4명의 AI 스타트업과 100억 달러 규모의 미각 사업

원문 제목: 《4인 AI 스타트업, 그리고 100억 달러 규모의 미각 비즈니스》
원문 저자: 动察Beating

휴대폰에 노을 사진 한 장이 저장되어 있다. 한없이 확대해 보면, 결국 빨강, 초록, 파랑 세 가지 빛만 내뿜는 수백만 개의 작은 점에 불과하다.

인간의 눈에서 색을 구별하는 원추세포는 단 세 종류뿐이다. 1931년, 국제조명위원회(CIE)가 케임브리지에서 회의를 열어 생리적 지각을 하나의 좌표 체계로 정리했고, 그때부터 색은 부호화되고 전송되며 똑같이 복제될 수 있게 되었다. 더 이른 1877년 12월, 에디슨은 축음기를 향해 동요 《메리에게는 어린 양이 있었네》를 읽고 손잡이를 돌렸고, 인류 역사상 처음으로 자신의 목소리가 재생되는 것을 들은 사람이 되었다.

이미지 출처: 爱味觉

백여 년이 지나, 인간은 많은 것을 간직하는 법을 배웠다. 한 사람이 떠난 뒤에도 앨범에는 그 얼굴이 남아 있고, 음성에는 그 목소리가 남아 있다.

그러나 그 사람이 만든 요리 한 접시의 맛은 늘 간직할 수가 없다.

기억에 의지해 몇 번이고 다시 만들어 보아도, 소금을 얼마나 넣고 불은 어느 정도로 조절할지, 늘 어딘가 조금씩 부족하다고 느낀다. 어디가 어떻게 다른지조차 누구도 명확히 설명할 수 없다.

코와 혀는 인체에서 가장 속이기 어려운 두 기관이다. 인간에게는 정상 작동하는 후각 수용체가 서너백 종 있으며, 어떤 미세한 냄새든 동시에 여러 반응을 촉발해 조합의 차원이 거의 열거 불가능할 정도로 높다. 혀끝의 맛은 또 휘발성 냄새, 물리적 촉감, 온도, 나아가 그것을 먹는 그 순간의 감정과도 얽히고설켜 있다.

인간이 이 체계를 이해하는 속도는 놀랄 만큼 느렸다. 2004년에 이르러서야 Richard Axel과 Linda Buck이 냄새 수용체와 후각 시스템의 조직 메커니즘을 발견한 공로로 노벨상을 받았는데, 이는 CIE가 색을 좌표로 그려낸 때로부터 무려 73년이 지난 뒤였다. 다시 19년이 지나 2023년 9월에야 《Science》가 머신러닝으로 그린 「주요 냄새 지도」를 게재했으며, 그 배후에는 Monell 화학감각센터와 Google Research에서 분사한 스타트업 Osmo가 있었다.

이번 AI 물결 속에서 AI는 먼저 보는 법을 배웠고, 듣는 법을 배웠으며, 글쓰기와 이미지 생성을 배웠고, 심지어 어떤 사람의 음색이든 진짜처럼 모방할 수 있게 되었다.

그러나 미각과 후각이라는 문 앞에서, 그에 대응하는 머신러닝 기술은 이제 막 발을 계단 위에 올려놓았을 뿐이다.

거대한 소비재 산업에서 이 감각적 공백은 언제나 매우 높은 대가를 치러야 했다. 식품음료 업계에서 모든 신제품이 연구개발 레시피에서 실제 매대로 향하는 과정은 본질적으로 실제 소비자가 과연 구매할 것인지, 그리고 어떤 섬세하고 말로 다 할 수 없는 감각을 위해 구매할 것인지에 베팅하는 것이다.

아이웨이줴(爱味觉)이 하는 일은 바로 이 극도로 비표준적이고, 심지어 완전히 디지털화된 적조차 없는 세계에서 인류의 미각과 후각을 위한 진정으로 사용 가능한 계산 모델과 디지털 트윈을 만드는 것이다.

도면 없는 우주선

1970년 4월, 아폴로 13호는 달로 향하던 도중 산소 탱크 하나가 폭발했다.

세 명의 우주비행사는 지구에서 30만 킬로미터 이상 떨어진 심우주에 갇혔다. 그들을 구한 것은 지상에 있던 또 다른 우주선, 정확히 말해 실물 크기의 시뮬레이터였다.

이미지 출처: 아이웨이줴

원래 사령선 조종사로 예정되어 있던 켄 매팅글리는 발사 72시간 전 홍역 감염 의심으로 긴급 교체되었다. 사고发生后, 매팅글리는 지상 시뮬레이터에 들어가 칠흑 같은 어둠 속에서 반복적으로 계산했다. 우주선에 남은 극소량의 전력으로 잠든 사령선을 어떻게 다시 깨울 수 있을지를.

세 사람은 결국 살아서 지구로 돌아왔다.

인류 우주항공사상 최극한의 구조 작전으로 기록된 이 사건은 훗날 Digital Twin(디지털 트윈) 개념의 최초 원형으로 공인되었다. 물론 이 단어가 NASA의 기술 로드맵에 공식적으로 기록되기까지는 40년 후인 2010년까지 기다려야 했다.

당시 지상에서 하늘의 모든 막다른 상황을 미리 다 시뮬레이션할 수 있었던 자신감의 근거는 우주선의 모든 구리선, 모든 릴레이, 모든 물리적 밸브 뒤에 절대적으로 정확한 공학 도면이 있었기 때문이다.

이후 우리는 트윈을 위한 시뮬레이션 모델을 갖게 되었다. 예를 들어 항공우주 분야의 '비행 시뮬레이터', 자동차 산업의 '풍동 시뮬레이터'가 그것이다. 그러나 항공 산업, 자동차 산업보다 시장 규모가 수 배 크고, 사람들의 매일 먹고 마시는 것과 밀접하게 연결된 '식음료 시장 시뮬레이터'는 아직 체계적으로 등장하지 않았다.

동차Beating: 먼저 자기소개와 아이웨이줴가 하는 일을 소개해 주세요.

Erik: 저는 Erik이고 아이웨이줴의 창업자입니다. 아이웨이줴가 주로 하는 일은 간단히 말해, 사람의 미각·후각 및 더 거시적인 감각 경험(예: 풍미가 감정을 유발하는 것, 음식 행동 패턴, 음식 기억 등)을 디지털화하여每个人 고유의 감각 Digital Twin을 구축하는 것입니다.

전통적인 방식은 제품을 일련의 시장 조사 후 실제 소비 시장에 내놓고, 수천만 위안의 프로젝트 비용으로 하나의 가능성 있는 '히트 상품'에 베팅하는 것입니다. 반면 우리가 하는 일은 신제품 연구개발 단계에서 이 디지털 트윈으로 목표 고객층을 대표하게 하여, 식품음료 브랜드가 가상 환경에서 시장 수용도를 검증하도록 돕는 것입니다.

동찰Beating: 사람의 입맛은 항상 비표준적이며, 심지어 본인도 객관적으로 설명하기 어렵습니다. 한 사람의 감각을 복제하려면 근본적으로 어떤 데이터를 수집해야 합니까?

Erik: 핵심은 세 가지 차원입니다.

첫 번째 층은 생리적 감각으로, 기본 미각, 후각 경로, 그리고 구강 내의 물리화학적 촉감을 포함합니다.

두 번째 층은 식품 행동학으로, 이는 더 심리적 메커니즘에 가깝습니다. 예를 들어 한 사람이 새로운 풍미에 대해 새로운 것을 시도하는 경향이 있는지 보수적인지, 소비 결정을 내릴 때 집단에 더 쉽게 휩쓸리는지 아니면 극도로 개인 본위인지, 다양한 풍미와 기능적 사건이 개인 차원에서 어떤 발현 규칙을 가지는지 등입니다.

세 번째 층은 기억입니다. 식품과 음료는 한 사람의 성장 궤적, 식문화 배경과 깊이 결부되어 있습니다.

이 세 층의 데이터를 통합하여 우리가 복원하려는 것은 소비자가 평소 언어로 정확히 표현하기 어려운 고차원 잠재의식 수준의 감각 경험입니다. 이는 이 디지털 트윈이 소비자를 대신해 브랜드에게 이 소비자의 진정한 심리가 어디에 머물러 있는지 알려주는 것과 같습니다.

동찰Beating: 고객은 모두 대형 소비 브랜드입니다. 그들이 최종적으로 지불하는 것은 컨설팅 보고서입니까, 아니면 전문 데이터 세트입니까?

Erik: 우리는 기반 데이터 세트 위에 도구를 만들어, 상향식 즉시 조사와 다양한 제품 방안의 'what-if' 추론 결과를 제공합니다.

