06. 스포츠는 인공지능의 놀이터

 

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미국 프로야구에서는 20세기 중반까지 백인과 흑인이 출전하는 리그가 구분되어 있었습니다. 그러다가 1947년 4월 15일에 재키 로빈슨이 흑인 최초로 메이저리그에 데뷔해 활약하며 인종차별이 허물어졌습니다. 미국의 프로야구에서는 매년 재키 로빈슨의 데뷔 날에 그의 등 번호 42번을 유니폼에 달고 이날을 기념합니다.

미국의 발레 무대에서 수석 발레리나는 늘 백인의 차지였습니다. 그러다가 2015년 6월 30일에 열린 아메리칸발레시어터 창단 기념 공연에서 최초로 흑인 수석 발레리나가 탄생합니다. 미스트 코플랜드가 아름다운 흑인 백조로 나타난 것입니다. 그런데 프로야구에서는 1947년에 흑인에 대한 인종차별이 허물어진 데에 반해, 발레에서는 무려 68년 뒤인 2015년에나 가능했던 걸까요?

결론부터 이야기하자면, 야구계에는 ‘객관적인 데이터’가 존재했기 때문입니다. 어떤 선수가 팀 승리에 도움이 될지를 판단할 수 있는 데이터가 다른 분야보다 빠르게 인종차별 문제를 해소한 것이지요. 선수를 기용하는 결정권자는 개인적으로 흑인을 싫어해도, 팀에 확실히 도움이 되는 선수라면 기용할 수밖에 없습니다. 이를 트래비스 소칙은 《빅데이터 베이스볼》에서 ‘과거에는 스포츠 선수와 관련된 정보는 스포츠 분야의 전문가에 의해 선별된 인포메이션이었다. 하지만 최근에는 빅데이터를 기반으로 새로운 관점의 통계나 인공지능을 활용해 선수가 팀 승리에 기여하는 정도와 향후 성장 가능성 등을 더욱 정확하게 판단하고 예측할 수 있다’라고 말했습니다. 승패 기준이 명확하고, 매일 또는 매주 경기가 열리고, 시즌마다 우승팀을 꼽을 수 있고 순위가 결정되는 야구의 특징은 인공지능의 성능을 검정하기에 매우 유용한 수단이지요.

그러나 발레는 누가 훌륭한 무용수인지를 판단할 수 있는 객관적인 데이터가 있을 수 없습니다. 발레의 아름다움을 느끼는 것은 매우 주관적이기 때문입니다.

인간이 번역한 문학 작품과 인공지능이 번역한 문학 작품 중 무엇이 더 자연스러운가를 판단할 수 있을까요? 문학에서 느끼는 감동도 주관적인 영역이라 판단하기가 쉽지 않습니다. 금융분야도 마찬가지입니다. 인공지능이 적용되어도 ‘통제된 변수’만을 가지고 성과가 개선되었는지 판단할 수 있을까요? 생각지도 못한 수많은 변수가 직간접으로 영향을 미치므로 판단이 어렵습니다.

알파고는 본디 금융과 에너지 분야에서 범용으로 활용하기 위해 구글이 개발한 인공지능 플랫폼이었습니다. 그러나 금융과 에너지 분야에서는 인공지능의 효용을 명확히 보여주기가 어렵고, 검증하는 시간도 오래 걸렸습니다. 그래서 적용된 분야가 스포츠 분야인 바둑입니다. 이세돌 9단과 커제 9단을 완파하며 효용을 증명했습니다.

바둑이 스포츠인지 의아해하는 사람이 있을 것입니다. 북경 아시안게임에서는 바둑이 정식 스포츠 종목이었습니다. 바둑을 예술이자 도라고 생각하는 사람도 많지만, 명확한 기준에 따라 승패를 결정한다는 점에서 스포츠의 요소가 있는 것은 분명합니다. 인공지능 솔루션을 개발하고, 스포츠 분야에 적용해 검증한 뒤 다른 분야로 확대하는 사례는 많습니다. 스포츠는 인공지능이 놀이터이자, 활용되는 수준이 가장 높은 분야입니다. 그러므로 인공지능이 스포츠 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 관심 있게 지켜본다면 통찰력을 얻을 수 있을 것입니다.