"무모함이 혁신을 낳는다"··· 나사 'AI 문샷'이 주목받는 이유

미국 캘리포니아 패서디나(Pasadena) 소재 나사(NASA) 제트 추진 연구소(JPL)의 한 연구팀은 인공지능(AI)을 이용해 '말도 안 되는 아이디어'를 실현할 방법을 찾고 있다.



이 비공식 연구팀의 이름은 'AI 문샷 그룹(AI Moonshots Group)'이다. 이름에 '달'이 들어가지만 '달'에 대한 이야기는 하지 않는다. 공상 과학 소설이나 영화에 등장하는 것 같은 아이디어를 AI로 실현하는 방법을 찾는다. 이들 AI 전문가는 목성의 위성에 있는 바다 아래에 생명체가 있는지 찾기 위해 작은 잠수함을 보내는 아이디어, 도착하는 데 100년이 걸리는 다른 은하계 탐사에 무인 우주선을 이용하는 아이디어 등을 연구하고 있다.

이런 아이디어는 기업에 큰 도움이 될 수도 있다. JPL AI 문샷 그룹 책임자 스티브 치엔은 "우리는 인류에 큰 영향을 미칠 수 있는 것을 찾고 있다. AI의 위대한 유산으로 남을 수 있는 것들이다. 오래 생존하고, 야심 찬 목표를 꿈꾸고, 미래 지향적인 기업은 이런 종류의 연구팀을 내부적으로 꾸리는 것도 좋다. 즉 '미친 소리로 들릴 수 있는' 혁신적인 아이디어를 고안하고, 전략적으로 사고하고, 비전을 수립할 수 있는 팀이다"고 말했다.

치엔은 AI 문샷 그룹의 기술 그룹 슈퍼바이저 겸 선임 연구원이다. 그는 6개월 전, JPL 인공 지능 정규직 팀원 6~8명으로 핵심 그룹 하나를 구성했다. 이들은 점심 시간에 브레인스토밍을 한다. '가장 효과적으로 소행성에 안테나를 설치하는 방법' 같은 숙제를 낼 때도 있다.

AI 문샷 그룹은 많은 사람이 터무니 없다고 생각해 무시하는 소재에 오히려 주력한다. AI를 우주 탐사에 활용하는 방법, AI를 이용해 지구에서 멀리 떨어진 우주로 우주선을 보내는 방법 같은 것이다. 사람의 개입이 (거의) 없이 더 많은 일을 할 수 있는 방법도 생각한다. 치엔은 "모든 '(우주 탐사)미션'에서 AI의 중요성이 커지고 있다. 이 기술이 확산하고 그 기능과 성능이 높아지고 있기 때문이다. 모든, 또는 대다수 미션에서 AI를 사용하게 될 것이라는 의미는 아니다. 그러나 AI가 적합한 특정한 미션이 있다"고 말했다.

예를 들어, 이 그룹은 화성 2020 로버 차량에 '어드밴스드 스마트(Advanced Smart)' 기술을 도입해 로버 차량이 스스로 더 멀리 빠르게 움직이도록 만들자는 아이디어를 냈다. 또 우주선이 지나가는 혜성에 올라 타 태양계를 관통해 방법을 찾고 있다.

또 지구 인근을 탐사하기 위해 전자렌지 크기의 우주선 100대를 발사할 계획도 세웠다. 나사는 AI 기술을 이용해 우주선에 아주 높은 수준의 자율성을 부여할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 그러면 프로젝트에 필요한 오퍼레이터의 수를 줄일 수 있다. 사람이 아예 할 수 없는 일도 있다. 일부 우주선은 2억 마일을 비행하기 때문이다.

또 목성의 위성 중 하나인 유로파(Europa) 해양 열수공 인근에 생명체가 있는지 조사하기 위해 몇 마일 깊이의 얼음 아래로 무인 잠수함을 보내는 방법도 연구하고 있다. 이 잠수함은 몇 달, 또는 1년 동안 지구와 연락하지 않고 혼자 알아서 기능할 수 있어야 한다. 치엔은 "우리는 이 아이디어에 신이 나 있다. 지구 밖에서 생명체를 발견할 수도 있는 일이기 때문이다. 나사와 인류 모두에 의미있는 대형 프로젝트로 키우고 싶다"고 말했다.


기업의 'AI 문샷 그룹'
문샷 그룹은 태양계에서 멀리 떨어진 장소에서 AI를 활용하는 방법을 찾는다. 그러나 지구에서도 이와 동일한 브레인스토밍으로 AI 활용법을 찾을 수 있다. 시장 조사업체 IDC의 애널리스트 데이빗 슘멜은 "아주 많은 기업과 기관, 최소한 유수 첨단 기술 기업 중 일부는 AI를 갖가지 비즈니스 프로세스에 활용하는 방법을 찾고 있다. 지금이야 말로 실험하기 좋은 시기이다. 지금 당장은 소수 대기업에 해당하는 이야기이지만 기업이 AI 활용법을 브레인스토밍 하기 위해 '빅 씽커'들을 모으기 시작했다"고 말했다.

