클래리파이가 내놓은 이미지인식 인공지능은 구글·IBM 및 마이크로소프트에 필적할만한 성능을 자랑한다. 이제 클래리파이 앞에 놓인 과제는 경쟁우위를 유지하는 것이다.2013년 여름 뉴욕대에서 인공지능 전공으로 박사학위 과정을 마무리하고 있던 매튜 자일러(30)를 영입하기 위해 내로라하는 거대 첨단기술업체들 사이에 구애전이 펼쳐졌다. 몇 주 전 구글의 인공지능 사업부에서 인턴으로 일했던 자일러는 허드슨강변을 따라 조깅을 하던 중 발신인 미상의 전화를 한 통 받는다. 전화를 건 이는 당시 구글의 엔지니어링 수석부사장을 맡고 있던 앨런 유스타스였다. 자일러가 개발한 인공지능에 대한 이야기를 들은 유스타스는 자일러를 구글의 정규직으로 채용하고 싶어 했다. 구글이 업무경력이 없는 신규 석·박사 소지자에게 제시한 것으로는 최고 수준의 연봉을 제안했다고 자일러는 회고한다. 자일러는 정확한 액수를 밝히지 않았지만 정통한 소식통에 따르면 특수 분야의 전문지식을 지닌 최고의 인재를 영입하기 위해 제시하는 연봉은 4년간 수백만 달러에 달하기도 한다. 어쨌든 구글의 제안은 인공지능의 여러 분야 중에서도 컴퓨팅의 주요한 획기적 발견을 주도하며 핵심 분야로 떠오르고 있는 ‘딥러닝’에 대해 자일러가 갖고 있는 노하우를 손에 넣기 위한 유치전을 촉발시켰다. 며칠 지나지 않아 자일러는 더 높은 액수의 연봉을 마이크로소프트로부터 제안받았고, 구글은 곧 이에 상응하는 액수를 제안해왔다. 애플 역시 자일러와 이야기를 나누고 싶어했으며, 자일러가 실리콘밸리를 방문했을 때 마크 저커버그는 자일러가 페이스북에 신설된 인공지능 연구사업부에 합류하도록 설득하기 위해 직접 나서기도 했다. 자일러는 모든 제안을 정중히 사양하고 대신 자신을 채용하고자 구애전을 펼쳤던 대기업들과 경쟁하겠다는 야심찬 목표 아래 창업하는 길을 택했다. “미쳤다고도 할 수 있지요.” 자일러가 회상한다. “제 자신만의 기업을 창업하기보다 첨단기술 분야의 대기업에 입사하는, 리스크가 더 적은 길을 택할 수도 있었으니까요.” 자일러는 인공지능 분야의 특정한 문제에 대해서는 자신의 알고리즘이 구글에 비해 더 효과적인 경우가 있었음을 알고 있었다고 이야기한다. “저의 직감을 따르는 것이 옳은 길임을 알고 있었습니다.” 자일러의 말이다.

이로부터 4년이 지난 오늘날 뉴욕에 본거지를 둔 자일러가 창업한 스타트업 클래리파이는 수많은 업체가 몰려들어 활기를 띠고 있는 머신러닝 분야에서 단연코 가장 유망한 기업의 하나로 널리 인정받고 있다. 클래리파이는 구글·마이크로소프트 등의 기업에 필적하는 성능을 지닌 이미지 및 동영상 인식 프로그램을 개발자들에게 제공한다. 마치 스트라이프나 트윌리오 같은 기업이 프로그래머들로 하여금 지불 및 통신기능을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 도와주었듯이, 클래리파이는 고객사로 하여금 직접 구축하려면 수백만 달러의 투자가 소요되는 최첨단 인공지능기술을 활용할 수 있도록 도와준다. 의료기기 및 드론 제조업체뿐 아니라 유니레버, 버즈피드, 유비소프트 및 영국의 스테이플스와 같은 기업들이 수백만 건의 이미지 및 동영상을 자동분석하는 데 클래리파이를 활용하고 있다. 클래리파이를 활용하는 100여 개의 고객사 중 하나인 ‘아이-엔사이드(i-Nside)’는 고막 내부의 이미지를 활용해 귀와 관련된 질환을 진단할 수 있는 스마트폰 액세사리를 만든다. 아직 매출 규모는 작지만 업체를 잘 아는 소식통에 따르면 빠르면 내년부터 1000만 달러의 매출을 올릴 것으로 예상된다.

