향수사의 작업실과는 전혀 닮지 않은 실험실 어딘가에서, 수백 개의 갈색 병이 쌓여 있는 오르간도, 책상 위에 부채처럼 펼쳐진 시향지도 없고, 문 뒤에 걸린 얼룩진 가죽 앞치마도 없는 곳에서 기계가 향을 조합하고 있다. 그 기계는 아무 냄새도 맡지 못한다. 코가 없기 때문이다. 베티버가 자몽과 잘 어울리는지에 대한 의견도 없고, 조합에 톱 노트의 상승감이 더 필요한지 아니면 베이스에 더 따뜻함이 필요한지에 대한 본능도 없다. 그 기계는 데이터를 가지고 있다. 지난 세기 동안의 약 40만 개의 조향 공식이 디지털화되어 소비자 패널 점수, 판매 수치, 지역별 선호도, 분자 특성 등으로 태그되어 있다. 특정 성분 조합과 특정 소비자 반응, 구매 의도, 인지된 품질, 감정적 연관성, 재구매 가능성 간의 통계적 상관관계를 식별하도록 훈련된 알고리즘도 있다. 그리고 모든 측정 가능한 기준에서 최적이 될 공식을 만들어 달라는 요청을 받았다.
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그 기계는 성공할 것이다. 그가 만들어내는 공식은 소비자 패널에서 좋은 점수를 받을 것이다. 여러 인구통계학적 집단에서 긍정적인 평가를 받을 것이다. 누구에게도 불쾌감을 주지 않을 것이다. 누구도 혼란스럽게 하지 않을 것이다. 업계에서 '상업적 스위트 스폿'이라 부르는, 그리고 기능하는 코를 가진 누구나 '익숙한' 영역이라 부르는 쾌적하고 잘 채워진 후각 공간의 영역을 차지할 것이다. 대부분의 사람들이 판단하기에 그 향은 완벽히 괜찮게 느껴질 것이다.
문제는 '완벽히 괜찮음'이 과연 조향술인가 하는 점이다.
향료 산업 규모의 머신러닝
머신러닝을 향료 개발에 적용하는 것은 추측이 아니다. 세계 최대 향료 및 향미 회사들의 연구 부서에서 산업 규모로 지금 진행 중이다. 기술 수준은 다양하다. 일부 시스템은 비용과 가용성에 따라 성분 대체를 제안하는 비교적 단순한 예측 모델이고, 다른 시스템은 수십 년간의 독점 공식 데이터를 학습한 심층 신경망이다. 하지만 모든 경우에 기본 논리는 같다. 기존 공식과 소비자 반응 데이터를 대량으로 기계에 입력한다. 기계가 분자 조성과 인간 선호 간의 통계적 관계를 학습하게 한다. 그런 다음 원하는 소비자 결과의 확률을 극대화하는 새 공식을 생성하도록 요청한다.
본질적으로 이것은 조향술에 적용된 회귀 분석이다. 의미 있는 창작 행위는 아니다.
이 구분은 중요하며, 그 이유에 대한 정확한 이해가 필요하다. 대부분 머신러닝의 핵심인 회귀 분석은 데이터 점들의 구름에서 최적 적합선을 찾는다. 중심 경향을 식별한다. 평균이 어디인지 알려준다. 이는 많은 응용 분야에서 매우 유용하다. 주택 가격, 소비자 행동, 질병 경과, 선거 결과를 예측하려면 평균 위치를 아는 것이 큰 도움이 된다. 하지만 조향술은 예측 문제가 아니다. 적어도 역사적으로는 창조적 문제였다. 창조적 문제는 중심을 찾는 것으로 해결되지 않는다. 경계를 찾음으로써 해결된다.
산업에 진정한 변화를 가져온 모든 향, 되돌아보면 시대를 정의하거나 새로운 카테고리를 연 모든 조합은 당시의 합의에서 벗어남으로써 성공했다. 최초의 현대 푸제르는 1882년 당시 남성 향수가 어떤 냄새일지 아무도 예상하지 못한 것이었다. 최초의 위대한 알데히드 플로랄은 1920년대 여성 향수가 어떤 냄새일지 아무도 예상하지 못했다. 최초의 디하이드로미르세놀과 헤디오네를 사용한 신선한 남성 향수도 1980년대 남성 향수에서 기대하지 않은 것이었다. 최초의 클린 스킨 머스크 분자 향수도 2000년대 초 어떤 향수에서도 예상하지 못한 것이었다. 각 경우에서 조합이 성공한 이유는 기존 선호에 맞췄기 때문이 아니라 새로운 선호를 창조했기 때문이다. 중심을 찾은 것이 아니라 중심을 이동시켰다.
