디지털 트윈은 객체, 시스템, 프로세스 또는 사람을 시뮬레이션하는 개념이다.

디지털 트윈을 생성하고 활용하는 역량은 최근 대규모 언어 모델 기반 인공지능 혁신 이전까지 대다수 기업이 활용하지 못했던 새로운 기회를 제공했다. 필자가 지난해 초에는 공장이나 항공기 같은 복잡한 시스템의 정밀한 트윈이 효율성을 높이고 인명 보호에 기여할 수 있다고 설명한 바 있다.

당시에는 공정·공장 중심 사례에 초점을 맞췄지만, 최근에는 실제 개인을 복제한 디지털 트윈에 대한 논의가 늘어나고 있다. 실질적 이점이 존재하는 동시에 단점도 드러나고 있다.

먼저 장점을 알아보자.

디지털 트윈을 더욱 적극적으로 고려해야 하는 이유

개인을 대상으로 한 디지털 트윈이 특히 유망한 분야는 개인 맞춤 의료이다. 일반 의료 처치는 획일적으로 적용되지만 사람마다 생물학적 차이가 크다.

디지털 트윈 기술은 이미 개별화된 당뇨병 관리 향상 가능성을 보여주고 있다. 디지털 트윈 인공지능을 통해 의료진은 환자의 상태를 실시간으로 반영하는 동적 가상 모델을 구축할 수 있다. 의료진은 이 가상 모델을 통해 약물, 식단, 생활 습관 조정 등 치료 계획을 안전하게 실험해 최적의 조합을 찾을 수 있다.

이렇게 최적화된 치료 계획은 실제 환자에게 적용된다. 이 방식은 당뇨병 외에도 약물 과다 처방, 진통제 의존, 약물 부작용 등 여러 문제를 해결하는 데 기여할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 예측·예방·개인화·참여를 핵심으로 하는 P4 의료 고도화를 위한 기술로도 주목받고 있다.

연구 도구

디지털 트윈은 실제 사람을 대상으로 하는 것보다 훨씬 쉽고 빠르고 비용이 적어 연구 도구로 널리 활용되고 있다.

매사추세츠 공과대학과 오크리지 연구소는 가까운 장래에 자동화될 가능성이 있는 직업을 파악해 관련 종사자와 기업이 재교육을 준비할 수 있도록 하는 연구를 수행했다. 연구팀은 ‘프로젝트 아이스버그’라는 이름으로 미국 전체 노동자를 복제하는 대규모 디지털 트윈 집합을 만들었으며, 이는 1억 5,100만 명, 3만 2,000개 역량, 923개 직종을 포함한다.

이 연구에서 현재 기술 기준 약 11.7%의 직업이 자동화될 수 있는 것으로 나타났으며, 이는 약 2,100만 명, 임금 규모 기준 1조 2,000억 달러에 해당한다.

그러나 디지털 트윈이 연구 환경에서 실제 사람을 정확히 대변하는지는 확실하지 않다.

컬럼비아대, 버너드대, 예일대, 예시바대 연구진은 약 500명이 실제로 참여한 설문 결과와 해당 인물의 디지털 복제본이 생성한 응답을 비교했다. 비교 항목은 정치 성향, 사회적 선호, 인지 능력, 기술 사용 등 164개 항목이었다.

비교 결과, 디지털 트윈은 개인 응답을 약 75% 정확도로 모사했는데, 이는 일반 인구통계 기반 페르소나와 큰 차이가 없었다.

의견과 지식의 대리 표현

실리콘밸리 기업 중에서는 개인이 스스로를 복제할 수 있도록 지원하는 서비스가 등장했다. 대표적으로 비벤, 신테시아, 터치캐스트, 델파이, 헤이젠 등이 있다.

일부 전문가는 머지않아 모든 사람이 개인 디지털 트윈을 갖게 될 것으로 예측한다.

초기 수용자는 실리콘밸리 경영진이 많으며, 줌 최고경영자 에릭 위안, 오터 서비스 최고경영자 샘 리앙, 센세이 최고경영자 댄 톰슨, 페르소나 스튜디오 최고경영자 케빈 데이비스, 비벤 최고경영자 가르그 등이 포함된다. 이들은 바쁜 일정을 보완하기 위해 자신의 일부 업무를 트윈에 위임하고 있다. 델파이는 홈페이지에서 자사 경영진의 디지털 트윈과 즉시 대화할 수 있게 제공하며, 동기 부여를 목적으로 한 유명 인사 트윈도 포함하는데, 아널드 슈워제네거의 트윈도 이에 포함된다.