예를 들어, 연구개발 팀이 신제품을 만들고자 할 때 초기에는 대개 매우 모호한 아이디어만 있습니다. 구체적으로 어떤 풍미, 어떤 식감, 질감 방향인지, 심지어 포장과 명칭도 아직 정해지지 않았습니다. 이때 풍미 트렌드 데이터, 경쟁사 데이터를 보면 큰 방향만 찾을 수 있을 뿐 구체적인 제품으로 구현할 수 없습니다. 또는 직접 몇 배치의 사람을 찾아 포커스 그룹을 하면, 제시되는 결론은 대개 관점적이고 평면적이며, 분석이 유발하는 '이성화 방어'에 과도하게 치우쳐 수집 데이터가 표류하게 됩니다.

우리가 제공하는 것은 상향식 시뮬레이션 보고서입니다.

전통적인 시장 조사는 대부분 하향식 통계 논리로, 과거의 빅데이터를 기반으로 추론하는 방식이어서 대혁신적인 신제품 카테고리 앞에서는 이런 추론이 본질적으로 한계를 가질 수밖에 없습니다. 진정한 예측은 상향식이어야 하며, 먼저 개별 소비자 한 명 한 명의 디지털 트윈 메커니즘을 완성한 뒤, 수백 수천 개의 디지털 트윈을 모아 하나의 제품이 실제 시장에 출시될 때 집단과 개인 차원에서 일어나는 연쇄 반응을 완전히 시뮬레이션해야 합니다.

최종적으로 고객 손에 전달되는 것은 두 가지 형태입니다.

첫 번째는 트윈 대화입니다. 고객은 이 디지털 트윈들과 직접 대화할 수 있습니다. 한 제품 아이디어가 진열대에서 소비자의 입으로, 다시 입에서 소셜 네트워크로 이동하는 과정에는 네 가지 핵심 노드가 있습니다: 노출, 구매, 시식, 확산. 각 노드에서 세 가지 입장으로 질문할 수 있습니다. 탐색적 질문, 예를 들어 "이 패키지는 진열대에서 첫눈에 누구를 멈추게 할까"; 서술적 질문, 예를 들어 "25세에서 35세의 일선 도시 여성은 이 탄산감을 어떻게 평가할까"; 인과적 질문, 예를 들어 "당도를 20% 낮추면 어떤 집단이 재구매를 멈출까". 질문이 끝나면 시스템이 실시간으로 인사이트 보고서를 생성하여 누가 좋아하고 누가 싫어하는지, 그리고 그들이 좋아하고 싫어하는 것이 전체적으로 무엇이며 구체적으로 어느 국소 부분에 해당하는지를 알려줍니다.

두 번째는 시뮬레이터입니다. 트윈 대화는 "확산" 단계에 이르면 멈춥니다. 확산은 한 사람의 일이 아니기 때문입니다. 맛에 대한 관념은 항상 사회적인 것이어서, 한 사람이 특정 맛에 빠지는 것은 흔히 다른 사람이 그것을 먹고 있기 때문입니다. 그래서 우리는 계산사회학 프레임워크 안에서 각 개인의 감각 층과 행동 층을 접목해 미세 조정하여, 수백 수천 개의 디지털 트윈이 가상 커뮤니티에서 서로 영향을 주도록 합니다. 시뮬레이션은 전체 시나리오로 실행할 수도 있고, 네 가지 하위 시나리오로 나누어 각각 실행할 수도 있습니다: 대형마트 소매, 온라인 이커머스, 외식 매장 식사, 테이크아웃 차·커피·아이스크림 매장. 실행 결과로 나오는 것은 한 제품의 실제 "히트 상품 확산의 사회적 경로"입니다: 누구로부터 시작되어, 누구를 거쳐, 어느 채널에서 가속되고, 또 어느 계층에서 멈추는지.

동찰Beating: 대부분의 소비자는 자신의 미각과 후각을 명확히 설명하지 못하며, 심지어 풍미를 설명하는 기본적인 어휘조차 모릅니다. 이런 기초 데이터는 도대체 어떻게 수집되는 건가요?

Erik: 맞습니다. 대부분의 언어에서 감각을 묘사하는 어휘는 약 400개 정도뿐입니다. 그래서 우리는 온라인 플랫폼 askyumi.com을 구축했고, 여기에는 두 가지 모드가 있습니다.

하나는 실험 모드입니다. 약 20분 정도의 디지털 평가 세트로, 직관적 반사와 심층 인지 반응을 측정하고 가치관 차원의 앵커도 측정합니다. 수집 방식은 감각 산업과 실험 심리학에서 흔히 쓰이는 도구에서 가져왔습니다. 사람을 저압력의 편안한 환경에 두고 평가해야 상대적으로 깨끗한 결과를 얻을 수 있습니다.

다른 하나는 대중 모드(비상업용)입니다. 사람의 풍미 선호는 성격 특성과 마찬가지로 일상 어휘로 정확히 전달하기가 극히 어렵기 때문에, 우리는 '취향판 MBTI'와 같은 Avatars를 만들어 유추 프레임워크로 일반인이 취향을 묘사하고 소통할 수 있도록 도왔습니다. 현재 이 부분은 세계미각후각기구(WTSA)와 협력하여 아시아태평양 지역 최초의 대규모 연구 지향 미각후각 데이터베이스를 구축하고 있습니다.

동찰Beating: 20분짜리 온라인 테스트로 디지털 트윈을 구축할 수 있나요? 백테스트를 해보셨나요? 충실도는 어느 정도까지 가능한가요?

Erik: 했습니다. 정확도는 우리 전체 비즈니스의 가장 근본적인 지표입니다. 현재 실제 인물 백테스트의 충실도는 약 86%이며, 앞으로 몇 달 안에 90% 이상으로 끌어올리고자 합니다.

백테스트 메커니즘의 원칙은 동일인의 Digital Twin과 그 본인을 비교하는 것입니다. 본인이 2주 후, 2개월 후에 각각 다시 블라인드 테스트를 하게 하고, 실제 인간의 선택과 시스템 내 디지털 트윈의 예측을 일치성 비교하여 중복도가 약 86%입니다.

이는 개인 차원의 적합도입니다. 집단 차원에서도 우리는 계산사회학 기관과 협력하여 더 큰 규모의 사회 실험을 진행하고 있으며, 소비재 세계에서 실제로 발생한 이벤트를 시스템에 직접 투입하여 수천 개의 디지털 트윈이 진화시킨 집단 편향이 현실 대세의 흐름과 얼마나 가까운지 보고 있습니다.

동찰Beating: 오차 허용률이 극히 낮은 소비재 연구개발에서 86%라는 숫자가 예측 결과에서 설득력이 있나요?

Erik: 통계학적으로 볼 때, 한 번에 수백, 수천 개의 트윈을 호출하기만 하면 이 입도는 실무에서 이미 충분히 쓸모가 있습니다. 오히려 전통적인 설문지 배포, 오프라인 심층 인터뷰보다 제공할 수 있는 유효 정보량이 훨씬 많다고 할 수 있습니다. 또한 사람의 행동 관념에도 11-19%의 전후 불일치성이 존재합니다.

전통적인 소비자 조사 도구에는 천성적으로 세 가지 한계가 있습니다.

첫 번째는 언어입니다. 인간이 일상에서 풍미를 묘사하는 어휘는 극도로 빈약하여 몇백 개를 맴돌 뿐입니다. 묘사적 감각 평가라면 가장 치명적인 것은 동일 어휘의 다른 의미입니다. 화북에서 말하는 '향'과 서남 사람이 말하는 '향'은 흔히 전혀 다른 것입니다. 화북은 장향 연상을 가리키고, 서남은 신향 연상을 가리키며, 동남은 아마 감칠맛 향, 허브향 등을 가리킬 수 있습니다(단맛, 매운 정도도 마찬가지). 저차원의 묘사적 평가는 본질적으로 고차원의 복합 화학적 지각을 복원하기 어렵습니다.

두 번째는 상태 드리프트입니다. 감각 경험은 정적이지 않으며, 외부 환경 자극과 내부 생리적·심리적 상태에 따라 실시간으로 변동합니다. 예를 들어 배고플 때와 방금 배부를 때 단맛에 대한 내성은 완전히 다릅니다. 오전 10시와 밤 9시의 쓴맛 민감도도 같은 수준이 아닙니다. 기업 내부의 관능 평가 실험실은 현실 세계의 맥락에서 다소 벗어나 있다는 도전이 있는데, 물론 오늘날 대부분의 식음료 기업들도 이 점을 인식하고 있습니다.

세 번째는 이성의 간섭입니다. 오프라인 인터뷰에서는 응답자에게 구매 의향이 있는지, 좋아하는지를 직접 묻는 것을 가장 좋아합니다. 감각 문제를 이성적 판단으로 번역하는 순간, 소비자가 내놓는 답변과 매대 앞에서 무의식적으로 지갑을 여는 행동은 완전히 다른 것입니다.

디지털 트윈이 할 수 있는 일은 바로 이 소비자를 구체적인 소비 맥락 속에 다시 놓고, 그의 이성적 설명을 듣는 것이 아니라 본능적 반응을 시뮬레이션하는 것입니다.