역사적 데이터로 훈련된 알고리즘은 구조적으로 중심을 이동시킬 수 없다. 오직 중심을 찾을 뿐이다. 외과적 정밀도로 중심을 찾아내고, 어떤 인간 조향사도 따라올 수 없는 효율성으로 스위트 스폿에 위치하는 공식을 생성할 수 있다. 하지만 스위트 스폿에 위치하는 것은 혁신이 아니다. 최적화다. 그리고 조향술의 역사는 최적화와 혁신이 같지 않으며, 사실 서로 반대일 수도 있음을 시사한다.
생물학적 신경망으로서의 인간 조향사
반론이 있다. 진지하게 고려할 가치가 있다. 반론은 이렇다: 인간 조향사도 일종의 알고리즘이다. 그들은 후각 데이터 집합, 즉 평생 맡아본 모든 냄새, 연구한 모든 공식, 관찰한 모든 소비자 반응을 학습한 생물학적 신경망이다. 그들의 창작 과정은 낭만주의자들이 상상하는 뮤즈로부터 내려오는 영감의 번개가 아니다. 패턴 인식, 재조합, 반복적 개선이다. 조향사는 오르간 앞에 앉아 경험과 직관에 따라 재료를 선택하고, 시험 공식을 블렌딩하고, 평가하고, 조정하고, 다시 평가한다. 과정은 신비적이지 않고 경험적이다. 기계가 같은 작업을 더 빠르고 체계적으로 수행할 수 있다면, 정확히 무엇이 사라지는가?
사라지는 것은 오류다.
이것은 역설적으로 들릴 수 있으니 구체적으로 말하겠다. 인간 조향사는 실수를 한다. 성분을 과다 투여해 의도하지 않았고 예측할 수 없던 효과를 발견한다. 시험 배치를 우연히 오염시켜 오염물이 흥미로운 무언가를 더한다. 합성 향료 혁신의 역사는 이런 우연한 충돌로 가득하다. 자신의 노트를 잘못 읽어 의도하지 않은 재료를 조합했는데 결과가 계획보다 더 좋았다. 조향술의 역사는 이런 사고들, 즉 의도된 설계가 아니라 더 신중한 과정이 막았을 우연한 재료 충돌 덕분에 독특한 성격을 갖게 된 조합들로 가득하다.
알고리즘은 이런 실수를 하지 않는다. 알고리즘은 지시받은 대로만 한다. 목적 함수를 최적화한다. 기울기를 따른다. 우연히 미지의 영역으로 헤매지 않는다. 왜냐하면 전혀 헤매지 않기 때문이다. 수학적 정밀도로 최적점을 향해 움직인다. 그리고 소비자 패널 데이터로 정의된 최적점은 항상 중심, 평균, 합의다.
오류의 창조적 잠재력은 낭만적 허구가 아니다. 모든 창조 분야에서 잘 문서화된 현상이다. 오염된 페트리 접시 때문에 페니실린을 발견한 생물학자. 설명할 수 없는 안테나 잡음 덕분에 우주 마이크로파 배경복사를 발견한 물리학자. 공연 중 현이 끊어져 즉흥 연주를 강요받아 새로운 화성 언어를 발견한 음악가. 이들은 사고가 잦은 사람들을 위로하기 위한 전설이 아니다. 창조적 돌파구는 종종 계획에서 벗어난 데서 시작되며, 편차를 제거하도록 설계된 시스템은 구조적으로 돌파구 가능성도 제거한다는 일반 원칙의 문서화된 사례다.
소비자 패널 데이터와 선호의 본질
계산 조향술에 대한 두 번째, 더 철학적인 반대는 선호의 본질과 관련 있다.
이 알고리즘이 학습하는 소비자 패널 데이터는 표명된 선호를 측정한다. 사람들이 묻는 대로 좋아한다고 말하는 것을 기록한다. 하지만 표명된 선호와 실제 선호는 다르다. 표명된 선호는 보수적이다. 익숙한 것과 낯선 것 중 선택하라 하면 대부분의 사람들은 대부분 상황에서 익숙한 것을 선택한다. 이것은 어리석음이 아니다. 1968년 Journal of Personality and Social Psychology에 심리학자 로버트 자용츠가 처음 기술한 '단순 노출 효과'라는 잘 알려진 인지 편향이다. 후각 평가에서 공유 어휘가 없기 때문에 소비자가 왜 좋아하거나 싫어하는지 설명하기 매우 어렵다. 진정으로 새롭고 기존 카테고리에 속하지 않으며 혼란스럽고 흥미로운 향을 마주하면 소비자 패널은 대개 낮은 점수를 준다. 향이 나빠서가 아니라 평가 틀이 없기 때문이다.
