IBM이 개발한 인공지능 왓슨(Watson)은 최근 다양한 분야에서 활약하고 있다. 기발한 레시피를 공개하거나 암 치료에 도움을 주기도 한다. 코그니토이(CogniToys) 같은 공룡 장난감과 연동, 아이들의 질문에 답변을 해주는 건 물론. 그런데 이런 왓슨이 이번에는 미국 프로농구리그 NBA 의 드래프트 지명 선수 선정에 사용되고 있다고 한다.
2015-2016 시즌 토론토랩터스는 3년 연속 디비전 우승을 차지, 플레이오프에 진출했다. 1라운드에서 인디애나페이서스를 4승 3패로 이기고 2001년 이후 처음으로 준결승에 진출한다. 다시 마이애미히트에 4승 3패를 기록하며 결승에 올랐다. 하지만 결승에선 클리블랜드 캐벌리어스에 2승 4패로 패배한다.
이런 토론토랩터스는 새로운 시즌을 앞두고 팀 강화에 적극적이다. 이를 위해 시즌 개막 전 열리는 NBA 드래프트에서 젊고 유망한 선수를 영입하려 한다. 팀 강화를 위한 것이지만 토론토랩터스가 선택할 선수는 감독이나 스카우터가 아닌 IBM의 인공지능 왓슨이 지명한 선수가 될지도 모른다.
이 새로운 시도가 시작된 건 올해 2월 토론토랩터스의 모기업인 메이플리프스포츠앤엔터테인먼트(Maple Leaf Sports & Entertainment)가 랩터스가 NBA에선 처음으로 왓슨을 이용한 선수 분석을 도입하는 팀이 될 것이라고 발표하면서다.
토론토랩터스가 대학 농구 조사를 한다면 왓슨은 해당 선수의 슛과 어시스트, 리바운드 등 관련 통계 데이터를 빠르게 계산, 표시해준다. 과거 드래프트 지명 선수의 대학 시절 데이터와 비교할 수 있는 건 물론이다. 지금까지 스카우터는 화이트보드에 붙인 자료와 통계 데이터 등을 바탕으로 어떤 선수를 영입할지 결정해왔다. 하지만 왓슨의 등장으로 기존보다 훨씬 효율적으로 판단을 내릴 수 있게 된 것이다.
하지만 왓슨이 도입되기 전부터 토론토랩터스는 NBA 중에서도 최고의 기술통으로 불려왔다. 랩터스의 분석팀은 NBA 팀 중에서 최고의 실적을 자랑하는 선수의 가장 좋은 움직임을 모델링하기 위한 추적 시스템인 스팟VU(SportVU) 같은 다양한 분석 도구를 개발해왔다.
이런 뛰어난 분석팀과 IBM의 기술이 합쳐지는 만큼 드래프트 지명에도 시선이 모아지는 것이다. 한편 NBA 선수의 평균 연봉은 500만 달러이며 최고 선수라면 평균 연봉은 2,500만 달러에 달한다. 연봉이 고액인 만큼 팀에 누구를 충원하느냐는 중요한 문제다.
물론 현재 왓슨이 추천 선수가 팀에 맞을지에 대한 것까지 정확하게 측정할 수는 없다. 하지만 기존 선발 방법과는 다른 방식은 가능하다. 보통 NBA에선 특정 분야에 강점이 있는 선수나 팀에 맞는 선수를 영입하려 한다. 하지만 보통 분석팀은 선수의 수치밖에 안 보고 선수의 개성을 소홀리 하지만 왓슨은 언어학 분석 이론을 구사, 선수의 SNS 등을 분석해 개성을 이해한 뒤 어떤 선수를 영입할지 결정한다고 한다.
다시 말해 지금까지 분석해온 선수 플레이에 대한 데이터와 선수 개인의 인간성 모두를 중요시한 선발이 가능하다는 것이다. 또 왓슨은 팀이 원하는 선수를 찾기 위한 평가는 하지만 결국 시스템 자체가 결정을 하는 건 아니다. 인간과 시스템의 시너지 효과를 기대하고 있다는 것이다. 관련 내용은 이곳( http://motherboard.vice.com/read/toronto-raptors-nba-draft-day-ibm-watson )에서 확인할 수 있다.
