The Ringer: NBA에 AI 바람이 분다

더 링거의 조던 테이쳐가 쓴 글입니다. 원제는 "DraftGPT: The Brave New World of AI Hits the NBA"입니다.

https://www.theringer.com/2025/06/24/nba-draft/nba-draft-artificial-intelligence

지난 시즌 오번대학교에서 대부분의 상대팀을 압도했던 조니 브룸. 하지만 NCAA 토너먼트 2라운드 크레이튼대와의 경기에서 이 키 208cm의 올아메리칸 선수는 최악의 경기를 펼쳤다. 오번이 승리했지만, 브룸은 13개 중 4개만 성공하며 겨우 8점을 기록했다. 3점슛과 자유투는 모두 빗나갔다.

경기 후 기자회견에서 이에 대해 묻자, 브룸은 5학년 시니어답게 뻔한 답변을 내놨다. "이번 시즌은 승리가 목표입니다. 팀원들이 제 뒤를 봐주고, 저도 그들을 뒷받침한다는 걸 압니다. 슛이 안 들어가니까 승리에 도움이 될 다른 방법을 찾아야 했고, 다른 선수들이 득점을 맡도록 했습니다."

브룸의 답변은 별로 특별할 게 없었다. 진부한 대답이라 지역 신문 기사감도 못 됐을 것이다. 하지만 숀 패럴에게는 브룸의 프로 진출 가능성을 보여주는 중요한 신호였다. "현재에 집중하는 선수일수록 NBA에 진출할 가능성이 높습니다. 과거 실수를 곱씹는 선수는 그 가능성이 낮고요."

패럴은 낮에는 호주 브리즈번 인근 퀸즐랜드 소방서의 수석 데이터 사이언티스트로 일한다. 밤에는 전직 천체물리학자인 그가 취미로 '머니볼 모델'을 만든다. 최근 발표한 연구논문의 핵심이 된 모델들도 그런 작업의 산물이다. 이 연구는 선수가 인터뷰에서 사용하는 언어로 NBA 성공 가능성을 예측할 수 있다고 분석했다.

패럴과 공동연구자들은 대량의 데이터를 분석할 수 있는 머신러닝 모델을 개발한 뒤, 수십 년간 1500명 이상의 대학 선수들이 남긴 2만6000건에 가까운 인터뷰 기록을 입력했다.

선수가 누구인지, 대학에서 얼마나 잘했는지에 대한 정보 없이도 이 모델은 NBA 로스터에 들어갈 선수를 63%의 정확도로 예측했다. 나이, 키, 기록, 소속 컨퍼런스 등의 배경 정보를 함께 고려하면 정확도는 87%까지 올라갔다. 리그에서 최소 250경기 이상 뛸 선수(69% 정확도)와 그중 30% 이상을 선발로 출전할 선수(68% 정확도)도 예측했다.

이런 모델은 여러 방면에서 유용하게 쓰일 수 있다. 비슷한 드래프트 등급의 두 선수 중 하나를 택하거나, 2라운드에서 숨은 보석을 찾거나, 신인 계약 후 어떤 선수를 남길지 결정할 때 말이다. 이 모델은 카와이 레너드(15순위), 드레이몬드 그린(35순위), 대니 그린(46순위)의 성공적인 NBA 커리어를 예상했지만 지미 버틀러(30순위)는 놓쳤다. 더 링거 NBA 드래프트 가이드에서 41순위로 평가받은 브룸은 최소 250경기 이상 뛸 가능성이 동전 던지기보다 높게 나왔다. 전체 1순위 유력 후보인 쿠퍼 플래그(역자: 실제 1순위로 지명됨)는 언어 분석만으로는 중간 정도였지만, 다른 지표들을 함께 고려하면 여전히 1위다.

물론 이 모델도 완벽하지는 않다. 영어로만 작동해 상당수 해외 선수들을 놓친다. 경기 후 인터뷰는 통제된 환경이 아니어서 각 선수가 같은 질문에 답하지 않는다. 기자들이 질문을 정하고, 이는 선수들이 사용하는 언어에 영향을 준다.