동찰Beating: 먹고 마시는 것은 극도로 감정적인 행위입니다. 테스트 시 응답자의 즉각적인 감정 간섭을 어떻게 제거하나요?

Erik: 업계에는 state dependent, 즉 상태 의존이라는 용어가 있습니다. 피험자가 현재 배고픈지, 불안한지가 데이터를 직접적으로 드리프트시킵니다.

우리는 문항 설계에서 장면 분할을 적용하여, 동일인을 서로 다른 맥락과 자극물에 투입해 대조함으로써 외부 간섭 하에서의 의사결정 편향도와 의사결정 시간 차이를 측정합니다. 이 부분은 알고리즘으로 교정하고 상쇄할 수 있습니다.

현재 안구 추적, 미세 표정 분석, EEG 데이터도 도입하여 사람이 선택할 때 스스로 인지하지 못하는 밀리초 단위의 반응을 포착하려고 시도하고 있습니다.

동찰Beating: 대다수 기술 서사가 컴퓨팅 파워와 대규모 언어 모델에 집중하는 시점에, 왜 하필 가장 생소한 미각 모델을 선택했나요?

Erik: 미각과 후각은 생소하지 않다고 생각합니다. 우리가 매일 경험하는 것이니까요. 고빈도·고가치의 대중적 사각지대로 분류할 수 있습니다. 다만 이 메커니즘을 처음 진정으로 인식하게 된 것은 매우 개인적인 사건에서 비롯되었습니다.

COVID 기간에 미각과 후각을 완전히 상실했고, 전후 4~6개월간 지속되었습니다. 이후 신경 가소성 방법론으로 미각·후각 재활 훈련을 하여 마침내 회복했습니다. 그때부터 이 두 감각이 건강, 기억, 웰빙에 얼마나 중요한지 깨닫기 시작했고, 모든 사람의 감각이 모델화될 수 있다면 건강하면서도 맛있게 이 사람에게 풍미 디자인과 영양 가치를 전달할 수 있을 것입니다.

동찰Beating: 미각을 되찾은 후에 음식에 대한 선호도가 바뀌었나요?

Erik: 회복된 후에 일종의 메타인지가 생긴 것 같았어요. 자신이 '느끼고 있다'는 사실을 한 발 물러나서 느낄 수 있게 된 거죠.

과거에는 미각과 후각을 모두 당연하게 여겼고(take it for granted) 거의 성찰하지 않았어요. 하지만 일단 연결이 다시 구축되면, 무언가를 삼킬 때마다 머릿속에 매우 선명한 이미지가 떠오르는 것을 발견하게 됩니다.

인간이 먹는 행위는 본질적으로 시간 속성을 지닌 '스트리밍' 정보 흐름입니다. 뇌에는 예측 부호화 메커니즘(Predictive coding)이 있어서 제품을 보면 대략적인 맛을 머릿속으로 그려내죠. 그다음은 비강 전 후각, 이어서 입에 넣고 씹으면서 분자가 구강에서 방출되고 비강 후 후각이 되돌아오며, 마지막으로 삼키게 됩니다. 과거에는 밥 먹는 건 그냥 밥 먹는 것이라고 생각했는데, 이제는 이 전체 경로의 모든 단계를 분해할 수 있다는 것을 알게 되었어요.

이 감각 능력은 미각과 후각을 훈련으로 되찾은 후에 더 선명하게 느껴졌습니다.

동찰Beating: 이후 어떻게 이 방향으로 창업하기로 결정했나요?

Erik: 저는 이 일을 진심으로 사랑하고, 이 일을 더 발전시키고 싶습니다.

식품음료는 규모가 극히 방대하고 오래된 전통 산업입니다. 이 분야의 데이터, 분류법, 존재론은 시장에서 제대로 된 범용 인프라를 거의 찾을 수 없어요. 대기업들은 자체 개발한 데이터를 담장 안에 단단히 가두고 있고, 업계의 범용 감각 모델은 완전히 공백 상태입니다.

설계도가 없다면, 차라리 우리가 먼저 손을 대는 게 낫다고 봤습니다. 모든 사람의 실제 풍미 선호를 수집하는 것부터 시작해서, 오래된 식품 산업에서 가치를 제공할 수 있을지 살펴보는 거죠.

동찰Beating: 주류 VC들이 모두 LLM과 체화 지능에 주목하는 해에, 이 접근 방식이 투자자들로부터 천장이 너무 낮다는 의문을 받지 않을까요?

Erik: 언뜻 보면 모두가 비주류라고 느낄 겁니다. 비전, 언어, 로봇, 이런 것들은 한눈에 두께가 보이는 큰 내러티브니까요.

하지만 실제 인간의 지각 시스템을 분해해 보면, 비전과 언어가 가장 먼저 정복된 이유는 바로 그것들이 가장 쉽게 기호화되고 구체적으로 추출될 수 있기 때문입니다.

진정으로 깊은 기억과 한 사람의 삶의 경험을 지배하는 것은 사실 뇌 깊은 곳의 말로 표현할 수 없는 감각들입니다. 사람들이 작다고 느끼는 것은 매일 우리의 삶의 감정과 잠재의식적 결정에 영향을 미치는 이 층위에 주목하는 사람이 거의 없기 때문입니다. 그러나 바로 이런 속성이야말로 대중의 사각지대라고 불리며, 곧 다가올 증분 시장이기도 합니다.

동찰Beating: 이 트랙의 가장 핵심적인 페인 포인트를 요약해 달라고 한다면, 무엇일까요?

Erik: 어떻게才能真正 소비자의 마음에 닿느냐는 것입니다.

소비재 업계에서 마케팅을 하고 연구개발을 할 때, 근본적인 궁극적 명제는 언제나 이것입니다. 과거에는 모두 직관에 의존하고, 측정에 의존하고, 값비싼 시행착오를 통해 운에 맡겼습니다. 만약 알고리즘으로 각 집단의 마음 조각을 미리 계산해낼 수 있다면, 브랜드는 태생적으로 그 마음과 연결된 제품을 만들 수 있습니다.

동찰Beating: 들어보니 여러분이 하는 일은 이미 미각 차원에 국한되지 않고, 소비 심리학과 관련된 것도 많네요.

Erik: 확실히 국한되지 않습니다. 식음료 제품은 우리의 강점이기 때문에 먼저 여기서 시작한 것입니다. 하지만 전체 소비재 업계로 놓고 보면, 말로 설명할 수 없는 모든 숨겨진 선호에 이 방법론을 적용할 수 있습니다.

예를 들어 영어로 taste라고 합니다. 좁은 의미의 taste는 맛이고, 넓은 의미의 taste는 취향입니다. 취향이 극히 정량화하기 어려운 이유는 언어로 분해해내기 어렵기 때문입니다. 그것은 고차원의 인지 공간이며, 그 외현적 형태는 플레이리스트일 수도 있고 패션 업계의 어떤 미적 직관일 수도 있습니다.

디지털 트윈을 통해 한 사람의 근본적인 가치관과 신념 체계를 투영해낼 수 있다면, 우리는 각 구체적 카테고리 뒤에 있는 이 소비자의 마음이 어떤 형태로 자라났는지 명확히 볼 수 있습니다.

빨강·초록 버튼

1941년 11월 어느 저녁, 사회학자 Robert Merton은 원래 동료 Paul Lazarsfeld의 집에 저녁 식사를 하러 가려던 참이었습니다.

문을 막 들어섰을 때, Lazarsfeld는 외투도 벗지 못하게 한 채 정부가 긴급히 새로운 전시 라디오 프로그램을 측정해야 한다며 바로 오늘 밤이라고 말했습니다.

두 부인은 집에 남겨졌고, 두 남자는 밤바람을 맞으며 맨해튼 59번가의 비좁은 녹음실로 향했습니다. 방 안에는 청취자들이 빽빽이 앉아 있었고, 각자 손에 조잡한 전극 버튼 두 개를 쥐고 있었습니다. 좋으면 초록을 누르고, 싫으면 빨강을 눌렀습니다.

이미지 출처: 爱味觉

Merton은 어두운 벽 모서리에 기대어 밤새 있었습니다. 그는 그 두 개의 기계적 호오 기록 버튼보다, 불이 켜진 뒤 청취자들을 층층이 추궁하며 "왜"를 캐묻는 것이 진짜 흥미롭다고 발견했습니다.

이후 대부분의 세기 동안 상업 소비 세계를 지배하게 된 '포커스 그룹'(Focus Group)은 바로 이 망쳐진 저녁 식사에서 탄생했다.

80여 년이 지난 지금, 그때의那两个 빨간색과 초록색 버튼은 설문지, 심층 인터뷰, 블라인드 테스트 보고서, 그리고 거대한 컨설팅 산업 연구로 진화하여 결국 매대에서 누구를 남기고 누구를 철수시킬지를 결정하게 되었다. 한 끼 먹지 못한 저녁 식사가 전 인류의 수많은 식사 결정을 위한 방법론이 된 것이다.

테이블 위의 사람들은 이미 규칙을 정해 놓았고, 기존 플레이어들은 반세기 이상 자리를 지켜왔다.

