 없어’ 하고 넘어가지만, 저자는 그게 아니라고 말합니다. 그 실패는 바로 여러분의 머릿속 모델이 현실과 다르다는 것을 알려주는 소중한 ‘피드백’이자 ‘데이터’ 라는 겁니다. 이 데이터를 무시하면 작은 실패가 큰 실패로 이어지게 되죠.

그럼 이 소중한 실패 데이터를 어떻게 안전하고 효과적으로 얻을 수 있을까요? 저자는 그 해답으로 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’ 을 제시합니다. 현실 세계를 컴퓨터 속에 그대로 복제해 놓은 거예요. 이 가상 세계에서는 수천 번을 실패해도 비용도, 위험도 없습니다. 국방 분야에서는 전쟁 시뮬레이션을 돌려보고, 기업에서는 신제품 출시 결과를 미리 테스트해 볼 수 있죠.

결국 저자의 메시지는 이겁니다. 실패를 두려워해서 피하려고만 하지 말고, 디지털 트윈 같은 도구를 활용해 마음껏 실패하고 데이터를 쌓으라는 겁니다. 그 데이터가 바로 AI를 학습시키는 최고의 재료가 되어, 더 현명한 성공으로 이끌어주니까요. 실패는 이제 설계의 일부입니다!

제2강: 이기는 게임의 법칙, ‘선승구전(先勝求戰)’

자, 1강에서 실패를 데이터로 활용하는 새로운 마인드를 장착했습니다. 그럼 이제 뭘 해야 할까요? 이기는 ‘전략’을 짜야죠! 두 번째 글에서 저자는 손자병법을 가져와 현대적인 전략을 설명합니다.

우리가 흔히 아는 손자병법은 “지피지기 백전불태(知彼知己百戰不殆)”, 적을 알고 나를 알면 백 번 싸워도 위태롭지 않다는 거죠. 그런데 저자는 VUCA 시대, 즉 변동성과 불확실성이 극심한 오늘날에는 순서가 바뀌어야 한다고 말합니다. 나를 먼저 아는 ‘지기(知己)’가 우선이라는 겁니다. 나의 역량, 자원, 한계를 명확히 알아야 외부 환경 변화에 대응할 수 있다는 거죠.

과거 대한민국은 선진국을 빠르게 따라가는 ‘패스트 팔로워(Fast Follower)’ 전략으로 성공했습니다. 하지만 저자는 이제 그 성공 방식에 안주해서는 안 된다고 경고합니다. 남들 따라 하기에만 급급하면, 한 번의 실패로 모든 것을 잃을 수 있는 시대라는 거죠.

자, 이 부분은 별표 세 개! 그래서 저자가 제시하는 새로운 전략이 바로 ‘선승구전(先勝求戰)’ 입니다. 이게 무슨 뜻이냐? 싸우고 나서 이기려고 발버둥 치는 게 아니라, 이기도록 모든 판을 짜놓고 그 다음에 싸움에 임한다는 겁니다. 기가 막히죠?

어떻게 이기는 판을 짤 수 있을까요? 여기서 또 디지털 트윈과 시뮬레이션이 등장합니다. 다양한 시나리오를 미리 검증해서 최상의 경로를 설계하는 거죠. 또한 ‘회복탄력성’을 갖추는 게 중요하다고 말합니다. 실패했을 때 빨리 회복할 수 있도록 플랜 B, 플랜 C를 미리 마련해두는 겁니다. 혼자 모든 걸 다 하려 하지 말고, 협력을 통해 위험을 분산하는 ‘협력적 조화’도 강조하고요.

저자는 체계공학(시스템 설계), 디지털트윈(검증), AI(예측) 이 세 가지 기술을 통합하면, 위험을 회피하는 수준을 넘어 관리하고 통제하며, 심지어 회복까지 준비하는 완전체 전략을 만들 수 있다고 말합니다.

결론적으로 저자는 ‘패스트 팔로워’를 넘어, 나 자신을 철저히 분석하고(지기지피), 이길 수밖에 없는 판을 설계해서(선승구전), 지속 가능한 승리를 만들어내는 전략으로 나아가야 한다고 역설합니다.