그럼에도 이전에는 NBA를 전혀 관심 없게 지켜봤던 패럴이 드래프트 스카우팅 과정에서 새로운 접근법을 발견했을 수도 있다. 예를 들어 "깨닫다", "믿다", "이해하다" 같은 솔직하고 방어적이지 않은 단어를 쓰는 선수들이 성공할 가능성이 높았다. 반면 더 긴 문장을 쓰고 복잡한 언어를 구사하는 선수들은 오히려 성공 가능성이 낮았다. 데이터는 말솜씨보다 명확한 관점을 선호했다. 그러니 "한 경기씩 최선을 다하겠다"는 따분한 소리를 하는 선수들이 실제로는 뭔가 알고 있는 셈일지도 모른다.

https://www.youtube.com/watch?v=Um7y3vOTbWA&ab_channel=NBA

패럴은 올해 MIT 슬론 스포츠 분석 컨퍼런스에서 연구 결과를 발표했고, 그와 공동연구자들은 2025년 연구논문 경연대회 결선에 올랐다. 발표 후 마이애미 히트, 로스앤젤레스 레이커스, 피닉스 선즈, 클리블랜드 캐벌리어스 관계자들이 그를 찾아와 대화를 나눴다고 한다. (MLB 구단 두 곳도 관심을 보였다.)

전국의 다른 기업들처럼 NBA도 인공지능이라는 신세계에 발을 담그기 시작했다. 리그 사무국은 수년간 신기술에 문호를 개방해왔고, 구단 프런트 오피스들은 고급 통계를 넘어 머신러닝을 선수 평가에 도입했다. 이번 주 NBA 드래프트 준비 작업도 포함해서 말이다.

패럴은 자신의 연구가 이런 새로운 혁명의 일부가 되길 바란다고 했다. "제게 심리학은 분석학의 마지막 개척지 같은 존재입니다." 하지만 AI는 당신이 좋아하는 NBA 팀 운영의 모든 측면에 스며들 것으로 보인다. 어떤 면에서는 이미 그렇게 되고 있다.

패럴이 연구 결과를 발표한 다음 날, 필라델피아 세븐티식서스 구단주 대릴 모레이는 슬론 컨퍼런스 패널에서 세븐티식서스가 선수 평가 시 인공지능, 특히 스카우팅 노트와 선수 추적 데이터로 훈련된 대형 언어 모델을 활용한다고 밝혀 화제가 됐다. "우리는 어떤 결정을 내릴 때든 모델을 하나의 투표권으로 활용합니다. 거의 스카우트 한 명처럼 대우하죠."

모레이의 발언에서 놀라운 건 그가 이를 공개적으로 말했다는 점뿐이다. 구단 경영진들은 경쟁 우위가 있다고 생각하면 스파이처럼 비밀을 지키는데, NBA는 이미 15년 전부터 고가의 장비를 설치해 경기장에서 선수들의 움직임을 추적해 데이터를 쌓아왔다. AI는 단지 수집된 데이터를 이해하는 데 도움을 줄 뿐이다.

"팀들은 AI를 활용해 수년간 문서화해온 스카우팅 리포트에서 나오는 정보를 파악하려 할 겁니다." 패럴의 연구논문 공동저자이자 워싱턴 위저즈, 새크라멘토 킹스, 덴버 너게츠, 시애틀 슈퍼소닉스에서 분석 업무를 담당했던 딘 올리버의 말이다. "스카우트들 머릿속에 있는 정보 조각들을 활용해 더 나은 예측을 할 수 있을까요?"

NBA는 이 분야에서 수십 년간 다른 스포츠 리그들보다 앞서 있었다. 2000년부터 올스타 위크엔드 기간 연례 기술 서밋을 열어 스포츠 혁신에 대해 강연을 들었다. 2018년부터는 서머리그 기간 초청자만 참석하는 기술 박람회를 열어 기술 회사들이 구단들 앞에서 제품을 시연할 기회를 제공했다. 2022년에는 NBA 런치패드라는 자체 기술 인큐베이터까지 만들어 코트 안 경기나 팬 경험을 개선할 연구개발에 직접 투자하기 시작했다. 런치패드가 최근 선정한 회사들 중 상당수가 AI를 활용한다. 데이터를 수집하는 스마트 농구공부터 선수 움직임을 추적하는 신발 내 센서, MRI 스캔을 3D 이미지로 변환하는 소프트웨어까지 다양하다.

일부 투자는 실패할 수도 있지만, 이런 투자들은 단순한 도박이 아니다. 첫 NBA 기술 박람회에서 발표를 본 올랜도 매직은 경기장 센서 대신 경기 중계 영상에서 선수 추적 데이터를 제공하는 오토스탯이라는 AI 플랫폼에 독점 접근권을 얻었다. 덕분에 매직은 다른 팀들이 접근할 수 없는 대학농구 선수들의 독특한 통계와 움직임 경향을 파악할 수 있었다.

"우리 예측이 훨씬 정확해졌습니다." 올랜도의 단장 보좌 데이비드 벤스가 팀의 드래프트 스카우팅에 대해 한 말이다.

