시뮬레이션 관점에서 본 AI

AI 요약

사람들은 흔히 AI를 생각하는 기계라고 말하지만, 현재 대부분의 AI, 특히 LLM 기반 생성형 AI와 에이전트 AI는 방대한 인간 데이터를 학습해 인간 언어와 행동의 통계적 패턴을 시뮬레이션하며, 에이전트 AI는 워크플로우·메모리·도구 호출·API 연동·규칙 기반 제어를 결합한 시스템에 가깝다고 설명합니다. 피지컬 AI는 디지털 공간이 아니라 현실의 물리 시스템과 직접 상호작용해 잘못된 판단이 사고와 손실로 이어질 수 있고, 현실은 고정된 함수가 아니라 사람·제품·프로세스·운영환경의 상호작용과 적응형 적대자 존재로 끊임없이 변하는 열린 시스템이라고 지적합니다. 사람의 속임수와 자기기만이 현실의 큰 변수인 만큼 과학적 검증과 모델링·시뮬레이션, 디지털트윈과 군의 METT-TC 같은 시스템적 사고 프레임워크를 통해 현실 가능성을 확인하는 것이 중요하다고 제시합니다.