[디지털트윈 칼럼] AI데이터, 신뢰할 수 있는가?

■ 디지털트윈과 가상실험을 통한 AI 데이터 편향성 문제 해결

인공지능(AI)은 오늘날 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 도구로 자리 잡았다. 의료, 금융, 교통, 제조업 등 다양한 산업에서 AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고, 이를 바탕으로 예측 및 의사결정을 지원한다. 그럼 AI의 의사결정 기초가 되는 데이터는 언제나 '신뢰할 수 있을까? 데이터는 AI의 원재료다. 그 질에 따라 AI 결과물이 결정된다. 데이터 편향성은 AI 신뢰성에 심각한 영향을 미칠 수 있고, 이에 대한 해결책을 모색하는 것이 필요하다.

■ 데이터 편향성 문제의 본질

데이터는 결코 완전히 중립적일 수 없다. 관찰 데이터는 언제나 관찰자의 시각, 목적, 방법론에 의해 편향될 수 있다. 예를 들어, 특정 사회적, 경제적 환경에서 수집한 데이터는 그 환경의 특성을 반영하며, 이를 그대로 AI 시스템에 입력하면 결과적으로 편향된 정보를 생성할 가능성이 높다. AI가 편향된 데이터를 기반으로 예측을 내리면, 그 결과는 부정확할 뿐만 아니라, 심각한 사회적 문제를 초래할 수 있다. 이는 공정한 의사결정을 기대하는 의료, 교육, 법률 등의 분야에서 더욱 두드러진다.

데이터 편향성 문제를 인지하지 않고 AI를 신뢰하면, 갈등과 대립이 심화할 수밖에 없다. AI가 제시하는 결과를 객관적 사실로 받아들이기 쉬우나, 그 결과는 사실 편향 데이터를 기반으로 도출한 관점의 차이일 뿐이다. 이로 인해 다양한 이해관계자 사이에서 '시시비비(是是非非)' 논쟁이 벌어지고, 옳고 그름을 따지려는 대립 구도가 생긴다. 그러나 이 문제는 옳고 그름의 문제가 아니다. 서로 다른 관점의 존재 자체를 인정하고, 이를 해결할 방법을 모색해야 한다.

■ 본질과 원리에 대한 이해만으로는 한계

데이터 편향성 문제를 해결하려면 그 현상의 본질과 원리를 이해하는 것이 중요하다. 예를 들어, 경제 현상을 분석할 때 그 기저에 있는 구조적 요인과 메커니즘을 이해하면 데이터를 해석하는 데 유용할 수 있다. 그러나 이처럼 본질을 이해하는 것이 데이터 편향성을 완전히 해결할 수 있는 것은 아니다. 현대 사회의 복잡한 시스템은 다양한 변수를 포함하고 있으며, 단순한 원리로는 그 모든 변화를 설명하기 어렵다. 결국 편향성 문제를 극복하기 위해서는 다른 접근법이 필요하다.

■ 가상실험과 디지털트윈:편향성 문제 해결 핵심 도구

데이터 편향성 문제를 보다 근본적으로 해결하기 위해 가상실험이 중요한 역할을 할 수 있다. 가상실험은 현실 세계의 제약을 초월해 다양한 시나리오를 실험할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해 실제 상황에서 불가능하거나 어려운 여러 조건들을 시뮬레이션할 수 있으며, 다양한 결과를 분석해 편향성을 줄이는 방법을 모색할 수 있다.

가상실험이 의미가 있으려면 디지털트윈이라는 기술적 기반이 필수다. 디지털트윈은 물리 세계의 디지털 복제물로, 현실 세계의 데이터와 상태를 실시간으로 반영해 가상 공간에서 시뮬레이션을 실행하는 기술이다. 디지털트윈이 정확히 구축되면 가상실험 결과는 실제 현실과 매우 밀접하게 연동되며, 이를 통해 편향성 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있다. 정확한 디지털트윈이 없으면 가상실험 결과는 현실과 동떨어진 것이 돼 오히려 새로운 편향을 불러일으킬 위험이 있다.

■ 지혜 기반 문제 해결 필요

데이터 분석과 시뮬레이션이 문제 해결의 중요한 도구가 되는 것은 분명하다. 그러나 단순한 데이터 처리와 분석만으로는 부족하다. 편향성을 극복하고, 최적 해법을 찾아내는 데는 ‘지혜’가 필요하다. 지혜는 단순히 데이터에 기반한 의사결정을 넘어서, 언제 어떻게 그 데이터를 적용할지, 어떤 맥락에서 특정한 결론을 도출할지에 대한 깊은 통찰을 요구한다.

AI는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있지만, 결국 최종적인 의사결정은 인간의 지혜에 달려 있다. 우리는 AI가 제시하는 다양한 가능성 속에서 목적에 맞는 최적의 결정을 내릴 수 있어야 하며, 이를 위해서는 단순한 정보 이상의 지혜가 필요하다.