2024년 드래프트 후 매직은 대학농구, G리그, 일부 해외 리그의 비슷한 데이터를 수집하는 스킬코너라는 또 다른 AI 플랫폼으로 갈아탔다. 이런 도구들이 스카우트들의 업무 방식을 혁신하고 있다. 스킬코너를 통해 스카우트는 슛 릴리스 시간, 패스할 때 수비수 위치, 스크린에 대한 선수 반응 같은 정보를 분석할 수 있다. 기존 박스 스코어가 유치원 수학처럼 보일 정도다. "AI와 우리가 가진 데이터가 실제로 더 나은 스카우트를 만드는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 업무의 지루한 부분에 집중할 필요가 없어져서 실제로 훨씬 더 많은 연구를 할 수 있거든요."

예를 들어 과거에는 매직 스카우트가 유망주의 대학 시절 픽앤롤 플레이를 연구하려면 몇 시간의 영상을 뒤져 해당 플레이들을 찾아야 했다. 지금은 AI로 픽앤롤 장면만 걸러내서 클릭 한 번으로 편집된 영상을 받을 수 있다.

매버릭스 소수 지분 소유주(전 대주주)인 마크 큐반이 이메일로 전한 바에 따르면, 팀들은 이런 기능을 활용해 현재 NBA 선수들이 경기 중 조정을 하거나 상대팀을 분석하는 데도 도움을 받을 수 있다. "비디오 룸을 기다릴 필요 없이 경기 영상에서 직접 선수들이 검토할 비디오를 만들 수 있습니다. 피드백을 제공하도록 가르칠 수도 있고요."

AI가 엔지니어, 변호사, 기타 기업 직종을 대체할 위험이 있지만, 리그 관계자들 중 AI가 스카우트를 완전히 대체할 것이라고 걱정하는 사람은 없었다. 올리버는 선수의 비시즌 훈련 습관처럼 AI 훈련용 데이터를 수집할 수 없는 중요한 단서들이 여전히 있을 것이라고 주장했다. 하지만 다른 업계처럼 팀들이 AI에 업무를 맡겨 비용을 절약하려 할 수도 있다. 특히 비디오 코디네이터 같은 하위직 말이다. 이런 초급 일자리를 없애면 팀들이 재능 있는 농구 전문가를 찾아 키우기 어려워질 수 있다. NBA 챔피언 감독인 에릭 스포엘스트라와 프랭크 보겔, 2025년 올해의 경영진으로 선정된 오클라호마시티 썬더 부사장 샘 프레스티까지, 비디오 코디네이터 출신으로 NBA 사다리를 올라간 인상적인 인물들이 많다.

AI의 또 다른 문제는 집단사고다. 올리버의 표현을 빌리면 "AI는 기존 패턴을 찾아내는 데는 뛰어납니다. 그런 일은 정말 잘하죠. 하지만 상식을 뛰어넘는 창의적 사고는 어려울 수 있습니다."

모레이가 처음 NBA 경영진이 됐을 때, 그는 인사 결정에 독특한 분석적 관점을 가져온 외부인이었다. 오늘날 프런트 오피스는 그의 제자들로 가득하다. 비슷한 숫자들을 분석하고 같은 도구들을 고려한다. 활용할 비효율성도 예전만큼 많지 않다. 리그는 이미 팀들이 비슷한 스타일의 농구를 한다는, 즉 3점슛과 파울 유도에만 너무 집착한다는 비판을 받고 있다. AI가 더 큰 획일화로 이어질 가능성도 있다.

"우리는 항상 열린 마음으로 더 나은 우위를 얻기 위해 새로운 기술을 시도하지만, 이건 제로섬 게임입니다." 벤스의 말이다. "다른 팀들도 드래프트에 추적 데이터를 사용하지 않거나 사용하기 시작하지 않았다는 착각은 하지 않습니다. 우리는 다음 우위가 무엇인지 찾아야 할 겁니다."

https://www.youtube.com/watch?v=iwp7HbfNsp4&ab_channel=NBA

NBA 올스타 기술 서밋의 초현실적인 장면에서 애덤 실버 커미셔너는 예상치 못한 특별 게스트들과 무대를 공유했다. K.I.T., M.I.M.I.C., B.E.B.E라는 이름의 물리적 AI 로봇들이었다.

실버는 올스타 위크엔드를 주최한 골든스테이트 워리어스가 등장하는 농담 섞인 영상으로 새로운 동료들을 소개했다. 영상에서 한 로봇은 스테판 커리에게 패스를 날리고, 다른 로봇은 웨이트룸에서 드레이몬드 그린을 격려했다. 한 장면에서는 워리어스 감독 스티브 커가 연습장에서 움직이는 로봇들에게 "여기서 꺼져"라고 소리치기도 했다. 영상이 끝난 후 로봇들은 관중들에게 티셔츠를 던졌다.