그렇다면 기업이 AI 문샷 그룹을 조직하기 위해 해야 할 일은 무엇일까? 치엔은 과감하게 틀을 벗어난 사고를 하는 사람들, 다양한 배경을 가진 사람을 찾아야 한다고 조언했다. JPL 문샷 그룹의 핵심 구성원은 AI 전문가이다. 그러나 아이디어에 따라, 여러 부서와 현장의 사람을 소집하고 있다. 치엔의 AI 그룹은 추진체, 무선 통신, 행성학 부서의 전문가에게 협력을 요청했다.

또 그룹 구성원은 규칙을 단순하게 만들어 유지하려 노력하고 있다. 치엔은 "누군가 제시한 아이디어에 큰 단점이 있어도, 이 아이디어를 죽이지 않는다. 일단 단점을 인정하고 이를 극복할 방법을 찾는다. 자신 있게 불가능해 보이는 아이디어를 제시하고, 어리석게 보이는 질문을 할 수 있어야 한다. 우리는 아이디어를 거르지 않는다. 여과 없이 아이디어가 나올 수 있도록 장려한다"고 말했다.

AI 문샷 그룹에는 똑똑한 사람이 많다. 따라서 한 사람이 대화를 독점하지 않도록 노력한다. 또 참여자가 가능한 큰 소리를 내지 않으면서, 적극적으로 아이디어를 제시하도록 유도한다. 또 그룹 구성원은 '숙제'를 부여 받는다. 각자 평상시에 해야 할 일이 있기 때문에, 숙제에는 마감시한이 없다. 그러나 아이디어나 문제를 여러 각도와 시각으로 조사해야 한다.

치엔은 "우리는 '이 일에 AI가 중심이 될까?', "AI 없이 실현시킬 수 있는 일일까?' 같은 질문을 묻는다. '쿨'한 아이디어가 있는데 나사의 중심 목표가 아니어도 추진을 한다. 우리가 새로운 소셜 미디어 앱을 개발하고 있는 것이 아니기 때문이다"고 말했다.

IDC의 슘멜은 기업은 아이디어를 브레인스토밍 할 그룹을 구성하면서 데이터를 생각해야 한다고 강조했다. 그는 "대다수 AI 프로젝트는 데이터에 기반을 두고 있으므로 데이터를 생각해야 한다. 조직이 보유한 데이터, 미래에 입수 또는 이용할 수 있는 데이터를 잘 알고 있는 사람이 필요하다. 그래야 예측이나 추천을 하고, 비즈니스 프로세스를 강화할 수 있는 머신러닝 모델을 개발할 수 있다"고 말했다.

문샷 그룹에는 '큰 그림'을 생각하는 사람이 필요하다. 그러나 이와 동시에, CIO와 CFO, CEO 등 고위 경영진의 지원과 후원도 필요하다. 그는 "어느 정도 실패할 것을 생각해야 한다. 성공하지 못할 AI 애플리케이션도 있기 때문이다"고 말했다. 그러나 가트너의 애널리스트 휘트 앤드류스는 이미 AI를 다루고 있는 기업에는 문샷 그룹이 좋은 아이디어가 될 수 있지만, AI를 이제 막 시작한 기업은 큰 성과를 일궈내지 못할 수도 있다고 경고한다.

그는 "(AI의 발전 단계를 감안하면) 일반적으로 고객에게 전달하는 AI에 관한 조언은 문샷 프로젝트의 정반대인 프로젝트에 초점을 맞추라는 것이다. 사람이 없어, 또는 시간이 없어 몇 년 또는 몇 십년 동안 해결할 수 없었던 문제에 집중해 학습해야 한다. 또 서비스 공급자나 데이터 사이언티스와의 관계를 튼튼히 만든 후에 문샷을 시작하는 것이 좋다. 문샷을 고려하는 것은 좋지만, 문샷이 출발점이 되어서는 안 된다"고 말했다.

일부 IT 매니저는 AI의 가능성과 잠재력을 과대평가해 서서히 체계적으로 접근하지 않고 무작정 프로젝트를 시작한다. 그러나 IT 그룹이 가장 먼저 할 일은 데이터 사이언스 프로젝트를 가장 효과적으로 준비하는 방법을 찾는 것이다. 이를 위해 기업이 가장 잘 다룰 수 있는 데이터, AI에 가장 잘 맞는 엔터프라이즈 구성 요소를 파악해야 한다.

앤드류스는 "스스로에게 할 수 있는 일이 무엇인지 묻는 것이 좋은 출발점이 될 수 있다. '과거에는 단 한 번도 생각 못했던 것이 무엇일까?'라는 질문을 던지는 식이다"고 말했다. ciokr@idg.co.kr