소비자 패널 데이터로 훈련된 알고리즘은 이 보수성을 물려받는다. 새로움은 위험하고 익숙함은 안전하다는 것을 학습한다. 사람들이 가장 높게 평가하는 향은 이전에 높게 평가한 향과 가장 비슷한 향이라는 것을 학습한다. 요컨대 소비자 연구의 가장 근본적인 교훈을 학습한다: 사람들은 이미 좋아하는 것을 좋아한다. 그리고 그에 맞춰 최적화한다.
결과는 업계가 '안전한 선택'이라 부르는 것을 매우 잘 만들어내는 기계다. 실패하지 않고, 최소한의 상업적 생존 가능성을 달성하며, 냄새 맡는 사람을 놀라게 하거나 불편하게 하거나 도전하지 않는 향수다. 이런 향수는 팔릴 것이다. 그중 일부는 매우 잘 팔릴 것이다. 하지만 업계를 바꾸지는 못할 것이다. 업계를 바꾸려면 소비자 패널이 점수를 매길 줄 모르는 무언가를 만들어야 한다. 조향술을 바꾼 조합들은 모두 창작 당시 놀라움이었다. 아무도 요청하지 않은 것, 예비 테스트에서 좋은 점수를 받지 못한 것, 데이터가 성공을 예측하지 못했지만 조향사, 크리에이티브 디렉터, 기업가 한 사람이 데이터를 무시하고 믿은 것들이었다.
알고리즘은 데이터를 무시하고 믿을 수 없다. 데이터를 무시하고 믿는 것은 알고리즘이 본질적으로 할 수 없는 유일한 일이다. 알고리즘은 데이터를 따른다. 그것이 장점이자 한계다. 그리고 가장 중요한 결정이 데이터를 거스르는 결정인 분야, 창조적 발전의 역사가 합의를 무시하고 옳았던 사람들의 역사인 분야에서 이 한계는 사소하지 않다. 근본적이다.
AI가 있어야 할 곳과 그렇지 않은 곳
내가 주장하지 않는 점을 분명히 하겠다. 나는 인공지능이 조향술에 역할이 없다고 주장하지 않는다. 분명하고 가치 있는 응용이 있다. 규제 변경으로 제한 성분을 제거해야 할 때 재조합 과정을 가속할 수 있다. 조합의 특성을 유지하면서 가격을 낮추는 비용 효율적인 대체재를 제안할 수 있다. 대량의 소비자 피드백 데이터를 분석해 인간 분석가가 놓칠 수 있는 트렌드를 식별할 수 있다. 가능한 성분 조합의 방대한 다차원 공간을 매핑해 인간 조향사가 아직 탐험하지 않은 영역을 하이라이트할 수 있다. 이는 한때 기체 크로마토그래피가 무역 비밀에 묶여 있던 공식을 해독했던 것과 비슷하다. 이런 기능들은 유용하다. 시간을 절약하고 비용을 줄이며 조향사의 도구를 확장한다. 진지한 사람은 이를 반대하지 않는다.
내가 주장하는 것은 이것들이 모두 최적화 기능이라는 점이다. 기존 과정을 더 효율적으로 만든다. 창조하지 않는다. 최적화와 창조의 구분은 단어 뜻의 차이가 아니다. 알려진 풍경에서 최적 경로를 찾는 것과 풍경이 알려진 경계를 넘어 확장되어 있음을 발견하는 것의 차이다. 머신러닝은 전자에 뛰어나다. 후자는 구조적으로 불가능하다. 후자는 정의상 데이터를 넘어서는 것이고, 머신러닝은 정의상 데이터에서 패턴을 추출하는 방법이기 때문이다.
향료 산업이 계산 도구에 열광하는 것은 이해할 만하다. 현대 조향술의 경제는 가혹하다. 상업용 향수 개발 평균 기간은 수년에서 수개월로 압축되었다. 브리프는 더 엄격해졌다. 예산은 줄었다. 실패 비용은 높아졌다. 이런 환경에서 허용 가능한 공식을 만들기 위한 반복 횟수를 줄여주는 도구는 매우 가치 있다. 하지만 여기서 '허용 가능'이란 말이 많은 의미를 담고 있다. 허용 가능한 공식은 브리프를 충족하고 테스트에서 적절한 점수를 받고 비용 한도를 넘지 않는 공식이다. 허용 가능한 공식은 걸작이 아니다. 대부분 경우 특별히 흥미롭지도 않다. 그저 적절할 뿐이다. 그리고 산업 규모에서 적절함은 예술의 적이다.