오늘날 디지털 트윈 개념을 가진 신인이 테이블에 올라 돈을 나누려면, 먼저 수천만 연구개발 예산을 쥔 거대 기업들에게 두 가지를 증명해야 한다. 기존 방법이 어디서 실패했는지, 그리고 이 사업이 얼마나 큰지.

동찰Beating: 자본의 관점에서 볼 때, 미각 데이터는 얼마나 큰 사업인가?

Erik: 기존 시장 논리로만 계산하면, 글로벌 식품음료 시장은 약 9조 달러 규모이며, 그중 농식품 기술(Agri-food tech)에 대한 투자는 현재까지 3110억 달러다. 생산 가치사슬에서 소비재 거대 기업들은 예산의 0.5%에서 2.5%를 소비자 과학 및 시장 인사이트에 배정하며, 이는 직접적으로 400억에서 2000억 달러 규모의 기존 시장에 해당한다.

하지만 이것은 가장 보수적인 기존 시장 계산법일 뿐이다. 진정한 공간은 증분에 있다.

빙산 아래 진정으로 디지털화되지 않은 것은 인간의 근본적인 지각과 감정이다. 그것은 전통적 시장 조사의 최소 열 배, 심지어 수백 배에 달하는 완전히 새로운 증분 시장이다. 상상해 보라, 제품을 개발할 때 한 사람을 더 생생하게 어린 시절의 기억으로 끌어들이거나 완전히 새로운 생동감을 줄 수 있다면, 이 영역은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 이를 위해서는 먼저 모든 사람을 충분히 이해해야 한다.

동찰Beating: 백년 컨설팅 회사가 즐비한 소비재 세계에서 아이미각은 전통 시장 조사의 밥그릇을 빼앗는 것인가, 아니면 극도로 힘든 시장 교육을 하는 것인가?

Erik: 밥그릇을 빼앗는 것은 기존 시장의 행동이다. 솔직히 말하면, 소비자 조사 자체는 극도로 성숙한 시장이며, 대기업들이 수십 년간 사용해 온 방법론이 틀린 것은 아니다. 우리가 하는 것은 더 높은 프리미엄을 가진 측정 도구로 교체하여, 과거에 정량화할 수 없었던 차원에서 소비자들의 더 높은 차원의 주체성을 외현화하는 것이다.

디지털 트윈, 언어 모델, 새로운 감각 과학 도구를 거대 기업의 기존 파이프라인에 삽입하면, 이것은 제로섬 게임이 아니라 상호 보완적이다. 브랜드는 이를 통해 수천만 원 규모의 신제품 실패 확률을 낮출 수 있고, 소비자는 매대에서 더 맛있고 더 건강한 제품을 만날 수 있다.

동찰Beating: 현재 선두 식음료 기업이나 귀사와 협업한 기업들은 매년 대략 얼마의 예산을 다양한 맛 테스트에 투입하나요?

Erik: 제품의 혁신 수준에 따라 다릅니다. 극도로 과감한 크로스오버 신제품의 경우, 대기업은 보통 전체 예산의 0.5~2%를 시장 조사에 투입합니다.

소규모로 빠르게 시도하거나 A/B 테스트로 맛을 검증하는 경우도 있는데, 비용 편차가 매우 큽니다. 대략적으로 계산하면, 1,000만 위안 규모의 프로젝트에서 수십만 위안의 예산을 풍미 조사에 투입하는 것이 업계에서 매우 표준적인 가격대입니다.

동찰Beating: 현재 주로 어떤 시장을 대상으로 하고 있나요? 중국인가요, 아니면 동남아, 유럽, 미국인가요? 어느 시장이 가장 잠재력이 있다고 보시나요?

Erik: 현재 고객으로는 중국 본토 기업도 있고, 싱가포르와 유럽 기업도 있습니다. 다만 식음료 업계는 기본적으로 글로벌 그룹사가 주도하고 있습니다.

반복 속도를 보면, 중국 시장은 극도의 혁신과 소규모 반복이라는 양상을 보입니다. 유럽과 미국의 혁신은 종종 방어적인 성격을 띠는데, 유럽 사람은 커피는 커피 맛이 나야 한다고 생각하며 왜 거기에 온갖 이상한 풍미를 넣어야 하냐고 할 수 있습니다.

하지만 중국에서는 소비자와 브랜드가 유럽처럼 풍미에 대한 고정관념 부담이 많지 않습니다. 극단적인 혁신에 대한 수용도가 매우 높고, 제품 교체 주기가 심지어 주 단위입니다. 이러한 빠른 속도는 유럽과 미국 시장에서는 보기 힘든 것입니다.

동찰Beating: 그렇다면 현재 데이터도 주로 중국 본토를 중심으로 하고 있나요?

Erik: 현재 주요 데이터베이스는 중국과 미국에 있고, 유럽이 대략 세 번째로 큰 지역입니다. 초기 배포 채널이 중국이었기 때문에 중국이 여전히 비교적 주요 시장입니다.

동찰Beating: 상업적 제공 측면에서 아이미각은 표준화된 SaaS 구독을 판매하나요, 아니면 고도로 맞춤화된 솔루션을 판매하나요?

Erik: 두 가지 층위가 모두 있습니다.

가벼운 층위는 사용량 기반 과금으로, 고객이 직접 API를 호출해 디지털 트윈과 대화할 수 있습니다.

무거운 층위는 버티컬 맞춤형입니다. 유제품, 베이커리, 음료 등 각 세부 카테고리의 공정이 완전히 다르며, 어떤 대기업은 탄산감을 집중적으로 파고들고, 어떤 곳은 터지는 심감을 테스트하며, 심지어 구강 내 터지는 비즈의 촉감을专门测试하기도 합니다. 이런 사례는 단일 감각 지표에 대한 방향성 모델링이 필요하며, 밀착형 맞춤 제공이 필수입니다.

식품 및 음료는 하나의 산업이지만, 그 장면은 매우 많습니다.

동찰Beating: 각 소비재 카테고리의 물리적 경로는 완전히 다릅니다. 이렇게 하면 데이터가 너무 무거워지지 않을까요? 카테고리마다 처음부터 수직 모델을 만들어야 하나요?

Erik: 표면적 경로와 응용 장면은 확실히 다르지만, 기저의 신경 메커니즘은 통합니다.

후각은 시상을 거치지 않는 유일한 감각으로, 후구가 편도체와 내후각 피질-해마 회로에 직접 투사되기 때문에 향수, 스킨케어, 전자담배, 식품 및 음료 등 어떤 것이든 냄새와 감정, 기억의 결합은 다른 감각보다 더 긴밀하고 더 이릅니다.

풍미 지각에서 미각은 몇 가지 기본 차원만 제공하며, 대부분의 식별 정보는 후비강 후각에서 나옵니다. 코를 막으면 대부분의 음식을 구별할 수 없습니다. 우리의 판단은 후각과 감정 매핑의 핵심 골격을 안정적으로 구축하기만 하면, 분자 구조와 신경 경로에 의해 결정되는 가중치 부분은 카테고리 간 전이가 가능하며, 카테고리 특유의 부분은 주로 제시 방식(전비강 또는 후비강)과 문화적 맥락이며, 이는 상대적으로 적은 수직 데이터로 보정하면 충분하고, 카테고리마다 처음부터 할 필요는 없습니다.

동찰Beating: 구체적인 데이터로 고객이 얼마나 비용을 절감할 수 있는지 더 직관적으로 느낄 수 있을까요?

Erik: 한 피자 브랜드를 예로 들어보겠습니다. 그들이 이전에 영국에서의 전통적인 프로세스에 따르면, 500명, 30개 차원의 오프라인 설문조사를 하는 데 2~3주가 걸리고, 직접 비용은 3~4천 달러입니다.

디지털 트윈으로 바꾼 후, 샘플을 4배로 확장해 2000개의 디지털 트윈으로 같은 30개 질문을 물었고, 전체 실행에 약 30분이 걸렸습니다. 마지막으로 실제 오프라인 재측정 데이터와 비교했을 때 오차는 5% 이내였습니다.

결과는 통계적 프레임워크 내에서 유효했지만, 상대방의 초기 시장 조사 자원을 거의 90% 절감할 수 있었습니다.

이런 사례의 가장 큰 가치는 몇 천 달러의 설문 비용을 절약하는 것이 아닙니다. 소비재 대기업이 전국급 신제품을 출시할 때, 금형 제작, 포장재부터 채널 확보까지 수천만 또는 억 단위의 실제 자금이 소모됩니다. 우리는 그들이 시장 성공률에 대한 참고 자료를 제공할 수 있습니다.

동찰Beating: 이 대조군으로 계산하면, 이 공정만 봐도 고객의 장부상 비용을 거의 90% 절감한 것인가요?

Erik: 이것이 우리의 목표입니다. 하지만 고객의 기존 workflow에 따라 다릅니다. 우리는 고객이 실제 사람의 시식 단계를 완전히 취소하는 것을 결코 권장하지 않습니다. 왜냐하면 그것은 또 다른 평가 수단이기 때문입니다.

