784회

리콜 스캔들

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오랜만에 한국행이었다.

날짜는 추석에 맞췄다. 덕분에 규모도 성대했다. 유재원 부부와 혜성이도 함께 하기로 했고, 유재원의 바로 곁에서 보조하던 직원 중에 한국 국적인 사람들 중 추석에 맞춰 휴가를 낸 사람들도 전용기에 태워주기로 했다.

직원들도 당연히 전용기를 선택했다. 휴가 기간은 저마다 다르니 전용기 운영 스케줄과 맞지 않는 사람들은 돌아올 때는 알아서 표를 구해야겠지만, 한국에 가는 편도 표만 해도 100만 원쯤 했으니 말이다. 운이 좋게 전용기 스케줄과 맞으면 돌아가는 것도 공짜였다.

무엇보다 전 좌석 비즈니스 클래스에다가 한국에 도착하면 빠르게 입국 심사까지도 받을 수 있었다.

그러다 보니 전용기에는 빈자리가 없을 만큼 ID 그룹 식구들로 가득했다. 영식이도 어머님과 추석을 보내기 위해 전용기를 신청했다.

9시간 후.

-잠시 후, 우리 비행기는 인천국제공항에 도착합니다.

-회장님과 임직원 여러분 안전벨트를 착용해 주시고 전자기기 사용을 자제해 주시기 바랍니다.

단숨에 태평양을 넘어 날아온 ID 그룹 전용기에 안내 방송이 울렸다.

“하암, 도착이야?”

티파니가 기장의 안내 음성에 잠에서 깼다.

“응. 컨디션은 어때?”

비행 스케줄을 한국에 아침이면 도착할 수 있도록 맞췄기에, 자고 일어나면 시차 적응이 끝이다. 자겠다고 마음먹으면 금세 잠이 드는 유재원에겐 딱이었다. 그렇지만 일찍 잠자는 게 힘든 사람은 더 힘들 수 있다.

티파니도 한참 뒤척이다가 겨우 잠에 들었었다.

“하암. 괜찮은 거 같아.”

스스로의 몸을 체크한 티파니는 이상이 없다는 걸 확인하고 고개를 끄덕였다. 이어서 바로 옆자리에 있는 혜성이를 봤다. 예전엔 자고 일어나 눈이 마주치면 키스부터가 순서였는데, 이제 티파니의 최우선 순위는 혜성이었다.

혜성이는 아직 꿈나라였다.

잠 잘 자는 건 유재원을 꼭 닮은 것이었다. 티파니는 그런 혜성이를 깨우지 않았다. 곧 착륙이지만 몇 분이라도 더 자게 두는 게 좋다는 걸 체득한 상태였다. 그저 혜성이가 푹 안겨 자고 있는 유아용 안전시트의 상태를 확인했다.

곧이어 유재원의 전용기는 인천공항의 활주로에 우아하게 착륙했고, 유재원 부부와 혜성이도 비행기에서 내려섰다.

한국은 여전했다.

유재원이 한국에 올 때마다 볼 수 있는 매스컴의 장사진을 이번에도 확인할 수 있었다. 그렇지만 이번에는 특히 그 규모가 남달랐다. 전에는 보이지 않았던 현수막도 큼지막하게 걸려 있었다.

-축, 유재원 노벨 생리의학상 수상.

10월 초부터 수상자를 발표하기 시작하는 노벨상이었다. 그중에서도 생리의학상이 제일 먼저 발표되는데, 올해의 수상자로 백신 탐색 알고리즘으로 백신 탐색에 신기원을 열어준 ID 하이테크 바이오 팀이 선정되었다.

그렇다고 바이오 팀 모두에게 노벨상을 주는 건 아니었다. 팀 단위의 공동 수상은 최대 3명까지였기 때문이다.