이 발표가 너무 혼란스러워서 폭스 스포츠의 릭 부처는 워리어스가 실제로 로봇을 사용하는지 물어봤다. 그들은 사용하지 않았다. 영상은 그냥 컨셉이었다. 하지만 AI에서는 컨셉이 현실이 되는 데 그리 오랜 시간이 걸리지 않는다.

특히 B.E.B.E라는 로봇은 맞춤형 회복 프로그램을 제공하고 선수들이 최고 컨디션을 위해 몸을 최적화하도록 돕겠다고 약속했다. 쿨러 모양의 이 로봇이 실제로 약속을 지킬지는 지켜봐야 하겠지만, 벤스와 다른 팀 의사결정권자들은 같은 문제의 해결책을 쫓고 있다.

패럴의 연구논문은 선수 건강을 다루지 않았지만, 발표 마지막에 향후 활용 방안으로 이를 시사했다. 언어 단서를 선수 부상과 연결하는 것이 가능할 수 있다고 설명했다. 특정 심리적 요인과 스트레스가 선수 부상 가능성을 높인다는 스포츠 심리학자들의 기존 연구를 토대로 말이다. (더 많은 데이터에 접근해야 이를 검증할 수 있다고 그는 말했다.) 스포츠팀 외에도 세계 최대 보험회사 중 하나에서 그의 논문에 관심을 보였다고 한다.

머신러닝과 기타 AI 기법으로 부상을 예측하는 것이 더 정교해지는 학술 연구 분야가 이미 빠르게 성장하고 있다. 이를 통해 팀들은 키가 허리와 인대 문제에 미치는 영향이나 비정상적인 달리기 스타일이 무릎 부상에 기여하는 방식을 더 잘 파악할 수 있게 됐다. "AI는 선수들이 경기 시간 동안 뛰고 점프하는 방식을 분석하고 비교해서 인간의 눈에 보이지 않고 선수 본인도 감지할 수 없는 변화를 찾아낼 수 있습니다." 큐반의 말이다.

이런 움직임 변화 중 일부는 팀 닥터도 감지할 수 없다. 이는 의료 스캔의 3D 렌더링을 만들어 선수의 근육 상태를 더 깊이 파악하게 해주는 스프링복 애널리틱스 같은 회사에 기회를 열어줬다. AI 기반 기술은 한쪽 햄스트링이 다른 쪽보다 더 힘들게 일하는 것 같은 신체적 불균형을 발견해서, 트레이너들이 시즌을 망치는 부상으로 이어지기 전에 이를 해결할 수 있게 해준다. 스프링복의 고객에는 유타 재즈, 시카고 불스, 멤피스 그리즐리스, 디트로이트 피스톤스가 있다.

의료 분야에서 이런 기술이 아무리 도움이 된다 해도 윤리적 우려도 제기한다. 선수들이 웨어러블 기기처럼 이런 추적을 거부할 수 있을까? 팀이 이런 모델을 선수가 계약 인센티브를 받기 전에 벤치에 앉히는 정당화 수단으로 사용한다면? 단장이 부상이 실제로 일어나기 전에 부상 가능성을 근거로 선수를 트레이드하거나 방출한다면? 아니면 프런트 오피스가 AI 환각 때문에 잘못된 결정을 내린다면? NBA는 관련된 모든 사람을 보호할 충분한 투명성을 보장하는 새로운 가이드라인이 필요할 것이다. 리그는 또한 선수 안전에 대한 약속과 매일 밤 최고의 농구를 선보이려는 바람을 조화시켜야 한다.

"팀들은 항상 AI를 포함한 새로운 유형의 기술을 바탕으로 인사 결정을 내려왔습니다." NBA 선수노조 대변인의 말이다. "우리에게는 데이터 보호와 선수 안전이 더 중요합니다. 팀들이 이런 도구를 사용할 때 우리의 가장 큰 우선순위죠."

현재 존재하는 것을 바탕으로 보면, 팀들이 드래프트 유망주들이 NBA 수준에서 겪을 수 있는 부상을 예측하려 시도하는 시점이 그리 멀지 않은 것 같다. 또는 아직 공개되지 않은 AI와 머신러닝의 다른 응용 분야를 탐구할 수도 있다. 미래는 이미 여기 있고, NBA는 새로운 시대로 과감히 뛰어들고 있다.

"이 분야에서 벌어지는 일들이 정말 놀랍습니다." 큐반이 나에게 한 말이다. "AI는 우리가 아직 고려하지 못한 것들을 밝혀낼 겁니다."