디지털 지식전문가 조형식의 지식마당

2025년 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2025에서 엔비디아의 최고 경영자인 젠슨 황(Jensen Huang)이 ‘물리적 AI(physical AI)’라는 용어를 사용한 것이 화제이다.  물리적 AI에 정확하게 정의된 것은 없지만, 수 년 전부터 사용하는 물리적 AI 개념은 인공지능이 우리 주변의 물리적 세계가 공간과 시간에 따라 어떻게 변화하는 지도 학습할 수 있다는 것을 의미한다.

최근 챗GPT가 그린 그림은 인간의 물리적 경험과 인식을 인지하지 못하는 경향이 있다. 그것은 소프트웨어 알고리즘에 따라서 생성되기 때문이다. 예를 들어서 ‘고수가 들어간 쌀국수를 그려줘’라고 하면 배우 고수가 쌀국수 그릇에 들어간 것 같은 황당한 이미지가 생성될 수도 있다.

이 그림은 인공지능에게 아무런 문제가 없지만, 물리적 세계에 사는 인간은 상상하지 못하는 이미지다. 이런 현상은 인공지능과 디지털 결과에서 자주 본다. 이 그림은 디지털 공간과 시간의 생각과 물리적 공간과 시간의 생각의 차이점을 극명하게 보여주는 예이다.

엔비디아 젠슨 황의 물리적 AI는 비즈니스 용어로 사용될 것이지만, 그 의미는 로봇같은 물리적 실체가 데이터를 물리적 실행(action)으로 변환해 주는 것을 의미한다. 최근 오픈AI의 챗GPT가 엄청난 방향을 가져왔지만, 어떤 실행을 직접 해 주는 것이 아닌 말로만 하는 대규모 언어 모델(LLM)이라고 할 수 있다. 이제 산업계에서는 언어 모델이 아닌 물리적 액션(physical action)이 필요하다.

그것의 대표적인 비즈니스가 자율주행(autonomous driving)과 로봇(robot)이라고 할 수 있다. 그러나 이런 비전(vision)은 비전일 뿐이다. 이것은 최근 메타버스의 사례에도 알 수 있듯이 아무리 전문가라고 하더라도 미래를 확정할 수 없다. 미래는 가 봐야 하는 것이다.

최근에 디지털 트윈을 공부하면서 디지털 트윈에 대해 상당한 의문점을 가지게 되었다. 이제 디지털 트윈의 범위는 한 개인이나 조직이 평생 공부할 수 있는 지식의 범위를 넘어섰다.  아직 존재하지 않는 것에 대한 디지털 트윈부터 기존의 제품을 유지 보수하기 위한 디지털 트윈까지 너무나 다양하며, 그것은 모두 적용할 수 있는 표준이나 프레임워크(framework)는 존재하지 않는다.

현재 주장하는 디지털 트윈의 개념은 시뮬레이션(simulation)에 기반을 두고 있다. 어떤 사람은 디지털 트윈이 아니라 디지털 클론이라고 주장한다. 왜냐면 현재는 미러링 이미지라고 생각하기 때문이다. 진정한 트윈은 서로 비슷하지만, 서로 다른 삶을 살아간다.

원래 디지털 트윈(digital twin)의 개념은 미국항공우주국(NASA)의 우주선 개발에서 나왔다. 여러 가지 리스크로 인해 보통 두 개의 트윈을 제작해서 하나는 우주로 발사하고 하나는 미국항공우주국이 보관하는데, 지구에 남은 트윈의 유지 비용이 비싸기 때문에 디지털 형태로 만들기 시작한 것에서 디지털 트윈이라는 용어가 나왔고 더 자연스러워졌다.

몇 년 전부터 일반인들이 디지털 전환이나 4차 산업혁명에 대해서 약간 진부해지기 시작했다. 더 이상 디지털이 새로운 혁신만은 아니고 성공이나 경쟁에 장점으로만 작용하지 않는다는 것을 인식하기 시작했다. 새로운 무엇인가를 기대하기 시작했다.

처음에는 챗GPT같은 것은 모든 것을 일시에 바꿀 것 같았지만, 또 다른 변화가 우리를 기다리고 있다. 이것은 전문가나 잘 나가는 비즈니스맨이 주장하는 대로 되는 것이 아니라, 생각하지 못한 곳에서 시작된다.

그림 2. 물리적 AI 그리고 물리적 디지털 트윈(physical digital twin)

<그림 2>에 서있는 로봇은 피지컬 트윈(physical twin)일까 아니면 디지털 트윈일까? 나는 ‘물리적 디지털 트윈(physical digital Twin)’이라고 생각한다. 우리의 뇌처럼 물리적이지만, 가상적인 생각을 하는 물리적 가상 시스템이기 때문이다. 이것은 가상 물리 시스템(CPS : Cyber Physical System)과 비슷하지만 약간 의미가 다른 물리 가상 시스템(PCS : Physical Cyber System)이라고 할 수 있다.

이제는 디지털 트윈에서도 새로운 개념을 생각할 때가 온 것 같다. 단순하게 물리적 제품을 개발하기 위한 디지털 트윈이나 기존의 장치를 관리하기 위한 디지털 트윈이 아니라, 주체적으로 인공지능을 실행하는 물리적 디지털 트윈이 출현할 것 같다. 디지털 트윈 역시, 물리적 AI처럼, 일반적 인공지능의 도움 없이는 불가능해지고 있다.

우리가 양자역학을 이해하기 어려운 것은 양자역학의 개념이 어려워서가 아니라, 우리의 사고 방식이 확실한 분류에 익숙해져 있기 때문이라고 한다. 어떤 것이 입자이거나 파동이라고 구분되지 않고 입자이면서 파동이라는 생각을 할 때부터 우리는 혼란스러워진다. 그리고 그것은 설명하는 단어가 존재하지 않기 때문에 사람들이 개념을 정립하기 어렵다고 한다. 이제는 디지털 트윈에서 디지털이냐 물리적이냐를 구분하는 것이 모호해지고, 새로운 용어가 나올 때까지 사람들을 혼란스럽게 만들 것이다. 그리고 임시적 용어로 물리적 디지털 트윈을 생각해 본다.

■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.

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