그렇기에 알고리즘을 만든 유재원과 이를 수행한 레이몬드 박사 그리고 브라이언 심스라는 수석 연구원 이렇게 셋이서 2009년 노벨 생리의학상 수상의 영광을 받았다.

이례적인 일이었다.

엄청난 발견을 했더라도 노벨상 선정위원회의 보수적인 성향 때문에 검증 기간이 제법 길었다. 그렇지만 이번 사안은 경우가 다른 것이 신종플루 백신 QIV-A1이라는 결과물이 떡 하니 등장했고, 백신 탐색 알고리즘도 공개되어 다양한 기업과 연구소에서 활발하게 가동되고 있었다.

심지어 바이러스를 비롯한 감염병과 싸워왔던 학자들이 눈에 불을 켜고 백신 탐색 알고리즘의 허점을 찾는 중이었다. 여러 차례 이의가 제기되긴 했지만, 저격에 성공한 사람은 없었다. ID 하이테크 바이오 팀과 피드백을 주고받으면 그들이 제기했던 문제들은 다 해결되었기 때문이다.

아무리 보수적인 노벨상 위원회라고 해도 이렇게 결과물이 떡 하니 있는 사안에 대해서는 인정할 수밖에 없었다.

그리하여 2009년 노벨 생리의학상의 이름에 유재원의 이름도 오르게 되었다.

유재원에게도 영광이었다.

또한, 전생의 성과를 이제야 인정받았다는 뿌듯함도 있었다.

어째서 백신 탐색 알고리즘이 유재원의 성과이냐 하면, 특이점을 넘어선 슈퍼 인공지능 골든실버는 이를 만든 구글의 연구진마저도 제어가 불가능했다.

가끔 상상을 초월하는 성과가 나오긴 했지만, 그 누구도 골든실버가 도대체 무슨 프로세스를 거쳐 이런 결괏값을 냈는지, 지금 무슨 작업을 하고 있는지 알지 못했다. 당연히 결과에 대한 검증도 사람의 지적 능력으로는 불가능했다.

그런 골든실버를 사람들과 소통할 수 있게 해 준 게 바로 유재원이 고안한 기계 심리 모듈이었다. 기계 심리 모듈 역시 처음 등장했을 땐 의심의 시선을 받았다. 과연 이론대로 작동할지 검증을 해야 했던 것이다.

기계 심리 모듈의 가치를 증명한 결과물이 백신 탐색 알고리즘이었다.

효과는 확실했다. 당시 크게 유행 중이던 변형 인플루엔자 바이러스의 백신을 찾아냈고, 과거에 유행했었던 바이러스의 백신도 만들어냈다.

이후 백신 탐색 알고리즘은 수차례의 심화 연구가 진행되면서 최적화되었다.

백신 탐색 속도를 향상시켰고 2009년 수준의 컴퓨터에서도 충분히 구동될 수 있을 정도로 최적화도 이뤄졌다.

유수의 제약 회사들이 이 정보를 들었다면 무슨 헛소리 하느냐고 반박할 말이다.

ID 클라우드 서비스 중에서도 눈이 튀어나올 만큼 엄청난 가격을 자랑하는 컴퓨팅 파워 임대 상품을 수억 달러씩 주고 겨우 백신 탐색 알고리즘을 구동 중인 상황에서 ‘최적화’라니!

절대 받아들일 수 없는 단어일 것이다.

그렇지만 원래 백신 탐색 알고리즘은 골든실버와 같은 최상급 양자컴퓨터에서 구동되던 것이었다. 그걸 현재의 실리콘 반도체 기반 시스템에서 구동될 수 있게 만든 건 유재원이 만들어낸 성과였다.

여기서 재미있는 건 노벨상 수상 소식이 발표되었을 때, 일부 네티즌들의 반응이었다.

-뭐야? 이번이 최초 수상이라고? 예전에 받지 않았었나?

-네가 받았다고 생각한 건 아마 필즈 메달일걸?