이 시스템의 핵심 가치는 퍼널의 최상단에 있습니다. 과거에는 100개의 연구 방향이나 아이디어가 있을 때 예산 제약으로 인해 최대 10~50개만 골라 소규모 테스트를 할 수 있었고, 각 제품 테스트마다 30명의 실제 사람을 찾아야 했으며, 테스트를 마치면 수천만에서 수억 원이 소진되었습니다.

이제는 100개의 방향을 모두 시뮬레이터에 넣고 돌려 승산이 가장 큰 두세 개를 걸러낸 후, 5~10명의 실제 사람을 찾아 최종 시식을 진행할 수 있습니다.

실제 사람 테스트는 더 이상 무차별적인 블라인드 테스트가 아니라, 보정을 위한 앵커 역할을 합니다. 증분 시장은 감각 알고리즘을 통해 매몰 비용을 제거함으로써 열 수 있습니다.

동찰Beating: 미각 데이터의 희소성과 진입 장벽은 어디에 있습니까? 수집 문턱이 매우 높은 것인지, 아니면 거대 기업의 데이터는 돈을 주어도 살 수 없는 것인지?

Erik: 구조적 장벽이며, 사실 돈과는 크게 관계가 없습니다. 구조적 고차원 감각 데이터는 상당 부분 아직 존재하지 않습니다. 이미지와 텍스트는 인터넷에서 수집할 수 있지만, 미각은 각자의 입과 뇌에서 발생하므로 무엇을 물어야 하고 어떻게 측정해야 하는지를 먼저 알아야 그 데이터가 생산될 수 있습니다.

장벽을 다섯 계층으로 나누어 보면, 첫째는 방법론입니다. 우리는 '풍미 = 인지'라고 믿기 때문에 탑다운 통계가 아닌 바텀업으로 메커니즘을 측정합니다. 감각, 행동, 음식 기억 세 계층을 함께 측정합니다. 거대 기업이 보유한 판매 데이터와 패널 데이터는 결과 데이터로, '좋아하는지'는 알려줄 수 있지만 '왜'는 답할 수 없습니다. 빅데이터는 미래를 외삽할 수 없고, 메커니즘을 이해해야만 앞을 예측할 수 있습니다.

둘째는 IP입니다. 방법론이 척도, 프레임워크, 이론 모델로 축적됩니다. 예를 들어 히트 상품이 인구 집단에서 어떻게 확산되는지를 설명하는 감각 전염 이론이 있으며, 이것이 TasteNET의 기반입니다.

셋째는 데이터 양과 입자도입니다. 우리는 38개 국가와 지역을 커버하는 110K+ 디지털 트윈 샘플을 보유하고 있습니다. 하지만 입자도가 더 중요합니다. 모든 데이터가 구체적인 한 사람에게 귀속되어, 누가 몇 점을 주었는지, 왜 그런지, 친구에게 추천할 것인지를 알 수 있습니다.

넷째는 산업 및 학계 협력입니다. 우리는 식음료 및 대풍미 선도 기업에게 신제품 실패율이 높은 문제에 대한 고가치 솔루션을 제공했으며, 싱가포르 A*STAR, 컬럼비아 대학 의과대학, 케임브리지 대학 심리학부 등과 방법 및 검증 표준을 함께 마련했습니다.

마지막으로 가장 중요한 것은 팀입니다. 우리는 매우 호기심이 많고 하는 일에 열정을 가진 몇 명의 동료들이며, 따라서 우리의 조직 구조는 최신 감각 과학, 음식 행동학, 뇌과학 연구를 몇 주 안에 검증하고 엔지니어링하여 제품에 적용할 수 있게 합니다. 우리가 속한 산업은 전통적이지만 지속적으로 발견되는 산업이며, 음식과 사람에 관한 우리가 모르는 연구가 너무나 많습니다. 우리는 AI를 통해 새로운 '인간 경험 측정물'을 실제 산업 가치 사슬에 도입하고자 합니다.

동찰Beating: 현재 이 트랙에서 아이미각은 어떤 위치에 있나요?

Erik: 저는 현재의 발전 상황에 특히 자신감이 있습니다.

학계의 피드백이 우리가 예상했던 것보다 빨랐습니다. 저는 방금 런던의 Future Food-Tech에서 돌아왔습니다. 얼마 전 감각 과학 최고 학술 회의인 EuroSense에서 1000여 편의 논문 투고 중 80여 개의 주제 발표가 선정되었고, 최종적으로 10편만이 스포트라이트를 받았는데 아이미각이 그중 하나였습니다. 적어도 학계의 눈에는 디지털 트윈을 사용해 '가상 사회'를 창조하여 감각을 측정하는 thesis가 참신하고 성립한다고 봅니다.

상업화 측면에서 우리는 최근에도 계속 추진하기 위해 노력하고 있습니다. 신기술이 B2B 시장에서 받아들여지려면 일정한 시간 주기가 필요하지만, 우리는 결과 지향적으로 고객이 사용 후 구체적으로 얼마나 비용을 절감할 수 있고 어떤 가치를 달성할 수 있는지 보게 한 뒤 시장 쪽으로 계속 밀고 나가고자 합니다.

동찰Beating: 독점 데이터가 점점 더 비싸지는 주기에서 알고리즘과 데이터 링크는 앞으로 어떻게 반복 개선해야 할까요?

Erik: 먼저 데이터 자체가 무엇인지 봐야 합니다. 풍미 데이터를 풀어보면 전부 매우 고차원적인 생물학적 변수입니다. 인간은 약 400개의 기능성 후각 수용체 유전자를 가지고 있고, 임의의 두 사람 사이에 약 30%의 수용체 기능이 다릅니다. 종적으로는 신경 회로이고, 횡적으로는 타액, 구강 미생물군 같은 구강 이비인후과 미세 환경입니다. 변수가 너무 많아 열거할 수 없기 때문에 설문지와 판매 데이터를 쌓아 표층을 맞추는 것은 천장이 매우 낮고, 표본이 아무리 커도 이미 일어난 일을 묘사하는 것에 불과합니다.

반복 개선의 방향은 데이터 링크를 메커니즘 층으로 압박하는 것입니다. 설문지와 평가는 지각 과정의 마지막 출력으로, 중간에 이미 언어와 사회적 기대에 의해 한 번 필터링되었습니다. 진정으로 정보량이 있는 것은 필터링 이전의 신호입니다. EEG로 신경 반응의 시간 과정을 보고, 안면 근전도로 쾌감의 즉각적 반응을 보며, 안면 표정 코딩과 안구 운동으로 주의와 감정을 보고, 다시 소규모 fMRI로 메커니즘 검증을 합니다. 이러한 채널들은 각자 사각지대가 있지만 동일한 자극 세트에 정렬한 후 교차하는 부분이 바로 모델이 잡아야 할 저층 구조입니다.

그러면 알고리즘의 임무가 바뀝니다. 더 이상 한 무더기의 레이블에서 상관관계를 찾는 것이 아니라, 다채널 생리 신호에서 분자, 수용체에서 감정, 선호로 이어지는 매핑을 학습하는 것입니다. DREAM 후각 챌린지는 이미 분자 구조에서 냄새 지각을 예측하는 것이 가능하다는 것을 증명했고, 우리가 하는 것은 이 사슬을 뒤로 연결해 감정과 의사결정까지 잇는 것입니다. 메커니즘 층의 골격만 안정되면 상층의 카테고리, 시나리오, 인구집단은 모두 파라미터이므로 매번 처음부터 데이터를 수집할 필요가 없습니다.

이는 신경과학, 감각과학, 분자화학, 머신러닝 등 너무 많은 학문 분야에 걸쳐 있어, 누구도 혼자서 전체 체계를 소화할 수 없습니다. 그래서 우리의 위치는 기반이 되는 정렬 프레임워크와 모델을 구축하는 것이고, 메커니즘 연구와 고정밀 수집은 선도 기관과 함께 합니다.

동찰Beating: 기술 측면에서 이미 어떤 독특한 진입장벽을 형성했나요? 다음 단계에서 가장 돌파하고 싶은 것은 무엇이며, 돌파 후 비즈니스에 어떤 변화가 생기나요?

Erik: 반으로 나눠 보면, 절반은 제품, 절반은 데이터입니다.

제품 레이어는 plug and play를 실현해야 합니다. 우리는 발효, 대체 단백질, 첨단 식품 기술을 하는 R&D 팀을 너무 많이 봤습니다. 기술은 탄탄하지만, 새로운 원료가 실제 시장에 들어가면 사람들의 수용도와 선호도를 알 수 없습니다. 우리는 어떤 새로운 분자나 식품 기술 IP가 나오든 시스템이 소비자 심리에 가장 부합하는 상업적 시나리오를 즉시 매칭해내기를 바랍니다.

데이터 레이어에서 우리가 가장 많이 투자하는 것은 깊이입니다.