제3강: 공상을 현실로, ‘탁상공론’을 ‘자율 AI’로!

자, 이제 마지막 단계입니다. 실패를 데이터로 보는 마인드도 갖췄고, 이기는 판을 짜는 전략도 배웠습니다. 그럼 이 모든 걸 현실에서 어떻게 구현할까요? 세 번째 글에서 저자는 아이디어가 현실의 AI로 재탄생하는 구체적인 경로를 보여줍니다.

‘탁상공론(卓上空論)’이라는 말, 다들 아시죠? 현실성 없는 헛된 이야기라는 부정적인 뜻으로 쓰입니다. 하지만 저자는 이 탁상공론이 모든 아이디어의 ‘출발점’이라고 말합니다. 문제는 이 아이디어를 어떻게 현실과 연결하느냐는 거죠.

저자는 그 진화의 단계를 이렇게 설명합니다.

1단계: 탁상공론 (아이디어)
- 모든 것의 시작. 머릿속의 추상적인 생각.
2단계: M&S (모델링 & 시뮬레이션)
- 아이디어를 수학적, 논리적 모델로 만들어 시뮬레이션 해보는 단계. 탁상공론이 처음으로 ‘실험 가능한 형태’가 됩니다.
3단계: 디지털 트윈
- M&S가 단순 모델 위에서의 실험이라면, 디지털 트윈은 현실의 데이터를 실시간으로 반영하는 ‘현실과 연동된 실험’입니다. 정확도와 현실성이 차원이 다르죠. 아이디어가 실행 계획으로 구체화되는 단계입니다.
4단계: 시스템 공학
- 이 모든 도구와 과정을 체계적으로 설계하고 통합하여 관리하는 방법론입니다. 목표 달성을 위한 최적의 루프를 만드는 거죠.

자, 이 부분은 별표 세 개! 이 글의 가장 중요한 핵심입니다. 저자는 ‘탁상공론 → M&S → 디지털 트윈 → 시스템 공학’ 으로 이어지는 이 파이프라인이 단순한 문제 해결 도구가 아니라, 미래의 자율 AI를 구현하는 기반이 된다고 말합니다.

스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전트 AI’, 로봇이나 자율주행차 같은 ‘피지컬 AI’는 바로 이런 디지털 트윈 환경에서 수없이 많은 시뮬레이션을 통해 안전하게 학습하고 최적화된다는 겁니다. 결국, 우리의 상상과 아이디어(탁상공론)가 이 체계적인 과정을 거쳐 현실 세계에서 작동하는 똑똑한 AI 시스템으로 탄생하는 거죠!

최종 정리: 오늘의 핵심 포인트!

자, 오늘 양영진 기자의 글 세 편을 통해 정말 중요한 흐름을 파악했습니다. 마지막으로 정리해 드릴게요.

첫째, 실패를 데이터로 보라! 실패는 부끄러운 낙인이 아니라 AI 시대를 살아가는 우리에게 가장 소중한 학습 자원입니다. 디지털 트윈으로 마음껏 실패하고 데이터를 쌓으세요.

둘째, 이기는 판을 설계하라! 남을 따라가는 전략은 끝났습니다. 나를 먼저 알고, 디지털 트윈으로 미리 수많은 시뮬레이션을 돌려 승리 조건을 모두 갖춘 뒤에 싸움에 임하는 ‘선승구전’의 지혜가 필요합니다.

셋째, 아이디어를 AI로 진화시켜라! 우리의 평범한 아이디어도 ‘M&S → 디지털 트윈 → 시스템 공학’이라는 체계적인 파이프라인을 거치면, 현실 문제를 해결하는 강력한 자율 AI 시스템으로 발전할 수 있습니다.

이 세 편의 글을 쓴 저자의 최종 메시지는 명확합니다. 더 이상 실패를 두려워하며 제자리에 머물지 말고, 디지털 트윈과 AI라는 강력한 도구를 손에 쥐고, 생각하고, 실험하고, 배우는 과정을 통해 더 나은 미래와 더 현명한 자신을 직접 ‘설계’하라는 것입니다.