그간 유재원의 행적만 보면 노벨상은 한 번쯤 받았을 법했다. 심지어 그 누군가는 이미 받았다고 생각하고 있었던 모양이다.

전생을 통틀어도 처음으로 받아보는 것이었는데 말이다.

다만 본인 때문에 원래 2009년 노벨 생리의학상을 받아야 했던 사람들이 뒤로 밀려난 거에 대해 미안한 마음이 있었다.

원래대로라면 염색체 말단 구조인 텔로미어가 염색체 복제 과정에서 염색체를 보호하는 매커니즘을 규명한 공로로 엘리자베스 블랙번, 캐롤 그라이더, 잭 쇼스택 이렇게 세 사람이 받았어야 했다.

그렇다고 해서 이들 연구의 가치가 떨어지는 건 아니다. 텔로미어는 노화와 관련된 중요한 단서인 만큼, 이들 연구의 가치는 내년이라도 재조명될 게 분명했다.

하여튼, 한국에서도 그렇게나 고대하던 2번째 노벨상이 나온 것이기에 유재원을 맞이하는 매스컴의 규모는 역대 최대였다.

이에 맞춰 유재원도 일단 인천국제공항 한편에 마련된 기자회견장에서 단체 인터뷰를 한 다음에 이동하기로 했다.

시끌벅적한 인천국제공항에서의 인터뷰를 마친 유재원과 식구들은 바로 덕진리의 고향집으로 이동했다.

추석은 부모님과 함께 보내기로 했기 때문이다.

덕분에 덕진리 집에는 유씨 집안의 식구들이 다 모여 있는 상태였다.

“아이구, 혜성이 왔구나!”

역시나 유재원의 부모님도 이제는 유재원과 티파니보다 혜성이를 챙기셨다. 그리고 집안에도 웃음이 끊이지 않았다. 혜성이가 꼼지락거리며 재롱을 부릴 때마다 부모님과 집안 어르신들 사이에 어깨춤이 절로 나왔다.

덕분에 유재원과 티파니도 아주 오랜만에 푹 쉴 수 있었다.

육체 노동은 하지 않는 둘이었으니 몸은 같은 나이대의 또래보다 훨씬 건강했다. 대신 정신적인 스트레스는 알게 모르게 많이 쌓여 있었다.

편안한 고향집에 오니 그렇게 쌓여 있던 피로가 풀리면서 저녁을 먹자마자 다시 또 잠에 빠졌다.

3일 동안 풍성한 한가위 연휴를 즐긴 유재원은 다시금 의욕적인 일을 시작했다. 한국의 첫 번째 공식 스케줄은 대전의 데이터센터 방문이었다.

대전시 외곽에 만들어진 ID 그룹 데이터센터는 하나의 산업 단지 같았다.

하나의 건축물이 산업 단지가 들어설 만큼 넓은 공간을 점유하고 있었다. 건물 자체도 반도체를 만들어내는 최신 공장처럼 깔끔하게 지어졌고, 경비도 엄청나게 삼엄했다.

유재원 그리고 추석을 잘 보냈던 영식이도 삼엄한 시큐리티 시스템의 검증 절차를 모두 통과한 다음에야 시설 안으로 들어갈 수 있었다.

“어휴, 저분들 앞에 서면 괜히 긴장돼.”

“동감이다.”

서버실로 가는 마지막 관문 앞에 서 있는 시큐리티 대원들에 대한 영식이의 감상이었다. 거기에 유재원도 동의했다.

클라우드 시스템 자체는 영식이가 최고 관리자였지만, 시설에 대한 보안은 ID 그룹의 경호팀이 책임지고 있다.

말이 ‘팀’이지 현재의 규모는 사단급으로 ID 그룹의 주요 시설의 경비를 책임지고 있었다. 경호팀은 대한민국 차원의 배려 덕에 실전 경험이 있는 특수부대 대원들을 대거 고용할 수 있었다. 특수부대 출신이라는 건 일단 출신부터 실력까지 검증이 되었다는 증거였기에 ID 그룹에서 선호하는 인재였다.