미각, 후각, 촉각의 기저 생리 신호든, 집단 차원의 사회학적 전파든, 업계는 과거에 각자 분리된 전통 도구를 사용했습니다. 우리는 알고리즘으로 생물학적 변수와 소비 심리를 맞물리게 해야 합니다.

이는 너무 많은 학제 간 회색 지대에 걸쳐 있습니다. 이 주체를 어떻게 정의하고 어떻게 분류해야 하는지는 과학계에서도 아직 완전히 규명되지 않았습니다. 이것이 우리가 반드시 최고 수준의 학원과 함께 연구해야 하는 이유이기도 합니다.

동찰Beating: 앞으로 1년 동안 어떤 유형의 고객과 가장 협력하고 싶으신가요?

Erik: 우리는 여전히 더 많은 식음료, 향료, 화장품, 향수 브랜드와 협력하고 싶습니다. 향기와 미각은 제 개인적으로 가장 큰 passion이고, 맛있는 것을 만드는 것도 제 생활 방식입니다. 소비자 측에서 가치를 창출할 수 있다면 매우 기쁠 것입니다.

마들렌

1910년, 프루스트는 코르크로 파리 오스만 대로 102번지 침실 벽 전체를 감싸게 해 거리 소음을 막았습니다.

오랜 세월 심한 천식에 시달린 이 환자는 이후 십여 년 동안 밤에 활동하고 낮에 잠드는 습관을 들이며 코르크 방에 자신을 가두고 《잃어버린 시간을 찾아서》라는 책을 썼습니다. 책에는 뜨거운 홍차에 적신 마들렌 한 조각이 나오는데, 화자가 그것을 삼킨 순간 어린 시절의 콩브레 마을 전체가 갑자기 찻물 속에서 떠올랐습니다.

1927년 전서의 마지막 세 권이 출판되었을 때, 프루스트는 이미 세상을 떠난 뒤였다.

이미지 출처: 아이미각

과학계는 훗날 이 이름을 빌려와, 미약한 냄새와 풍미가 순간적으로 시공간을 꿰뚫고 깊은 기억을 되살리는 신경 메커니즘을 「프루스트 효과」라고 명명했다.

Erik과 여기까지 이야기하자, 이 대화는 한 건의 딜을 도대체 어떻게 가격 책정해야 하는가라는 비즈니스 셈법을 벗어나, 더 은밀하고 더욱 디지털화되기 어려운 사실에 닿기 시작했다. 미각은 결코 순수한 물리적 지각이 아니며, 한 사람의 의식과 기억의 가장 밑바닥 입구라는 것이다.

동찰Beating: 미각 데이터라는 문제에서, 지리적 풍토와 인구 집단의 선호 사이에 근본적으로 도대체 어떤 매핑 관계가 존재하는가?

Erik: 간단히 말하면, 한 지방의 물과 토양이 그 지방 사람을 기른다는 것이고, 밑바탕은 사실 인문지리학이다.

인간이 먹어 삼키는 물리적 분자는 사실 극히 제한적이다. 동물의 지방과 단백질, 식물의 뿌리, 줄기, 잎, 열매, 그리고 갈아낸 씨앗까지. 진정으로 풍미를 거대한 격차로 벌려놓는 것은 공정, 예컨대 발효, 절임, 조리 기법이며, 이것이 전체 과정에서 가장 인문적 속성이 강하고 가장 흥미로운 부분이다. 왜냐하면 이것이 모든 사람, 모든 집단의 감각적 기준점과 변동 반경을 확립하기 때문이다.

그러나 풍미는 결코 정적이지 않다.

1492년 콜럼버스 대교환 이전, 이탈리아 피자에는 토마토가 없었다. 쓰촨-충칭 지역에도 아주 오래전에는 고추가 없었으며, 그것은 남미 작물이 경제와 이민 물결과 함께 천천히 스며든 결과였다. 식습관의 진화는 본질적으로 하나의 복잡한 사회학적·경제학적 연쇄 반응이다.

우리는 현재 학술 기관과 손잡고 더 은밀한 과제, 즉 감각의 전염 메커니즘을 공략하고 있다.

감각은 스트레스와 불안처럼 집단적으로 공명한다. 가장 간단한 장면은, 구내식당에서 줄을 설 때 앞사람이 고른 요리가 당신의 선택을 어느 정도까지 유도하는가이다. 식탁에서 주문할 때, 당신은 같은 테이블 사람의 사회적 지위에 끌려가고 그의 취향에 인질로 잡히는 것인지, 아니면 단순히 어떤 외현적 형태에 이끌리는 것인지.

이러한 사회학적 차원의 미해결 수수께끼들을, 우리는 샌드박스 실험으로 하나하나 검증해 나가려 하고 있다.

동찰Beating: 이것은 또한 왜 「건강 내러티브」가 아보카도를 강제로 글로벌 히트작으로 밀어올릴 수 있었는지 설명해 준다. 맛은 결코 혀의 생물학적 반사일 뿐만 아니라, 유행 문화와 사회 계층에 의해 거듭 형성된다.

Erik: 네, 그렇게 이해할 수 있습니다.

미각은 두 층으로 나뉩니다. 협의의 미각은 지각 수준(perception level)으로, 단순히 생물학적 수용체가 분자에 반응하는 물리화학적 작용입니다. 광의의 미각은 개인의 기억, 사회적 정체성, 계층적 라벨이 외현화된 것입니다.

영어에 "You are what you eat"라는 말이 있습니다. 한 사람의 식판을 보는 것은 그의 음악 플레이리스트를 들여다보는 것과 마찬가지로, 그 사람의 인격적 저변을 그대로 복원할 수 있습니다.

시각과 청각에 비해 미각은 가장 높은 차원의 체화된 지각입니다. 외부 세계의 물리적 분자가 실제로 구강을 통과하고, 혈액에 녹아들어, 당신 신체의 일부가 되는 것을 허용해야 하기 때문입니다. 그것은 인간의 의사결정 메커니즘을 들여다보는 가장 직접적인 물리적 입구입니다.

동찰Beating: 학계에서 이전에 진행한 '스탠퍼드 타운'과 매우 비슷합니다. 한 무리의 에이전트(Agent)를 가상 샌드박스에 던져놓고 집단 진화를 관찰하는 것이죠. 다만 여러분은 그것을 실제 소비 시장으로 옮긴 것뿐이고요?

Erik: 근본 논리는 통합니다.

우리의 핵심 가설은 이것입니다. 한 사람의 풍미 선호가 정말 그 자신에게만 속하는 것일까요?

당신이 갑자기 어떤 맛에 빠지는 것은 혀가 정말 좋아해서일까요, 아니면 정보 피드에서 다른 사람들이 모두 먹고 있는 것을 보았기 때문일까요? 음식은 결코 고립되어 있지 않습니다. 한 도시에서 새로운 레스토랑이 폭발할 때, 가장 먼저 누가 불을 붙였을까요? 누가 씨를 뿌리고 있을까요? 그 씨앗을 심은 사람들은 또 어떤 심리 구조를 가졌을까요?

우리가 샌드박스에서 시뮬레이션하는 것은 바로 이러한 소셜 파편화(학명으로는 연쇄 전파)의 실제 경로입니다. 브랜드가 신제품을 어떤 패키지로, 어떤 풍미의 접점으로, 어떤 내러티브로 내놓아야 실제 사회에서 최대의 전파 파문을 일으킬 수 있을지 미리 추론하도록 돕는 것입니다.

동찰Beating: 세계 모델, 그리고 현재 사람들이 인식하는 세계 모델에 대해 어떻게 생각하십니까? 이런 모델들은 기본적으로 전부 시각과 공간 생성에 올인하고 있습니다. 만약 후각과 미각이 빠진다면, 그것은 여전히 완전한 세계 모델이라고 할 수 있을까요?

Erik: 지난번 싱가포르에서 리페이페이에게 직접 이 질문을 한 적이 있습니다.

소위 세계 모델이란 반드시 인간의 주관적 지각을 기반으로 물리적 세계에 대해 전개하는 디지털 트윈 재구성입니다. 우리는 그 안에서 물리 법칙을 돌리고, 게임 장면을 돌리며, AI가 현실을 이해하도록 시도합니다.

하지만 저는 그때 이렇게 되물었습니다. 만약 스스로 현실 세계를 재현한다고 주장하는 대형 모델에서 오감 중 미각, 후각, 미세 촉각이 직접 결여되어 있다면, 그것은 과연 완전한 '세계 모델'이라고 할 수 있을까요?

리페이페이는 당시 이 판단을 부분적으로 인정했다.

하지만 철학적 차원에서 트집을 잡는 것만으로는 의미가 없다. 가장 어려운 것은 이 비표준 화학 분자들을 어떻게 진정으로 데이터로 세탁해내느냐이다.