또 다른 유명 인사도 고객과 팬이 요구하는 상호작용 수요를 충족하기 위해 개인 디지털 트윈을 제공하고 있다. 골프 선수 잭 니클라우스의 ‘디지털 잭’은 자율 애니메이션 기반 아바타로 대규모 팬과 상호작용하며 전문성을 전달한다.

선수 카멜로 앤서니의 트윈은 팬·상업 파트너와의 연결을 넓히는 방식으로 활용된다. 가수 마크 투안의 ‘디지털 마크’는 팬 질문에 실시간으로 응답하며 수천 명과 동시에 대화할 수 있는 아바타다. 한편 일부 기업은 유명 인사가 아닌 자사 고객의 디지털 트윈 제작에 나서고 있다.

이는 개별 고객을 실시간 가상 모델로 구축해 행동·선호·요구를 분석하기 위한 방식이며, 실제 고객 데이터를 기반으로 한다. 이 과정은 고객을 직접 참여시키지 않고도 인사이트를 얻는 데 활용될 수 있다.

하지만 이 접근법은 유용하면서도 까다롭다.

퍼스트 인사이트의 조사에 따르면 미국 사용자 약 70%는 기업이 실제 고객 피드백 대신 디지털 트윈이나 합성 페르소나를 활용한다면 브랜드 신뢰도가 낮아질 것이라고 답했다. 만 18세 이상 1,303명을 대상으로 했으며, 48%는 ‘디지털 트윈’이라는 용어를 설명 전에는 들어본 적이 없었다. 설명을 들은 이후에는 69%가 기업이 고객에게 직접 묻지 않고 트윈에 의존할 경우 신뢰를 잃을 것이라고 답했다.

8%만이 기업이 직접 질문하는 대신 인공지능 기반 선호 시뮬레이션을 선호한다고 답했으며, 55%는 기업이 직접 묻는 방식을 선호했다.

또한 58%는 기업이 실제 피드백 대신 디지털 복제본이나 합성 페르소나를 사용한다는 사실을 알게 되면 해당 기업에 부정적 인식을 갖고 주변에 경고할 수 있다고 밝혔다. 이는 기술적 선택이 입소문 리스크로 번질 수 있음을 의미한다.

이 결과는 대중이 자신을 디지털 트윈으로 대체하는 개념을 신뢰하지 않는다는 사실을 보여준다.

소셜 네트워크에서도 비슷한 사례가 나타났다.

메타는 여러 인공지능 기반 디지털 트윈 기능을 소셜 서비스에 도입했으나 반응은 대체로 부정적이었다. 인스타그램과 페이스북에서는 일반 사용자처럼 보이는 인공지능 캐릭터 계정을 시험했는데, 실제 사람처럼 게시물을 올리고 댓글·메시지에 응답하는 방식이었다.

메타는 제작자가 자신의 얼굴·목소리를 기반으로 한 인공지능 영상 복제본이 대본을 읽는 영상을 자동 생성해 릴스나 스토리에 게시할 수 있도록 하는 기능도 도입했다. 이는 제작자가 일일이 촬영하지 않아도 되는 영상용 트윈 개념이다.

그러나 사용자 항의와 비판적 보도가 이어지자 메타는 많은 인공지능 캐릭터 계정을 삭제하거나 숨겼고 기능 규모도 축소했다. 이는 현실 인물과 혼동될 수 있는 고정밀 소셜 트윈에 대한 대중의 경계심을 보여준다.

디지털 트윈은 양날의 검

실제 사람을 모사하는 디지털 트윈 기술은 강력하다. 그러나 리더·유명 인사·고객·대중의 의견을 대신 표현하는 방식으로 사용될 때는 대부분 거부한다. 유명 인사와의 상호작용에서는 실제 사람을 원하며, 자신의 의견을 반영할 때도 직접 묻는 방식을 선호한다.

앞으로 상황이 바뀔 가능성은 있지만, 현재 기준으로 얻을 수 있는 명확한 결론은 “디지털 트윈 기술은 신중하게 사용해야 하며 잘못 활용할 경우 평판 면에서 리스크가 발생할 수 있다”는 것이다.
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