일본산업뉴스요약

AI 간 의견이 서로 다를 경우도 있어
개발팀에 복귀한 다쏘의 전(前) CEO가 그리는 미래

“40여 년 전 입사 직후, 나는 현실세계를 보다 잘 이해하기 위해 자연과학에 수학을 적용하는 연구에 종사했다. 현재 다시 그 일에 관여하고 있다”. 프랑스의 다쏘시스템(Dassault Systemes) 이사회의 이그제큐티브 체어맨인 샬레스 씨는 매우 즐거운듯한 표정으로 이렇게 자신 근황을 소개했다.

필자는 그가 1995년부터 근무한 다쏘의 CEO 직에서 퇴임하기 직전인 2023년 11월에 일본에서 공식적으로 이야기하는 마지막 기회로 작별 기자회견을 가진 사실을 알고 있었다. 그러한 그가 지난달 닛케이크로스테크 기사에 등장했기에 무슨 일인지 궁금했다.

-- 새로운 서비스 개발팀에 참여 --
샬레스 씨는 현재, 이그제큐티브 체어맨이란 직책과 병행해 AI(인공지능)를 도입한 3D 가상공간의 새로운 서비스 ‘3D UNIV+RSES’ 기술을 개발하는 팀의 멤버이기도 하다. 3D UNIV+RSES는 현실세계를 3D 데이터로 재현하여 제품 설계나 의료 현장을 비롯해 다양한 분야에서 가상으로 새로운 시도를 통해 시행착오를 경험할 수 있는 장소라고 한다. 증강현실(AR)과 AI 등 새로운 기술을 접목해 개발하고 있다.

가상의 공간에서 현실과 동일한 시행착오를 가능하게 하려면 현실의 사물을 가상으로 보다 잘 표현할 필요가 있다. “이를 위해서는 새로운 수학, 과학, 알고리즘을 찾아야 한다”(샬레스 씨). 샬레스 씨의 말대로 입사 직후에 개발에 참여했던 3D-CAD ‘CATIA’에서의 3D 형상 표현도 현실의 물체를 보다 정밀하게 컴퓨터로 표현하겠다는 목적은 이번과 같았다고 한다.

다쏘는 지금까지 물체의 형상뿐만이 아니라, 행동이나 주위 환경으로부터 받는 영향 등도 현실과 동일하게 재현되도록 노력해 왔다고 주장한다. ‘버추얼트윈(Virtual Twin)’이라는 말을 고집해 사용하는 것도 그 일환이다. 버추얼트윈이 의미하는 것은 ‘디지털트윈’과 지극히 비슷하지만, “’디지털트윈’은 디지털로 재현한다는 의미 밖에 가지고 있지 않다”라는 것이 다쏘의 설명이다. 이에 반해 버추얼은 본래 ‘사실상의’, ‘실질적인’이라는 의미를 가지고 있다. 3D 데이터는 실질적으로 현실과 동일시할 수 있는 것이어야 한다는 주장을 버추얼트윈이라는 말에 담고 있는 것이다.

3D UNIV+RSES는 그 가상의 공간을 강화한 것과 같다. 여기에 AI를 조합하는 것은 상당히 유효하다고 한다. 그 이유는 “AI를 기능시키기 위해서는 학습에 많은 데이터가 필요하다고 알려져 있지만, 현실의 데이터를 사용하는 것보다 뛰어난 버추얼트윈을 통해 학습하는 것이 더 좋다. 가장 고품질이면서 가장 컴팩트한 학습 데이터를 얻을 수 있다”(샬레스 씨)라는 것이다.

-- 복수의 '버추얼컴패니언'이 업무를 지원 --
그렇게 학습시킨 AI를 어떻게 구현할 것인가? 그 방법 중 하나가 설계안 등의 생성 기능으로, 이미 자동차 도어를 대상으로 한 자동설계 기능을 개발했다고 한다. “자동차 도어는 복잡한 오브젝트이지만, 과거의 많은 도어를 학습한 AI에 의해 정확하게 생성할 수 있다”(샬레스 씨)라고 한다.

또 하나의 방법이 AI 에이전트인 ‘버추얼컴패니언(Virtual companion)’이다. 3 DUNIV+RSES에는 ‘아우라(Aura)’라는 이름의 버추얼컴패니언이 구현되어 있다. 아우라에 대해 다쏘는 올 2월에 미국에서 개최한 이벤트 ‘3DEXPERIENCE World 2025’ 등에서 공표했다. 아우라는 가상의 작업자로, 예를 들어 자동차 샤시를 스폿 용접하라고 아우라에게 지시하면 용접 지점을 적절히 설정하는 등, 작업 내용을 결정한다.

더 나아가 샬레스 씨는 2번째와 3번째 버추얼컴패니언도 구현하고 있다고 밝혔다. 2번째인 ’레오(Leo)’는 시뮬레이션 스페셜리스트로, 시뮬레이션을 실시해 물체가 부서지는지 여부 등을 알려준다고 한다. 3번째인 ‘브레인(Brain)’은 새로운 아이디어를 제안하는 역할을 한다. “이것들을 시작으로 향후 더 많은 버추얼컴패니언을 만들어 나가겠다”라고 샬레스 씨는 말한다.

그의 말을 토대로 상상해보면, 향후 가상 공간에서는 예를 들면, 코스트 다운 스페셜리스트, 안전 관리 스페셜리스트 등의 버추얼컴패니언이 활약할 수 있다. 필자는 다쏘가 향후 어떤 버추얼컴패니언을 개발할지는 불분명하지만, 만약 코스트 다운과 안전 관리의 버추얼컴패니언이 있다고 한다면 이 두 버추얼컴패니언의 의견은 상당히 다를 것이다. 아니, 항상 일치하는 것이 오히려 위험할 수 있다고 생각해 다쏘에 물어 보았다. “복수의 버추얼컴패니언들이 서로 모순되는 의견을 내놓을 가능성은 없는가?”

답변은 “있을 수 있다”였다. “복수의 버추얼컴패니언들이 서로 대립하는 것을 생각할 수 있다. 이 경우, 어느 쪽을 취할지 등은 사람이 판단할 것이다”라고 하는 보충 설명이 있었다.

그렇다면, 미래의 설계 작업은 사람이 지정한 사양에 대해 자동 설계자인 AI가 설계안을 생성하고, 그것을 리뷰하는 전문 AI 에이전트들이 논의한 내용을 사람이 취사 선택하는 형태로 진행되는 것일까? 이해가 반드시 일치하지 않는 부문 간의 의견 교환, 예를 들면, 생산성을 요구하는 생산기술 부문과 성능을 요구하는 설계 부문 간이라든가, 안전성이나 법규 준수를 요구하는 품질 부문과 설계 부문 간 등의 논의를 AI 에이전트들이 대행하게 될 것이다. 그렇게 된다면 부문 간이나 담당자 간에 감정적으로 대립하는 일을 막는 효과도 있을 것 같다.

하지만, 논의가 이루어지는 과정에서 얻을 수 있는 지식이 사람에게 남겨지기 어려운 측면도 있을 것이다. 사람이 해야 할 판단이란 무엇인가? 어떻게 지식을 축적해 나갈 것인가? 이러한 것들이 미래에 AI가 활약하는 제조 현장의 과제가 될지도 모른다.

 -- 끝 --

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