‘월드 모델’이라고 부르든 말든 전혀 중요하지 않다. 개념만 가지고 노는 것은 실제 비즈니스 세계에서 한 푼의 가치도 없다. 가장 중요한 것은 우선 눈앞의 소비재 산업 체인에서 진짜 금과 은, 즉 실질적인 경제적 가치를 창출해내는 것이다.

동찰Beating: 더 길게 보면, 당신들이 하는 일이 식품 산업 나아가 더 많은 관련 산업의 표준이 될 것이라고 생각하는가? 아니면 업계에서 비교적 선두에 있는 회사들만 사용하게 될까?

Erik: 우리는 물론 표준이 되기를 바란다. 우리는 우리의 기술과 데이터에 매우 자신이 있기 때문이다. 하지만 업계의 표준과 기준은 모두 결과로 말한다. 우리는 결과를 전달하고 싶고, 산학연 협력을 통해 산업 전반에 통용되는 기반 데이터와 도구 방법론의 모델을 만들어내고 싶다.

마치 당년 리페이페이가 구축한 ImageNet이 훗날 전체 컴퓨터 비전의 오픈소스 기반이 된 것과 같다. 그 배후에는 초고품질의 데이터가 있었다. 우리가 지금 학술 기관과 함께 하는 일은 본질적으로 이 혼돈스러운 산업에서 풍미에 속하는 FlavorNet을 구축하려는 것이다.

소위 FlavorNet은 휘발성 유기 화합물(VOCs)만 있는 것이 아니라, 동시에 VOCs의 분자 궤적 데이터를 정렬하고, 이를 서로 다른 인구 집단의 감각, 정서 및 기억 지도에 대응시켜 대규모 엔드투엔드 매핑을 하는 것이다.

고차원의 풍미 지각에서 저차원의 범용 표현을 학습해낸 뒤, 다운스트림에서 다양한 수직 하위 모델을 개발해내는 것이다.

이 인프라가 구축되면 자라날 수 있는 응용은 결코 피자에 풍미를 더하는 것만이 아니라, 개인화 영양, 식품 신선도 유지와 부패 예경, 심지어 농업 단계의 식물 병해 조기 스크리닝까지 모두 이 화학 지각 모델의 확장면이다.

동찰Beating: 식품 음료 외에, 어떤 분야에 기회가 크고 당신들이 할 수 있다고 생각하는가?

Erik: 정서 치유. 이것은 내가 개인적으로 매우 좋아하는 시나리오다.

현재 직장인과 젊은이들은 보편적으로 긴장되고 고압적인 일상 상태에 놓여 있다. 식이요법, 향기 치유, 소위 약식동원은 본질적으로 모두 물리적 분자를 가지고 대뇌의 신경 매개체를 지렛대질하는 것이다.

냄새와 풍미가 정서에 대한 개입은 극히 강렬하지만, 과거 가장 큰痛点은 ‘천인일면’으로, 서로 다른 사람이 특정 향기와 식감에 대한 민감도 역치를 측정해낼 도구가 없었다는 것이다. 일단 입자도가 충분히 세밀한 개인화로 잘라질 수 있다면, 이 시장은 단순히 간식을 만드는 것보다 훨씬 클 것이다.

동찰Beating: 방금 나열한 몇 가지 예시는 좀 더 데이터 합리성 쪽에 치우친 느낌이었어요. 몇 가지 합리적 지표에 대한 모니터링과 예측이었죠. 여러분은 이 방향으로 더 나아가고 싶으신가요, 아니면 대중문화처럼 감각적인 방향으로 더 나아가고 싶으신가요?

Erik: 감정 자체가 하나의 기능적 트리거 이벤트예요.

신경학적으로 소위 쾌락, 치유라는 것은 본질적으로 구체적인 event trigger이고, 이 두 가지는 결코 분리되지 않아요. 결국 소비 행위는 마지막에 모두 육체로 귀결됩니다.

인간의 최저선은 건강이고, 건강 위에서 우리는 입과 배의 욕망을 탐하고 쾌락을 원하죠. 가장 섹시한 비즈니스 기회는 언제나 '맛있으면서도 건강한' 것입니다.

만약 시스템이 둘 사이의 분자적 교차점을 명확히 계산해낼 수 있다면, 우리는 슈퍼마켓 진열대 앞에서 각각의 구체적인 사람에게 그의 현재 생리 상태와 라이프스타일에 가장 부합하는 조합을 찾아줄 수 있어요.

동찰Beating: 상상을 좀 더 멀리 펼쳐보세요. 아이미각이 최종적으로 어떤 회사로 발전하기를 바라시나요? 이 예측 시스템이 대규모로 표준이 되면 소비 세계에는 어떤 일이 일어날까요?

Erik: 장기적으로 저는 여전히 아이미각이 엔드투엔드 예측 회사가 되기를 바라요. 즉, 어떤 고가치 의사결정 이전에 우리가 '시장 시뮬레이터'에서 한 번 돌려볼 수 있는 거죠.

자동차 제조에는 풍동이 있고, 항공우주에는 비행 시뮬레이터가 있지만, 수천억 달러 규모의 소비재 대시장에는 이전까지 제대로 된 샌드박스 도구가 거의 없었어요. 수천만 단위의 신제품 출시 예산은 매번 시작 전에 수백, 수천 개의 평행한 가상 사회에서 먼저 돌려보고 승률이 가장 높은 조합을 측정해야 합니다.

산업 입장에서는 맹목적 도박의 리스크를 최저로 누르는 것이고, 일반인 입장에서는 진열대 위의 물건들이 산업적 공식에서 조금 벗어나 자신의 심리에 진짜로 밀착된 디자인이 좀 더 많아지는 것이죠.

한 걸음 더 나아가면, 저는 미각과 후각이 시각, 청각보다 의식 외현성이 더 강한 감각이라고 굳게 믿어요. 세계의 물질이 화학적 감각을 통해 들어와 자신의 일부가 되는 것을 허용해야 하므로, 본질적으로 그것은 인간이 의사결정을 내리는 최전선의 신뢰 프로토콜 진입점입니다. 한 사람과 음식의 관계를 보면 그 사람과 세계의 관계를 종종 알 수 있어요.

오늘날 기술 업계 전체가 지능과 의식에 대해 열광적으로 논의하고 있어요. 하지만 인류는 수백 년간 자신의 의식을 연구하면서도 외현성이极强的 측정 척도를 늘 결여해왔죠.

감각 과학이 이전에 축적한 대량의 패러다임은 의식을 해독하는 핵심 앵커가 될 가능성이 높아요. 우리는 감각 과학, 소비재 산업, AI를 아우르며 한 사람의 '먹는' 행위를 통해 인류 의식 깊은 곳의 가장 큰 미지의 영역을 역으로 추론하고 싶습니다.

동찰Beating: 그래서 미각은 단지 하나의 손잡이일 뿐이고, 그 뒤에는 지능과 의식에 관한 거대한 서사가 연결되어 있다.

Erik: 처음에는 사실 이렇게 큰 그림을 생각하지 않았고, 출발점은 매우 산업 고통점 지향적이었다. 다만 하면 할수록 인간의 섭식 행위, 그 시간성, 생리적 유한성, 그리고 외부 물질을 위 속으로 삼키는 전체 과정이 의식이 가장 외현적으로 드러나고 가장 체험적인 측정 속성을 지니며, 가장 위조하기 어려운 심리물리적 표상이라는 것을 발견하게 되었다.

상업적으로 이것을 소비자 과학이라고 부른다. 그러나 범용 지능으로 깊이 연역해 나가려면 먼저 인간 의식이 어떻게 작동하는지를 이해해야 한다. 의식을 이해하려면 물리적으로 측정 가능한 외현적 주체가 필요하고, 섭식 행위는 천연적으로 외현적 인간 체험의 측정 가능한 특징을 갖추고 있다.

이전에 위챗 공식 계정에 이 주제에 관한 개괄적 글을 썼으니, 비판과 교류를 환영한다.

감칠맛

1907년, 도쿄제국대학 화학 교수 이케다 기쿠나에는 아내가 끓인 다시마 두부탕 한 그릇에서 신맛, 단맛, 쓴맛, 짠맛 어느 것에도 분류할 수 없는 맛을 느꼈다.

이케다는 수십 킬로그램의 다시마를 반복해서 끓여 추출한 끝에 이듬해 글루탐산을 분리해냈고, 이 신비로운 풍미를 「감칠맛」(umami)이라 명명했다. 1909년 그는 상인 스즈키 사부스케를 끌어들여 이 정제 공정을 포장해 하얀 결정 한 통으로 만들고 「아지노모토」라 이름 붙였다.

오만한 서구 주류 과학계는 무려 거의 100년 동안 이 발견을 인정하기를 거부했다.

이미지 출처: 아이미각

2000년에 이르러서야 마이애미 대학의 신경 연구자들이 마침내 인간 혀에서 그것을 감지하는 전용 수용체를 명확히 찾아냈고, 감칠맛은 공식적으로 다섯 번째 기본 미각으로 인정받았다.