그렇게 삼엄한 경비체계를 지나자 드디어 유재원의 눈앞에 서버의 바다가 나타났다.

작년에 인텔에 주문했던 서버용 네할렘 아키텍처 CPU 100만 개로 꾸려진 클라우드 시스템이었다.

“이야! 코요테 시티 데이터센터도 굉장했지만, 여기는 차원이 다르네.”

ID 그룹에서 제일 먼저 만들어진 데이터센터가 코요테 시티였다.

지금은 ID 테크놀로지의 본사가 코요테 시티에 자리하면서 그룹 전산망으로 통합되었지만, 늘 100%의 가동률을 보여주고 있는 중요한 시설이었다. 다만 코요테 시티의 데이터센터는 CPU 20만 개 규모였다.

20만 개도 절대 작은 숫자는 아니지만, 100만 개가 주는 감동과는 많은 차이가 있었다.

“놀라긴 이르지. 앞으로 저 끝까지 다 채워졌을 때가 풀파워라고.”

더욱 놀랄 사실은 서버실에 빈자리가 훨씬 많았다는 점이다.

“그렇지! 지금도 놀랍지만, 그때는 더 엄청날 거야!”

대전 데이터센터의 최종 목표는 500만 개의 CPU가 집적된 클라우드 시스템이었다.

동종 업계의 후발주자인 아마존이나 야후, 파이어클라우드 같은 업체들이 열심히 클라우드 시스템을 만들고 있지만, ID 클라우드 시스템만큼의 퍼포먼스가 쉽게 나오진 않아서 애를 먹고 있었다.

클라우드 시스템에서 퍼포먼스는 PC와 PC를 고속으로 연결하는 것에 달렸다. 소프트웨어적으로는 분산처리를 정교하게 프로그래밍하는 것도 일이지만, 일단 서로 분리된 하드웨어를 하나로 묶는 것은 큰 기술이었다.

ID 클라우드 시스템은 시스코와의 오랜 합작과 유재원만의 노하우를 통해 가장 강력한 시너지 효과를 이뤄냈다. 그렇지만 유재원도 물리적인 한계를 극복할 수는 없었다.

이를테면 전 세계에 나뉘어 있는 ID 클라우드 시스템의 이론적인 풀파워와 실제로 최대한 뿜어낼 수 있는 파워 사이에는 큰 차이가 있다는 말이다. 이러한 차이를 줄이기 위한 가장 손쉬운 방법이 물리적인 거리라도 최대한 좁히는 것이었다.

대전 데이터센터의 규모를 500만 개로 확장하게 되면, 한중일은 물론이고 아시아 지역 전체를 커버하는 것도 문제없을 것이다.

물론 하드웨어 스펙보다 더 중요한 건 이렇게 비싼 물건을 어떻게 활용하느냐였다. 이미 대전 데이터센터는 완공되고부터 100%의 가동률로 돌아가고 있었다. 다만 대전 데이터센터는 B2B나 B2C로 누구에게나 제공되는 것이 아니라, ID 그룹 차원에서 중요한 프로젝트들을 실행하고 있었다.

“자, 그럼 관제실로 가자!”

유재원은 아직도 넋이 나간 영식이를 끌고서 관제실로 이동했다.

그곳에서 대전 데이터센터의 클라우드 시스템이 구동 중인 프로젝트를 확인할 수 있었다.

관제실의 대형 스크린에는 도로를 달리는 자동차들의 모습이 가득했다. 그리고 화면 속 자동차에는 네모난 테두리가 씌워지면서 다양한 숫자들과 식별 부호들이 떠올랐다 사라지길 반복했다.

화면을 잘못 이해하면 유재원이 은밀히 전 세계의 도로 상황을 밀착 감시하고 있는 것처럼 보일 수도 있다.

