세계 최대의 라이드 공유 업체인 우버(Uber)는 최근 뉴욕에 위치한 인공지능 관련 벤처 기업인 지오메트릭 인텔리전스 (Geometric Intelligence : 이하 GI)를 인수했다. 이번 인수를 통해 우버는 GI의 핵심인력을 중심으로 인공지능 연구 부서인 ‘Uber AI Labs'를 신설해 눈길을 끌고 있다.

우버는 이미 다양한 기업들과 함께 자율주행 기술 개발을 진행 중이다. 올 여름 구글의 자율주행 자동차 연구 프로젝트의 핵심 맴버들이 모여 설립한 오토(Otto)를 인수했으며, 오토의 공동 창업자인 앤서니 레반도브스키를 사업의 책임자로 임명했다. 또한 카네기 멜론 대학의 연구진을 대거 채용해 이미 우버의 서비스를 이용한 주행 테스트를 일반도로에서 진행하고 있다. 우버는 왜 인공지능과 관련된 연구 부서를 별도로 설치해 운영하려는 것일까? GI의 핵심 구성원과 출자자들, 그리고 최근 우버의 기술 개발 현황등을 통해 그 이유를 살펴본다.

GI의 공동 설립자이자 CEO인 게리 마커스 (Gary Marcus)는 뉴욕에 위치한 뇌과학 연구원출신. 한편 SCO(Chief Science Officer)인 주빈 게러마니 (Zoubin Ghahramani)는 캠브리지 대학에서 머신 러닝 분야의 세계적 권위자 중 한 사람이다. 두 사람 모두 각각의 분야에서 뛰어난 성과를 거두고 있다.

이것과는 별도로 GI에 출자하고 있는 개인 투자자들의 구성 또한 흥미롭다. 아담 디 안젤로 (페이스 북 전 CTO), 드류 휴스턴 (드롭박스), 제레미 스토펠만 (옐프) 등 성공한 젊은 벤처사업가들과 스티브 블랭크 (컨설턴트)와 에스더 다이슨(저널리스트), 조 몬타나(은퇴한 미식 축구 스타)등도 GI에 출자하고 있다. 인수 금액이나 조건 등은 구체적으로 밝혀지지 않았지만, GI는 총 15명의 연구진으로 구성되어 있으며 추정된 인수금액은 1억 5000만 달러 선으로 추측된다.

미국의 IT 전문 매체인 와이어드는 GI가 지금까지 신청한 특허는 단 한 건으로 연구 논문이나 제품을 발표 한 적이 없다는 점을 보도했다. GI가 어떤 기술을 개발하고 있는지에 대한 구체적인 정보 공개도 없고, 연구 성과에 대한 논문도 발표되지 않은 점을 감안한다면, 우버의 GI 인수의 목적은 과연 무엇일지 궁금해진다. 최근 발표된 인수 관련 기사 내용 가운데에서도 GI가 구체적으로 어떤 부분에서 도움이 되는 기술을 개발하고 있는지 정확한 내용은 발표되지 않았다.

하지만, GI의 창업자인 게리 마커스에 대해 다룬 ‘테크놀러지 리뷰’의 기사 내용을 살펴보면 GI가 다루고 있는 연구 내용에 대한 대략적인 내용을 확인 할 수 있다. 기사의 말미에는 GI의 연구 내용에 대해 “우리의 인공지능 연구는 다양한 상황에서 대처할 수 있는 자율 주행 기술이 중심”이라는 게리 마커스의 발언이 나온다. 이와 함께 "자율 주행의 완성을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만 이것을 완벽히 갖추기는 앞으로도 어려울 것“이라는 주장도 담겨 있다.

게리 마커스의 주장처럼 현재 인공지능을 활용하고 있는 자율주행 기술 개발과 자연어 처리 기술 개발의 숙제 중 하나는 방대한 데이터를 통해 딥러닝이 진행되어야 하지만, 방대한 데이터를 모은다는 것이 쉽지 않다는 점이다. 게리 마커스 CEO는 현재 GI가 연구중인 기술은 실제 딥러닝에 필요한 데이터의 절반 정도의 양으로도 특정 작업을 학습할 수 있도록 하는 기술이라고 설명하고 있다.

현재 딥 러닝 기술의 개발에 필요한 데이터를 확보 할 수 있는 기업은 구글, 페이스북, 아마존 등 극히 일부 대기업에 한정되어 있다. GI 기술이 어느 정도의 완성도를 보이는지는 아직 알 수 없지만, 방대한 데이터가 없어도 인공지능을 개발할 수 있는 것이라고 한다면, 우버 뿐만 아니라 인공지능을 활용하고자 하는 많은 기업들에게 매력적으로 다가올 것이다.

뿐만 아니라, 게리 마커스는 GI가 특정 판단이나 행동을 취하게 된 이유를 스스로 설명 할 수 있는 머신 러닝 시스템 개발도 준비 중이라는 내용이 그의 연구를 다룬 기사 내용에 담겨 있다. 자율 주행 차량이 신뢰성을 획득하는데는 이러한 설명 기능이 더욱 중요해질 것이라는게 그의 생각이다.

우버는 GI의 인수를 통해 후발 업체라는 단점을 극복하고 GI의 기술을 통해 적은 양의 데이터로도 인공지능 기술 개발에 속도를 높이고자 하고 있다. 우버는 구글처럼 오랜 시간동안 주행 테스트를 통해 주행 데이터를 모을 시간적인 여유도 없으며, 테슬라처럼 카메라나 센서를 탑재한 차량을 한 분기에 수 만대씩 생산할 능력도 갖추고 있지 않다.

우버는 올해 초부터 피츠버그에서 주행 데이터를 수집하고 있지만, 차량의 대수는 극히 제한적이다. 현재 우버의 라이딩 쉐어 서비스에 사용되는 수십만대의 차량에 데이터 수집을 위한 장비가 탑재된다면 기술 개발에 더욱 속도를 높일 수 있겠지만, 이 또한 언제 실현될지 알 수 없다. 그런 점을 감안해 우버는 제한된 양의 데이터로도 충분한 능력을 가진 인공지능을 개발할 수 있는 GI의 연구 결과를 높이 평가하고 이번에 인수하게 된 것으로 보인다. 뿐만 아니라, 각 차량의 경로 최적화를 위한 분석에도 인공지능 기술이 적극 활용될 것으로 보인다.

세계적인 IT기업으로 거듭난 아마존의 시작은 인터넷 서점이었다. 현재 라이드 쉐어링 서비스를 진행하고 있는 우버지만 이러한 기술 개발에 적극적으로 투자를 진행 한다는 점은 우버가 앞으로 놀라운 사업 영역을 창출할 수 있는 가능성과 기회를 갖게 되는 것을 의미한다. 폭스바겐의 MOIA, GM의 MAVEN, 메르세데스-벤츠의 Croove, BMW의 ReachNow 등 다양한 자동차 메이커들이 라이드 쉐어링, 카쉐어링 서비스에 나서고 있다. 그들의 목적 또한 더 많은 사용자 데이터를 통해 다양한 비즈니스 모델을 창출하기 위해서이다. ‘정보가 곧 힘’이라는 오랜 격언이 다시금 떠오른다.