클래리파이가 이 정도까지 왔다는 것은 그 자체만으로도 놀라운 일이다. 지난 몇 년 동안 인공지능, 특히 딥러닝 혹은 심층신경망이라 불리는 인공지능 분야는 첨단기술 분야의 차세대 주자로 떠올랐다. 딥러닝 기술은 여러 개의 ‘뉴런’층이 ‘시냅스’를 통해 연결되어 마치 인간의 두뇌처럼 유기적으로 작동한다. 딥러닝 기술은 이미지 및 음성인식과 같은 분야에서 상당한 획기적 성과를 거두고 있으며, 이는 결과적으로 의료에서 자율주행 자동차 및 로봇공학에 이르는 모든 분야에서 진보를 일궈내고 있다.

그런데 문제가 있다. 인재 쟁탈전 와중에 첨단기술업계에서 가장 막강한 자금력을 갖춘 기업들이 관련 전공 학부의 졸업생들을 통째로 채용하거나 인공지능 스타트업 기업들을 닥치는 대로 인수하고 있는 것이다. 가장 맹렬한 기세로 나서고 있는 기업은 구글로, 적어도 11개의 인공지능 관련 기업을 인수했으며 이 중 딥마인드와 api.ai 두 개 업체를 인수하는 데만 10억 달러 이상을 투자했다. 클래리파이와 경쟁했던 거의 모든 스타트업들은 인수 대상이 되었다. 오비어스는 아마존에, 메타마인드는 세일즈포스닷컴에, 그리고 알케미API는 IBM에 인수되었다. 이미지인식 분야에서 클라우드 컴퓨터 고객사에 인공지능 기반의 이미지인식 프로그램을 제공하는 아마존·구글·IBM·마이크로소프트 등과 경쟁할 수 있는 업체는 아마도 클래리파이가 유일할 것이다. 초창기 클래리파이에서 일했던 직원의 말에 따르면 클래리파이는 수백만 달러에 이르는 인수 제안에 이미 몇 차례 퇴짜를 놓았다고 한다. 자일러는 클래리파이를 반드시 독립적인 기업으로 유지할 것이라 말한다. 클래리파이는 경쟁사에 비견될 만한 파워나 영향력은 모두 갖추지 못했지만 전 세계를 무대로 한 인공지능의 전쟁에서 국가로 치자면 마치 스위스와 같은 업체로 경쟁하는 것이 가치 있는 전략이라는 논리를 설득력 있게 펼친다. 자사 제품에 인공지능을 통합하고자 하는 많은 대기업은 구글이나 아마존과 같은 거대기업에 자사의 데이터를 넘겨주어야 한다는 점에 우려를 표명하고 있다. 포토버킷이 좋은 사례이다. 이미지 및 동영상 호스팅 서비스를 제공하는 포토버킷은 아마존, 구글 및 IBM 등의 경쟁사에서 제공하는 프로그램을 평가한 후 클래리파이를 선택했으며 현재 이미지 물량 기준으로 클래리파이 최대의 고객사로 손꼽힌다. “구글과 거래를 하면 구글이 우리의 데이터를 가져다 자사의 시스템을 훈련 시키는 데 사용하는 것은 아닌가 하는 의구심을 지울 수가 없습니다.” 포토버킷의 선임 인프라개발담당자 마이크 놀스의 말이다. 구글은 ‘포토스’라는 앱을 내놓고 포토버킷과 경쟁하고 있다. 첨단기술업계의 공룡기업들이 공격적으로 사업영역을 확장함에 따라 수많은 잠재 고객사와 충돌을 야기할 위험이 존재한다는 것이 자일러의 말이다. “이들 기업은 고객사와 경쟁할 새로운 사업부를 론칭하지요.” 자일러의 말이다. “저희 클래리파이는 이런 전략을 구사하지 않습니다.”

캐나다 위니펙 북동부에서 40마일 가량 떨어진 작은 마을 보세주르에서 자란 매튜 자일러는 첨단기술업계의 선도기업들이 예상치 못한 도전장을 들이밀고 있다. 올백으로 넘긴 머리에 1년에 두어 번만 이발을 한다는 자일러는 여전히 대학생을 연상시키는 캐주얼한 분위기를 풍기고 있다.

하지만 이러한 모습 뒤에 감춰진 인공지능에 대한 뜨거운 열정 덕분에 자일러는 인공지능 분야 최고 전문가들을 멘토로 삼아 공부할 수 있었다. 이상하게 들릴 수도 있겠지만 자일러가 인공지능에 처음 관심을 갖게 된 것은 토론토대의 학부생 시절 접한 깜빡거리는 불꽃의 동영상이 계기였다. 한 대학원생이 자일러에게 보여준 이 동영상은 놀라울만치 진짜처럼 보였지만 사실은 인공지능 기술을 이용해 컴퓨터가 만들어낸 것이었다. 당시 자일러는 컴퓨터 프로그래밍에 대해 기본적인 지식만 배웠을 뿐 아직 흥미를 느끼지는 못하고 있었다. 하지만 이 불꽃은 무언가 달랐다. 불꽃이 미리 정해진 방식으로 움직이도록 인간이 의도적으로 프로그래밍한 것이 아니라 제공된 동영상 데이터를 기반으로 패턴을 추론해 컴퓨터가 자체적으로 불꽃 모양의 동영상을 만들어낸 것이었다. “마치 머리를 크게 한 대 맞은 느낌이었습니다.” 자일러가 말했다. “컴퓨터로 하여금 내가 원하는 것을 하도록 만들 수 있는 완전히 새로운 방식을 발견한 것이었지요. 인공지능에 대해 더 배워야겠다는 생각이 들었습니다.”

