.성범죄변호사 성립할 수 없는 결과가 제시될 위험이 있다. 예를 들어 에너지 효율이 100%를 넘는 것처럼 보이거나, 현실적으로 불가능한 온도·압력 조건을 추천하는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 오류는 단순한 계산 착오를 넘어, 잘못된 투자 판단이나 안전 문제로 이어질 가능성도 있다. 특히 에너지 인프라처럼 규모가 크고 안전이 중요한 분야에서는 결코 가볍게 볼 문제가 아니다. 이러한 한계를 보완하기 위해 최근 주목받는 접근법이 바로 물리 법칙을 함께 고려하는 인공지능, 이른바 '물리 정보 기반 인공지능(PINN, Physics Informed Neural Network)'이다. PINN은 AI가 데이터를 학습하는 과정에서 에너지 보존, 물질 수지, 장비 성능 한계와 같은 물리적 규칙을 함께 반영하도록 설계된 방법이다. 쉽게 말해 AI에게 '자연 법칙을 어기는 답은 틀린 것'이라는 기준을 동시에 가르치는 것이다. 이를 통해 예측의 신뢰도를 높이고, 실제 현장에 적용 가능한 해법을 도출할 수 있다. 또 하나 중요한 점은 AI를 바라보는 우리의 태도다. 아직까지 AI는 모든 문제를 대신 해결해주는 만능 도구가 아니다. 에너지 시스템은 여전히 사람의 판단과 경험, 책임 있는 의사결정이 필요한 영역이다. 공정과 시스템을 이해하는 전문가의 검증과 물리적 타당성 점검이 함께 이루어질 때 AI의 가치는 제대로 발휘된다.