통계적 평균으로의 수렴
마지막으로 고려할 점이 하나 있다. 아마도 가장 우려스러운 점이다. 향료 개발이 소비자 데이터로 훈련된 알고리즘 도구에 점점 더 의존할수록 업계 산출물은 통계적 평균으로 수렴할 것이다. 새로 AI 최적화된 공식은 설계상 선호 분포의 중심을 차지할 것이다. 시간이 지나면서 중심 자체는 이동하겠지만 느리게 이동할 것이다. 알고리즘 산출물이 학습한 선호를 강화하기 때문이다. AI 최적화 향수에 반복적으로 노출된 소비자는 그 향수에 의해 형성된 선호를 갖게 되고, 그 선호는 다음 세대 알고리즘의 학습 데이터가 된다. 결과는 피드백 루프다: 기계는 사람들이 좋아하는 것을 만들고, 사람들은 기계가 만든 것을 좋아하게 되며, 기계는 더 많이 만든다.
이것은 가상의 시나리오가 아니다. 알고리즘 추천 및 생성 시스템을 도입한 다른 창조 산업에서 이미 일어난 정확한 현상이다. 참여도를 최적화하는 음악 스트리밍 플랫폼은 인기 음악의 음향 특성에서 측정 가능한 수렴을 만들어냈다. 더 크고, 더 짧고, 더 반복적이며, 훅이 더 빨리 나오고, 다이내믹 레인지가 좁아졌다. 주목도를 최적화하는 소셜 미디어 플랫폼은 인기 콘텐츠의 시각적 특성에서 수렴을 만들어냈다. 더 채도가 높고, 더 잘려 나가고, 감정적으로 극단적이다. 알고리즘은 의도적으로 풍경을 평평하게 만드는 것이 아니다. 평균을 최적화하는 부작용으로 평평하게 만든다.
조향술도 이 역학에서 자유롭지 않다. 업계 개발 파이프라인이 합의를 최적화하는 AI 도구에 점점 더 의존하게 되면, 필연적으로 후각 영역이 좁아질 것이다. 단일 향으로 좁아지는 것은 아니다. 시장이 너무 크고 세분화되어 있기 때문이다. 하지만 각 세그먼트 내에서 좁아질 것이다. 신선한 남성 향수는 수렴할 것이다. 달콤한 여성 향수도 수렴할 것이다. 우드 오리엔탈도 수렴할 것이다. 각 카테고리는 내부적으로 더 균질해질 것이다. 새 항목을 디자인하는 알고리즘이 기존 항목을 만든 동일 데이터를 학습하기 때문이다. 영역이 점으로 줄어들지는 않는다. 군집으로 줄어든다.
이것이 중요한지는 조향술이 무엇을 위한 것인지에 달려 있다. 만약 산업, 시장 수요를 충족하는 소비재를 만드는 사업이라면 최적화가 올바른 전략이고, 수렴은 허용 가능한 비용이다. 소비자는 원하는 것을 얻고, 회사는 돈을 벌며, 아무도 불평하지 않는다.
하지만 조향술이 또한 예술, 기존 선호를 만족시키는 것을 넘어 새로운 후각 경험 가능성을 드러내는 창조적 분야라면 수렴은 비용이 아니라 재앙이다. 왜냐하면 어떤 정의로든 예술은 놀라움의 가능성을 필요로 하기 때문이다. 다음 조합이 아무도 맡아본 적 없는 것, 어떤 데이터 세트도 예측하지 못한 것, 기존 카테고리에 맞지 않아 소비자 패널이 거부했을 것 같은 것이 될 가능성을 필요로 한다.
알고리즘은 그것을 만들어낼 수 없다. 조향사는 할 수 있다. 신뢰성 있게, 일관되게, 일정에 맞게, 예산 내에서가 아니라 가끔, 예측 불가능하게, 모든 상업적 논리에 반하여, 수백 개의 갈색 병에 둘러싸인 오르간 앞에 앉은 인간이 기계가 제안하지 않았을 조합으로 재료를 섞어 진정으로 새로운 것을 만들어낼 것이다. 중심을 차지하는 것이 아니라 중심을 움직이는 무언가. 데이터가 작동하지 않을 것이라 말한 무언가.
그 순간들은 드물다. 점점 더 드물어지고 있다. 그리고 업계가 조심하지 않으면, 기술이 금지해서가 아니라 경제적 여유가 없어서 완전히 사라질 것이다. 기계가 조합할 것이다. 기계가 최적화할 것이다. 기계가 모든 패널에서 좋은 점수를 받고 누구에게도 불쾌감을 주지 않는 완벽히 괜찮은 향수를 만들어낼 것이다.
그것이 조향술인지 여부는 기계가 답할 수 없는 질문이다. 코가 답해야 할 것이다.