이 동영상을 자일러에게 보여준 박사과정 학생 그레이엄 테일러는 신경망 분야의 대부로 자타가 공인하는 제프리 힌튼이 운영하고 있던 연구실로 자일러를 데려갔다. 테일러는 야심가이면서도 온화한 성품을 지닌 자일러를 좋아했다. “자일러는 답답한 멍청이와는 거리가 먼 똑똑한 친구였습니다.” 테일러의 말이다. 힌튼의 연구실에서 자일러는 인공지능 기술을 활용해 비둘기의 짝짓기 의식을 추적하는 연구를 수행했다. 그 결과물로 <이진법 잠재변수를 이용한 비둘기 행동 연구> 라는 제목으로 최초의 논문을 발간했으며 수석으로 대학을 졸업했다.

졸업 후 자일러는 뉴욕대에서 연구원 과정을 밟고 있던 테일러를 따라 같은 대학에 진학해 박사과정을 시작했다. 테일러는 딥러닝계의 선구자로 현재 페이스북의 인공지능 사업을 총괄하고 있는 얀 르쿤 밑에서 수학했다. 자일러는 구글에서 두 차례 인턴십을 하며 당시 신설된 구글 브레인이라는 딥러닝 연구그룹을 이끌었던 제프 딘 아래에서 연구를 수행했다. 현재 구글에 재직하며 대학에도 적을 두고 있는 힌튼 역시 20명으로 구성된 이 인공지능 비밀실험실의 일원이었다. (구글 브레인은 오늘날 구글 내부에서 가장 유명하며 중요한 역할을 맡은 연구그룹의 하나로 성장했다.) 자일러는 두 번째 인턴십을 마치고 박사 논문을 마무리할 무렵인 2013년 11월 클래리파이를 창업했다. 클래리파이의 출발은 순조로웠다. 자일러는 자신의 이미지인식 알고리즘을 테스트하고자 높은 명성을 자랑하는 대회인 이미지넷에 출전했다. 2012년 토론토에 소재한 힌튼의 연구실 출신 한 팀이 딥러닝 기술을 이용해 정확도의 큰 장벽을 뛰어넘으면서 이미지넷은 인공지능계를 발칵 뒤집어놓았다. 이전 인공지능 접근법을 통해 기록한 25%를 훨씬 뛰어넘는 15%의 오차율을 기록한 것이다. 2013년 자일러는 12% 남짓한 오차율을 기록하며 대회를 제패했다.

그 후 몇 달 동안 자일러는 자신이 개발한 신경망의 한계를 확장하고 이를 상업성 있는 제품으로 내놓기 위해 코드를 다시 작성하며 홀로 연구에 몰두했다. 아파트에 네 대의 서버를 설치해 인터넷을 돌아다니며 자신의 알고리즘을 훈련시키기 위한 이미지를 긁어모았다. 2014년 4월 자일러는 직원을 한 명 고용했고 둘은 뉴저지의 데이터센터로 서버를 이전했다. 오늘날까지도 클래리파이는 이 데이터센터를 기반으로 사업을 확장해나가고 있다. 2014년 10월 자일러는 개발업체용으로 이미지인식 서비스를 출시했다. 첫 번째 고객은 ‘스타일미프리티’라는 웨딩 라이프스타일 웹사이트로 클래리파이를 활용해 사용자들이 올린 수천 장의 사진을 식별 및 분류하고 사진의 이미지를 기반으로 광고를 내보냈다.

2015년 클래리파이는 유니온스퀘어벤처스의 주도하에 1000만 달러를 유치하며 처음으로 상당한 규모의 투자금을 확보했다. 자일러가 개발한 서비스의 잠재력을 정확하게 파악했던 이들 기업투자자 중에는 퀄컴, 인공지능칩 전문업체 엔비디아, 그리고 흥미롭게도 구글의 벤처 사업부가 포함되었다. 피치북에 따르면 이듬해 멘로벤처스가 주도한 투자유치라운드에서 클래리파이는 1억2000만 달러의 평가액에 3000만 달러의 투자를 추가로 유치했다. 현재 클래리파이의 직원은 55명으로, 이중 10명은 클래리파이가 업계의 흐름에 뒤처지지 않도록 최근의 인공지능 연구를 철저히 조사하는 업무를 전담하고 있다. 작년 클래리파이는 구글의 엔터프라이즈 사업부에서 세일즈를 담당했던 베테랑 임원을 최고고객 담당자로 영입했다.