AI 시대, 진정한 혁신을 위한 지혜로운 접근법: 문제, 시스템, 그리고 숫자의 본질!

오늘 강의는 브랜드뉴스(BRAND NEWS)에 실린 양영진 기자님의 깊이 있는 기사 다섯 편을 기반으로 진행됩니다. 이 기사들을 통해 AI가 단순한 기술을 넘어 우리 사회와 국가에 어떤 의미를 가지며, 우리가 이 기술을 어떻게 바라보고 발전시켜야 할지 그 지혜를 함께 찾아보겠습니다.

1교시: ‘문제’의 본질을 꿰뚫어라! AI 활용의 첫 단추

여러분, ‘문제’라는 말 들으면 어떤 생각이 드나요? 골칫덩이? 난관? 저자는 ‘문제(問題)와 AI’라는 기사에서 문제를 단순한 난처함으로 봐서는 안 된다고 강조합니다. 문제란 현재 상태와 원하는 상태 사이의 차이이며, 해결해야 할 과제이자 도전, 더 나아가 기회라는 거죠.

저자는 문제를 수학적으로 아주 명쾌하게 y = f(x) 모델로 설명합니다. 여기서 y는 결과, x는 입력, 그리고 f는 입력과 출력 사이의 관계를 나타냅니다. AI는 바로 이 y를 예측하고, f의 숨겨진 패턴을 발견하며, x를 최적화하는 데 엄청난 힘을 발휘하는 도구입니다.

하지만 자, 이 부분은 별표 세 개! 저자는 AI의 한계를 명확히 짚어줍니다. AI가 f의 관계를 찾아내지만, 그 내부 원리를 완전히 설명하지 못하는 ‘블랙박스’인 경우가 많다는 거예요. 게다가 현실의 문제는 정적인 y = f(x)가 아니라, 시간과 내부 상태, 숨겨진 조건에 따라 출력이 달라지는 **’동적 시스템’**이라는 거죠. 이 말인즉슨, AI가 아무리 똑똑해도 문제의 본질을 정의하고, 동적 시스템의 복잡성을 이해하는 인간의 역할이 절대적으로 필요하다는 겁니다. AI는 강력한 도구일 뿐, 문제를 제대로 인식하고 정의하는 것은 결국 우리 인간의 몫이라는 것을 잊지 마세요!

저스틴) AI를 대하는 태도로 경계해야 할 것 중 하나 – 지금 못한다고 계속 못할거라 생각하는 것 – 동적 시스템의 복잡성을 인간보다 훨씬 잘 이해하는 시점을 생각해야 함.

2교시: ‘시스템 공학’ 없이 AI는 위험하다! 신뢰할 수 있는 AI를 위한 길

자, 그렇다면 AI를 어떻게 하면 더 안전하고 신뢰할 수 있게 만들 수 있을까요? 다음 기사, ‘시스템 공학 없는 AI, 혁신이 아니라 위험이다’에서 저자는 아주 통렬한 비유를 들어 경고합니다. 공학도들이 만든 비행기에 교수만 태연히 앉아있던 일화 기억하시죠? 교수는 “내 제자들 실력을 잘 알아. 저 비행기는 시동조차 걸리지 않을 거야”라고 말했다고요.

이 비유는 오늘날 AI를 다루는 우리의 태도에 대한 경고입니다. 검증되지 않은 모델로 AI를 구현하는 것은 시동도 걸리지 않거나 결국 추락할 비행기를 만드는 것과 같다는 거죠. 시스템 공학적 접근이 빠진 AI는 겉으로는 잘 작동하는 것처럼 보여도, 근본 원인을 해결하지 못하고 오히려 문제를 더 복잡하게 만드는 ‘지능형 오류 생성기’가 될 수 있습니다.

여기서 저자는 ‘모델링(Modeling)’과 ‘시뮬레이션(Simulation)’의 중요성을 강조합니다. AI의 판단과 예측이 결국 모델에 의해 결정되기 때문에, 모델의 구조를 명확히 정의하고 다양한 조건에서 검증해야 한다는 거죠.