한 화학자의 예민한 혀, 한 냄비의 가정식 뜨거운 탕, 그리고 아무도 없는 영역에 과감히 베팅한 상인 한 명, 이로써 100여 년을 이어온 거대한 사업이 막을 열었다.

오늘로 돌아오자. 대기업의 병력도 없고 거대한 연산력도 없는 아이미각의 현재 처지는 극도로 경량화된 모험에 가깝다. 전임에 겸직까지 해도 겨우 네 명 반이, 거인들이 즐비한 소비재 세계에서 미각에 관한 또 다른 오래된 사업을 지렛대 삼아 움직이려 한다.

동찰Beating: 지금 구체적으로 형상화할 수 있는 것들은 기본적으로 AI 대기업들이 거의 다 선점했다. OpenAI가 막 끝낸 DevDay에서도 또 한 무더기의 신기능을 내놓으며 사무, 비전 같은 매우 구체적인 일들을 모두 가져갔다. 그래서 지금 모두가 비교적 추상적이라고 여기는 것을 하는 쪽이 오히려 공간이 클 수 있다. 이런 비표준 업무에서 사람을 뽑을 때 가장 희소한 특질은 무엇인가?

Erik: 우리 팀은 매우 작아, 4명이야. 그중 2명은 나의 공동 창업자야.

한 공동 창업자는 백엔드와 빅데이터를 담당하고, 다른 공동 창업자는 주로 제품 형태를 담당해; 또 한 명의 동료는 마케팅을 담당하고, 나는 주로 알고리즘과 감각 과학을 담당해서 복잡한 생리적, 심리적, 행동적 변수를 머신러닝이 처리할 수 있는 구조화된 데이터로 변환해.

현재 가장 큰 병목은 학제 간 융합 능력이야.

머신러닝을 아는 엔지니어는 널렸지만, 대다수는 실제 소비 산업의 의사결정 체인에 발을 들여본 적이 없어; 반대로 식품 과학과 감각 평가 분야의 최전선 시니어 전문가들은 대개 머신러닝 엔지니어링의 구조화 훈련을 경험하지 못했어.

양쪽을 모두 아는 사람은 극히 드물어. 하지만 오늘날의 오픈소스 도구와 기초 모델은 바로 이런 경계를 넘는 사람들에게 두세 개 학문을 빠르게 조립할 수 있는 발판을 제공해.

동찰Beating: 이케다 기쿠나에 곁에는 무인 지대에서 과감히 베팅한 스즈키 사부로스케가 있었어. 아이미각 쪽에서는 가장 먼저 베팅한 사람이 누구야?

Erik: 좀 우연인데. 나에게 가장 먼저 투자한 사람은 사실 아이미각이 아니라, 내가 캐나다에서 밴드 활동을 할 때 낸 포스트록 앨범이었어.

그 사람 이름은 리룽빈, 영어 이름은 Eraser야. 본인이 언더그라운드 펑크 밴드의 보컬을 했고, 레이블도 운영했어. 최근에 나와서 자신의 펀드 First Rule Ventures를 만들었는데, 아이미각은 그가 투자한 회사 중 하나야.

그의 펀드 규칙은 매우 좁게 정해져 있어: AI 애플리케이션에만 투자하고, 첫 라운드에만 투자하고, 1년에 5개 프로젝트에만 투자해. 그는 계산을 해봤는데, 진정으로 초기 단계에서 창업자를 함께하려면 일주일에 최소 하루를 상대에게 줘야 하고, 1년에 최대 5개 회사만 함께할 수 있다고 생각했어.

이름은 《파이트 클럽》에서 따왔어. 그는 투자자가 반항하면서도 따르는 상태에 있어야 한다고 생각해, 수익을 존중하면서도 합의를 의심해야 한다고. 큰 돈이 모두 인프라를 쫓을 때, 그는 오히려 애플리케이션 레이어에 베팅했고, 독특한 채널을 보유하고, 세부 산업에서 10년 이상 뿌리내렸으며, 비즈니스를 통해 독점 데이터를 지속적으로 축적할 수 있는 이런 회사들을 낙관했어.

그는 투자를 일종의 표현으로 여겨, 레이블에서 밴드와 계약하는 것과 비슷해, 이미 뜬 밴드가 아니라 바로 그가 듣고 싶은 사운드를 만들고 있는 밴드와 계약하는 거지. 그는 네 스토리가 얼마나 멋진지보다 네가 진정 무엇을 믿는지를 더 봐. 풍미라는 것은 많은 사람 눈에 언더그라운드 음악처럼 소수 취향이고 설명하기 어려운 것이야. 그는 가사 없는 그 앨범을 이해했고, 나중에 아이미각도 이해했어.

(리룽빈이 왜 1년에 5곳만 투자하는지, 왜 미각 데이터는 1억 달러를 줘도 살 수 없다고 생각하는지는 동찰Beating의 또 다른 인터뷰에서 확인할 수 있다.)

동찰Beating: 창업 전의 학술 및 업무 배경을 소개해 주시겠어요?

Erik: 학부에서 토론토 대학에서 물리학과 수학을 전공했습니다. 졸업 후 BCG와 딜로이트에 들어가 3년간 디지털 전환 컨설팅을 했습니다. 이후에도 크고 작은 프로젝트를 산발적으로 했는데, 와인을 팔기도 하고 개인화 이커머스 플랫폼을 만들기도 했습니다.

하지만 뼛속까지 저는 심각한 미식가입니다. 여가 시간 전부를 먹고 마시고 요리하는 것을 연구하는 데 쏟았고, 이것을 라이프스타일로 삼았습니다. 결국 자연스럽게 이 경험들을 결합해 아이미각을 만들었습니다.

아침 식사

인터뷰는 9월 30일 오후, 국경절 연휴 전 마지막 근무일에 끝났습니다.

Erik은 싱가포르에 있었고, 또 다른 회의가 예정되어 있었습니다. 그 음성 통화의 마지막 몇 분 동안 화제는 데이터와 모델을 떠나 좀 더 자질구레한 것들로 옮겨갔습니다.

예를 들어, Erik은 예전에 베이징에서 밴드를 했는데, 포스트록을 했고 앨범도 한 장 냈습니다.

포스트록은 대부분 보컬이 없습니다. 한 곡이 보통 7~8분씩 되고, 기타가 층층이 깔리고 드럼이 조금씩 조여들다가 감정이 최고조에 달할 때도 가사 한 줄 없는 경우가 많습니다. 듣는 사람은 무슨 일이 일어났는지 알지만 말로 옮기기는 어렵습니다.

먹는 일은 매일 누구나 겪지만, 그 안에는 아직 발견되지 않은 것들이 많고, 하나의 대중적 사각지대와 같습니다.

Erik이 즉석에서 두 가지 예를 들었습니다.

하나는 만두입니다. 왜 3분의 1의 문화권에 만두가 있는지, 만두를 빚을 때 사람은 어떤 '싸는' 심리인지.

조지아에는 힌칼리, 폴란드에는 피에로기, 네팔에는 모모, 일본에는 군만두가 있습니다. 산과 바다를 사이에 두고 다른 곳의 사람들이 같은 동작을 합니다. 반죽을 밀어 펴고, 무언가를 넣고, 입구를 꼭 집는 것.

중국 북방에서 이 동작이 가장 엄숙해지는 순간은 섣달그믐입니다. 한 테이블에 사람이 둘러앉아 누군가는 피를 밀고, 누군가는 소를 만들고, 누군가는 주름을 잡고, 때로는 그중 하나에 동전을 숨겨 누가 먹는지 보기도 합니다.

그해 만두가 무슨 소였는지는 기억하는 사람이 거의 없습니다. 기억나는 것은 그 테이블에 누가 앉아 있었고, 나중에 누가 없어졌는가입니다.

다른 하나는 아침 식사입니다. 왜 아침 식사는 매일 같은 것을 먹어도 질리지 않는데, 저녁 식사는 이틀만 연속 먹어도 반복하고 싶지 않을까요.

이 질문은 사소해 보입니다. 하지만 그것은 사람이 하루 안에서 '새로움'과 '익숙함'에 대해 가지는 두 가지 필요에 관한 것입니다. 아마도 아침의 사람은 확실성을 더 필요로 하는지도 모릅니다. 익숙한 무언가가 새로운 하루를 틀림없는 곳에서 시작하게 해줍니다. 저녁이 되어서야 사람은 비로소 변화를 바랄 여유가 생깁니다.

하루 세 끼로 계산하면, 사람이 여든 살까지 살면서 거의 구만 끼의 식사를 하게 됩니다. 어떤 일이 구만 번 반복된다면, 그것은 진지하게 다뤄질 가치가 있습니다.

미각은 인간이 태어나기 전 가장 먼저 활성화되는 감각입니다. 대형 모델이 전례 없는 속도로 시각, 청각, 언어를 구체화하고 있습니다. 사람이 먹고 있는 한, 미각은 언제나 생명 경험으로 통하는 이해되어야 할 통로가 될 수 있으며, 그러한 통로를 통해 사람을 이해할 수 있습니다.

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