“우와! 이게 문제의 그 프로그램이구나!”

영식이의 감탄 그대로 화면에 띄워진 것은 자율주행 학습 프로그램이었다.

넘겨 받는 화면들 역시 미국, 한국, 유럽 등 도로 정보를 공유하기로 협의된 나라에서 합법적으로 들어오는 데이터였다.

“무슨 프로세스 하나가 데이터센터 자원의 80%를 잡아먹나 싶었는데, 그럴 만도 했네.”

영식이는 마치 완전 자율주행 학습 프로그램을 처음 본 사람처럼 말했다. 따지고 보면 당연한 일이었다. 영식이에게 맡겨진 일은 클라우드 시스템의 안정적인 관리였다.

클라우드 시스템에 무엇이 띄워져서 돌아가는지는 별개의 사안이었고, 영식보다 보안 레벨이 높은 프로그램의 경우 내용을 확인하는 것도 불가능했다. 그러니 이 자리에서 처음 보는 자율주행 학습 프로그램의 실물에 감탄을 그치지 못했다.

영식이의 말대로 대전 데이터센터가 구동 중인 프로젝트 중 가장 큰 점유율을 자랑하는 자율주행 학습 프로젝트였다.

북미에서만 1천 대로 가동 중인 자율주행 테스트 차량이 찍어서 보내는 영상은 물론이고, 북미의 주요 도시에 설치된 교통 카메라들이 찍은 영상을 자율주행 학습 프로그램이 보면서 드라이빙 능력을 향상시키는 중이다.

나들목과 같은 지점이나 사거리, 삼거리 혹은 학교 주변 도로나 아파트와 같은 주거 밀집 지역들에 특히 많은 카메라를 배치해서 차량의 흐름을 관찰했다.

여기서 중요한 건 학습의 방식이 순간순간의 스틸컷과 같은 이미지가 아니라, 동영상이라는 점이었다.

영상 속의 상황을 인지하고 무엇이 제대로 된 주행인지, 잘못된 주행인지 파악하고 있었다는 점이다. 영상을 분석하는 일은 단순 이미지를 분석하는 것과는 차원이 다른 수준의 자원이 필요했다.

심지어 그것만으로도 부족했다. 도로의 상황을 계속 모니터링 하다 보면 이제까지 학습된 지식으로도 판단하지 못하는 애매한 상황이 시시때때로 발생했기 때문이다. 그럴 때마다 학습 프로그램은 등록된 전문가들에게 문의를 보내고, 답을 받으면 데이터베이스에 반영하는 작업들이 반복되고 있다.

완전 자율주행이라는 원대한 목표를 달성하기 위해서는 단순히 자율주행 자동차 선에서 끝날 일이 아니었다. 자율주행 자동차들의 개별 인공지능 사이에 긴밀한 통신은 물론이고 도로 상황 전반을 모니터링하고 상황에 따라 각각의 자동차에 정보를 제공할 수 있는 메인 시스템의 결합이 필요했기 때문이다.

그렇지만 유재원은 이걸 보기 위해 여기에 온 건 아니었다.

유재원의 시선은 메인 스크린의 오른쪽 구석에 붙어 있는 자그마한 숫자로 넘어갔다.

100이라는 담백한 숫자다. 단위는 %. 수치의 의미는 승률. 대국을 시작한 이후 단 한 번도 지지 않았다는 걸 의미했다. 넥스트컴의 보드게임에 등록된 바둑 게임은 물론이고, 한국과 중국의 바둑 고수들이 접속하는 타이젬이란 사이트에서도 하루에 수백, 수천 번의 대국을 치르며 쌓아 올린 승률이다.

즉, 인공지능 골드의 바둑 모듈의 완성을 증명하는 숫자였다.

이제 세계 바둑 랭킹만 발표되기만 하면 바로 드림 매치 시작이다.

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[작품후기]

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