그리고 자, 이 부분은 또 별표 세 개! 기존의 MBSE(Model-Based Systems Engineering)를 넘어 DBSE(Digital twin-Based Systems Engineering)로 나아가야 한다고 말합니다. DBSE는 모델링과 시뮬레이션에 현실 데이터를 실시간으로 반영하여 모델을 지속적으로 진화시키는 체계입니다. 데이터-모델-시뮬레이션-검증의 ‘폐루프(Closed Loop)’를 구축하여 AI의 신뢰성, 안전성, 효과성을 실시간으로 유지하고 보완할 수 있게 해주는 거죠. 진정한 혁신은 기술의 속도가 아니라, 이처럼 시스템적으로 문제를 검증하고 데이터를 통해 진화시키는 과정에서 시작됩니다.

저스틴) AI도 누구와 협력하는지가 중요합니다. 해당 업무 분야에서 다양한 경험을 하고 오픈 마인드인 책임질 줄 아는 사람과 협력하는게 중요합니다.

3교시: ‘숫자’의 함정에서 벗어나라! 실질적 효과 중심의 AI

우리는 흔히 숫자에 현혹되기 쉽습니다. 논문 수, 특허 수, 경제 지표… 겉으로 보기엔 명확하고 객관적인 기준처럼 느껴지죠. 하지만 ‘숫자의 함정과 역설’이라는 기사에서 저자는 “숫자만 믿으면 본질을 놓치기 쉽다”고 경고합니다. 숫자 뒤에는 항상 환경, 조건, 변수, 그리고 무엇보다 ‘체감’이라는 현실과의 갭이 존재한다는 겁니다. 숫자가 높다고 해서 실제 결과가 기대와 다르거나 실질적인 문제 해결로 이어지지 않는 경우가 많다는 거죠. 이게 바로 ‘숫자의 역설’입니다.

과거 스마트팩토리 지원사업이나 AI 바우처 사업 등에서도 양적 성과는 강조되었지만, 기업의 지속 가능한 혁신이나 실제 문제 해결로 이어진 경우는 제한적이었다고 저자는 지적합니다. AI 분야도 마찬가지입니다. 세계적 논문 수나 기술 지표만으로는 진정한 경쟁력을 말할 수 없다는 거죠.

자, 이 부분은 또 별표 세 개! 저자는 MOE(Measure of Effectiveness), 즉 ‘측정 지표’를 명확히 설정하고, 연구·개발·평가 과정에서 체계적인 검증, 분석, 최적화가 이루어져야 숫자가 비로소 현실과 맞닿는 의미를 갖는다고 강조합니다. AI 3강의 목표가 단순히 세계 순위 1~3위 달성이 아니라, AI를 통해 국민이 체감할 수 있는 행복과 국가 발전에 실질적인 효과를 만들어내는 것이어야 한다는 결론은 우리에게 큰 울림을 줍니다. 숫자는 도구일 뿐, 진정한 성공은 현실과 체감, 그리고 문제 해결 역량 속에서 실현된다는 점을 명심해야 합니다.

4교시: ‘AI 환각’을 넘어 ‘소버린 AI’로! 신뢰의 지평을 열다

자, 앞에서 AI의 ‘블랙박스’ 한계와 ‘지능형 오류 생성기’가 될 위험성을 배웠습니다. 그렇다면 AI가 근거 없는 거짓 정보를 생성하는 ‘AI 환각(Hallucination)’ 문제는 어떻게 해결할까요? ‘AI 환각과 소버린 AI’ 기사가 그 답을 제시합니다.

저자는 AI 환각이 인간의 환각과 본질적으로 다르다고 설명합니다. AI는 학습 데이터의 문제, 학습 과정의 오류, 현실 데이터의 한계 때문에 근거 없는 답을 만들어내는 것이라고요. 그리고 AI는 스스로 오류를 깨달을 수 없다는 점에서 더 위험하다고 지적합니다.

그렇다면 어떻게 이 환각을 줄이고 AI를 신뢰할 수 있게 만들까요? 저자는 몇 가지 기술적 시도를 제안합니다. 데이터 개선, 학습 알고리즘 개선, 출력 검증, 그리고 무엇보다 인간과의 협업(Human-in-the-Loop)이 중요하다고 말합니다.

