미래의 불안함과 선택의 궁금증을 풀어주는 디지털트윈

AI가 바른 디지털트윈 위에서 내 앞길을 말해줄 것이다

우리는 오래도록 미래를 묻는 방식에 익숙해져 왔다. 태어난 시간과 날짜를 기준으로 좌표를 정하고, 그 시작점에서 인생의 궤적을 해석한다. 그 방식이 일정 부분 설득력을 가졌던 이유는 변동이 적었던 시대였기 때문이다. 개인의 신체 조건, 관계망, 사회 구조가 비교적 안정적으로 유지되던 환경에서는 시작점 중심의 해석이 통계적 의미를 가질 수 있었다.

지금은 다르다. 개인의 삶은 끊임없이 업데이트된다. 직업은 바뀌고, 관계는 확장되며, 거주지는 이동하고, 기술은 일상을 재구성한다. 신체 또한 의학과 환경의 영향을 받으며 변한다. 고변동 사회에서 고정된 출발점만으로 미래를 읽는 방식은 점점 설득력을 잃는다. 이제 필요한 것은 시작점의 해석이 아니라 변화의 궤적을 읽는 구조다.

디지털트윈은 그 구조의 출발점이다. 디지털트윈은 단순한 가상 아바타가 아니다. 개인의 행동, 선택, 관계, 환경 변화를 시간축 위에 중첩시켜 만든 존재의 복제 모델이다. 무엇을 선택했고, 어떤 패턴을 반복했으며, 어떤 환경 속에서 어떤 결과를 만들었는지에 대한 시계열 데이터가 축적될 때 트윈은 비로소 의미를 갖는다. 점이 아니라 흐름을 다루는 모델이다.

문제는 개인이 자신의 변화를 객관적으로 기록하기 어렵다는 데 있다. 우리는 기억에 의존하고, 감정에 따라 과거를 재해석한다. 삶의 데이터를 일관되게 보관하지 못하고, 관계의 변동값을 정량화하지 못한다. 그래서 현재의 위치를 직감에 맡긴다. 미래에 대한 불안은 여기서 비롯된다. 우리는 변하고 있지만, 그 변화를 읽을 구조가 없다.

앞으로 AI는 이 지점을 보완하게 될 것이다. 단, 전제 조건이 있다. 바르게 구조화된 디지털트윈이 먼저다. 구조 없이 입력된 데이터는 평균값을 계산하거나 단편적 경향만을 보여줄 뿐이다. 그러나 미인지데이터까지 자동으로 기록하는 존재 중심 설계의 디지털트윈 위에 축적된 데이터는 삶의 패턴을 드러낸다. AI는 그 패턴을 학습해 다음 가능성을 계산한다. 이것은 점을 치는 일이 아니라, 변동값을 분석해 미래를 예측하는 일이다.

사주는 태어난 연·월·일·시라는 시작점을 묻는다. 반면 온톨로지를 가능하게 하는 디지털트윈은 변화의 흐름을 묻는다. 사주는 고정된 출발을 해석하지만, 디지털트윈은 살아온 데이터를 기반으로 모델링한다. 그리고 AI는 그 모델 위에서 다음 선택의 확률을 계산한다.

온톨로지 사회에서 미래는 해석의 대상이 아니라 설계의 대상이 된다. 중요한 것은 언제 태어났는가가 아니라, 어떻게 변화해 왔는가다. 개인에게도, 기업에게도 필요한 것은 고정된 좌표의 해석이 아니라 업데이트되는 존재 모델이다. 판매량, 매출액, 결제 내역은 과거를 설명하는 지표에 가깝다. 기존 경영 분석은 해석에 머문다. 반면 온톨로지 경영 분석은 고객 개개인의 성향, 동향, 상황, 습관, 건강 상태, 스트레스, 재무 상황, 기호와 활동을 통해 미래 행동을 예측한다.

돈을 언제쯤 벌게 될 것인가. 올해는 무엇을 조심해야 하나. 건강에 어디를 조심해야 하나. 어떤 진로를 선택할 것인가. 지금 만나는 사람과 절교를 해야 하는가. 회사의 성장 방향이 옳은가 등 앞으로의 미래가 궁금한가. 이제 필요한 것은 사주를 넘어선 디지털트윈이다. 그리고 그 위에서 작동하는 온톨로지 AI가 당신의 다음 선택을 더 정교하게 말해줄 것이다.

박항준 서울벤처대학원대학교 연구교수

누림경제발전연구원장
펫누림사회적협동조합 이사장
디케이닥터 대표이사 / 기술거래사/기업기술가치평가사
공)저서. 더마켓TheMarket / 스타트업 패러독스 / 크립토경제의 미래 / 좌충우돌 청년창업 / 블록체인 디파이혁명 / CEO의 인생서재 / 이노비즈 CEO독서클럽 선정도서 21選 (사회관 편) (세계관 편) / Web3.0경제