컨설팅업체 캡테크의 최근 연구에 따르면 클래리파이는 이미지인식 분야에서 아마존·구글·마이크로소프트와 같은 대기업에 맞설 수 있는 경쟁력을 갖추었고 심지어 이들 기업을 능가하는 경우도 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 현재의 위상을 유지하기 위해 인공지능 분야 인재를 찾아내고 유지하는 것 자체도 녹록한 일은 아니다. 지난 2월 클래리파이는 구글의 인공지능 연구자로 오랫동안 활동한 안드레아 프롬을 연구총괄로 스카우트했으나 프롬은 입사 후 4개월 만에 급작스럽게 퇴사했다. 프롬은 이에 대해 언급하기를 거부했고 자일러는 서로의 우선순위가 달랐던 것이 이유였다고 말한다. 알고리즘을 ‘훈련’시키기 위해 방대한 데이터에 접근하는 것 역시 클래리파이가 훨씬 더 몸집이 큰 경쟁사에 대비해 언제나 열세에 몰릴 수밖에 없는 분야다.

클래리파이가 개발한 가장 최신 프로그램은 대개의 인공지능 시스템이 컴퓨터 작업의 대부분을 처리하는 클라우드가 아닌 스마트폰에서 인공지능 모델을 훈련시키는 것이다. 최근 샌프란시스코의 한 호텔 로비에서 자일러는 여기저기 금이 간 자신의 아이폰6를 꺼내 들었다. 자일러가 카메라를 움직이자 스마트폰은 의자·벽난로·사람들·자동차 등 주변의 물체와 이에 더불어 자일러가 방금 인식 대상으로 훈련시킨 맥북도 식별했다. 우리 삶에서 가장 중요한 기기로 자리잡은 스마트폰에 딥러닝이 적용될 수 있다는 잠재력을 보여준 매우 흥미로운 시연이 아닐 수 없었다. “우리가 지금 보고 있는 것은 인공지능 시스템이 해낼 수 있는 것 중 빙산의 일각에 불과합니다.” 자일러의 말이다.

딥러닝 시스템이 통상적으로 어떤 이미지를 식별하는 방식은 이미지 대상이 속하는 범주를 추측한 후 이에 추측 결과물의 신뢰도를 높일 수 있는 척도를 더하는 것이다. 아래는 선택한 이미지 3가지를 클래리파이, 구글, IBM, 마이크로소프트의 인공지능 시스템이 각각 어떻게 식별했는지 결과물을 나타낸 것이다. (마이크로소프트의 시스템은 나머지 3개 업체의 시스템과 달리 각 이미지마다 작성된 ‘설명자막’에 신뢰도 백분율을 표시하며 태그의 숫자도 함께 나타낸다.)



크루와상

클래리파이: 최상 크루와상 98%, 중 빵 96%, 반죽 93%, 설탕 87%, 하 다과 83%



구글: 최상 크루와상 88%, 중 빵류 91%, 대니쉬 페이스트리 75%, 빵 60%, 하 팽오쇼콜라 75%



IBM: 최상 초승달모양 롤 99%, 중 번 99%, 빵 99%, 식품 99%, 하 연한 갈색 100%



마이크로소프트: 최상 빵 하나 86%, 중 도넛, 갈색, 먹기, 하 바나나



메인쿤 고양이

클래리파이: 최상 고양이 100%, 중 귀여운 99%, 순혈종 96%, 털이 많은 94%, 하 어린 94%



구글: 최상 메인쿤 86%, 중 수염 88%, 털 79%, 꼬리 53%, 하 노르웨이숲고양이 60%



IBM: 최상 고양이 97%, 중 고양이과 97%, 포유류 97%, 집고양이 93%,하 육식동물 97%



마이크로소프트: 최상 카메라를 보고 있는 고양이 95%, 중 포유류, 앉아있는,회색, 하 누워있는



볼링

클래리파이: 최상 레크리에이션 94%, 중 재미있는 97%, 그룹으로 함께 92%, 우정 91%, 하 춤추기 94%



구글: 최상 볼링 98%, 중 레져 83%, 재미있는 82%, 볼링하는 사람 72%, 하 행위예술 51%



IBM: 최상 볼링 75%, 중 보체볼 59%, 볼링장 50%, 볼링공 54%, 하 스케이트 51%





마이크로소프트: 최상 공, 중 사람, 여성, 서 있는, 하 한 여성의 등 위에 타고 있는 한 무리의 사람들 20%

- AARON TILLEY 포브스 기자

위 기사의 원문은 http://forbes.com 에서 보실 수 있습니다.

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