그리고 자, 오늘 강의의 하이라이트, 별표 다섯 개 나갑니다! 저자는 ‘원리(原理) 기반 모델링’과 데이터 기반 모델을 결합한 ‘하이브리드 접근’을 강조합니다. 데이터만으로 부족한 부분을 법칙과 규칙 기반의 원리 모델로 보완하여 AI가 근거 없는 추측으로 답을 만들어낼 가능성을 줄이는 거죠. 또한 ‘디지털트윈 기반 가상실험’과 BAS(Big Data + AI + Simulation) 기술이 극단적인 상황이나 현실에서 얻기 어려운 데이터를 안전하게 생성하여 AI 학습에 활용함으로써 환각을 효과적으로 줄일 수 있다고 역설합니다.

궁극적으로 저자가 제시하는 비전은 바로 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’입니다. 소버린 AI는 단순히 빠르고 똑똑한 AI가 아니라, 자율적이면서도 신뢰할 수 있는 판단과 결정을 내릴 수 있는 AI를 의미합니다. 근거 있는 판단, 데이터 독립성과 신뢰성, 원리 기반 사고, 그리고 검증과 인간 협업이 결합될 때 비로소 환각 없는, 진정한 의미의 소버린 AI가 탄생할 수 있다는 거죠.

5교시: ‘폰 노이만’의 유산에서 ‘소버린 AI’의 미래까지!

자, 마지막 기사는 ‘폰 노이만과 소버린 AI’입니다. 이 기사는 AI의 역사를 거슬러 올라가 현대 AI의 뿌리를 짚어줍니다. 저자는 2차 세계대전의 맨해튼 프로젝트와 폰 노이만의 공헌을 언급하며, 그가 복잡한 문제를 체계적으로 단순화하고 해결하는 능력을 기계로 확장한 인물임을 강조합니다. 폰 노이만의 오토마타, 몬테카를로 시뮬레이션, 게임 이론, 그리고 현대 컴퓨터의 근간인 폰 노이만 아키텍처가 모두 그의 계산적 사고에서 시작되었다는 거죠.

그리고 이 계산적 사고가 존 홀랜드의 유전자 알고리즘으로 진화적 탐색으로 확장되고, 지글러의 DEVS 모델을 통해 시간 개념을 더한 동적 시스템 모델로 발전했음을 설명합니다.

현대 AI는 기계학습을 중심으로 발전했지만, 저자는 VUCA(변동성, 불확실성, 복잡성, 모호성) 시대의 복잡성을 완전히 다루기에는 한계가 있다고 말합니다. 그래서 등장하는 개념이 바로 김탁곤 교수의 BAS와 DBSE입니다.

자, 이 부분, 오늘 강의의 대미를 장식할 별표 세 개! 저자는 BAS가 빅데이터, AI, 시뮬레이션을 결합하여 복잡한 문제를 예측하고 최적화하며, DBSE가 디지털트윈 기반으로 현실과 가상을 연결하여 AI가 의사결정과 실행을 동시에 검증할 수 있게 한다고 말합니다. 이 기술들이 AI를 단순 예측 도구에서 ‘지혜적 소버린 AI’로 전환시키는 핵심 기술이라는 거죠.

이세돌과 알파고의 대국은 AI의 전략적 능력을, 챗GPT의 등장은 AI가 언어와 소통 영역에서 인간과 협력할 수 있는 단계를 보여주었습니다. 저자는 이러한 진화를 통해 AI가 이제 단순 도구를 넘어, 자율적 판단과 전략적 결정까지 수행하는 ‘지혜로운 소버린 AI’로 진화할 수 있다고 강조합니다.

이러한 소버린 AI는 현실 문제를 스스로 이해하고 실행 계획을 수립하며 결과를 최적화하여 국민 행복과 국가 발전에 기여할 수 있습니다. 저자는 국가 AI 정책이 단순히 기술 확보를 넘어, 목적 중심 AI를 개발하고, 고품질 데이터 인프라와 안전한 공유 체계를 구축하며, 디지털트윈 기반 시뮬레이션과 검증으로 정책과 산업 실험을 수행해야 한다고 역설합니다.