고대 로마 금석문을 연구하는 방식을 혁신할 것으로 기대하는 인공지능 도구 '아이네아스Aeneas'를 근자 구글 딥마인드Google DeepMind가 공개했다.
신화 속 트로이 영웅 이름을 딴 이 혁신적인 AI 시스템은 손상된 라틴어 텍스트에서 누락된 단어를 예측하고, 해당 텍스트가 언제, 어디서 만들어졌는지 파악하고, 로마 제국 전역 여러 텍스트 간 역사적 연관성을 파악할 수 있다고 영국 일간 더 가디언The Guardian이 보도했다.
이 도구는 디지털 고고학 분야의 도약으로, 기존에는 수십 년 전문 지식이 필요했던 기능을 역사가들에게 제공할 수 있다고.
구글 딥마인드와 노팅엄 대학교 테아 소머쉴드Thea Sommerschield 박사 협력을 통해 개발된 아이네아스는 약 20만 점이 알려진 로마 비문(1,600만 개 문자 포함)이 저장된 방대한 데이터베이스를 기반으로 학습되었다.
AI 시스템은 기원전 7세기부터 서기 8세기까지의 단편적인 라틴어 텍스트를 분석해 역사가들이 로마 세계 전역의 돌에 새긴 고대 문자의 사회적, 정치적, 문화적 중요성을 이해하는 데 도움이 되는 맥락적 정보를 제공한다.
네이처 저널에 게제된 연구에 따르면 아이네아스는 62개 로마 속주 중 한 곳에서 새긴 비문을 72% 정확도로 분류하고, 13년 이내에 해당 비문이 기록된 시기를 추정할 수 있는 것으로 나타났다.
단순한 단어 매칭 알고리즘과 달리, AI는 비문 간 더욱 심층적인 역사적 연관성을 파악하여, 숙련된 비문학자조차도 파악하기 어려운 미묘한 언어적 패턴과 문화적 맥락을 통해 텍스트를 연결한다.
실험 과정에서 연구진은 아이네아스한테 로마 제국 전역의 기념물에 새겨진 아우구스투스 카이사르의 자서전적 비문인 유명한 'Res Gestae Divi Augusti'를 분석하도록 과제를 내주었다.
AI는 기원전 10년 또는 서기 10년에서 20년 사이의 두 가지 가능한 연대를 제시했는데, 이는 여러 세대에 걸쳐 이어져 온 학술적 논쟁과 정확히 일치한다.
이는 이 시스템이 고대 역사 연구의 많은 특징인 미묘한 불확실성을 포착할 수 있는 능력을 보여준다.
케임브리지 대학 메리 비어드Mary Beard 교수는 이 도구를 "혁신적"이라고 설명했고, 옥스퍼드 대학 조나단 프래그Jonathan Prag는 아이네이아스가 전통적으로 금석문 연구에 필요한 전문 지식에 대한 접근성을 민주화함으로써 "더 많은 사람이 텍스트 작업을 할 수 있게 해줄 것"이라고 말했다.
로마 비문은 인류와 고대 세계의 가장 직접적인 연결 고리 중 하나로, 제국의 칙령과 정치 낙서부터 연애시, 사업 기록, 비문에 이르기까지 모든 것을 아우른다.
솜머쉴트Sommerschield 박사는 이러한 비문의 고유한 가치를 다음과 같이 강조한다.
"로마 비문의 독특한 점은 모든 사회 계층의 고대인들이 직접 썼다는 것입니다. 단순히 승자가 쓴 역사가 아닙니다."
학자들이 직면한 과제는 엄청나다. 매년 약 1,500개 새로운 비문이 발견되고 있으며, 그중 상당수는 쉽게 해석할 수 없을 정도로 단편화하거나 풍화한 상태다.
전통적인 분석은 수십 년에 걸쳐 축적된 광범위한 개인적 지식을 요구하기 때문에 이러한 자료를 효과적으로 다룰 수 있는 연구자 수가 제한적이다.
아이네이아스는 신속한 맥락 분석을 제공함으로써 이러한 병목 현상을 해결한다.
주목할 만한 시연에서 AI는 고대 모곤티아쿰Mogontiacum(현재 독일 마인츠) 제단에 적힌 비문을 분석하고 언어적 유사성을 통해 이 지역의 오래된 제단에서 어떤 영향을 받았는지 밝혀냈다.
연구팀에게 "놀라운 순간"을 선사한 연관성이다.
아이네아스에 대한 열광적인 반응에도 불구하고, 몇몇 저명한 비문학자는 AI의 텍스트 복원 능력에 대해 심각한 우려를 제기했다.
손상된 비문의 "빈틈을 메우는" 이 시스템 능력은 아마도 가장 널리 알려진 기능일 것이다.
하지만 이 시스템은 연구자들이 의도적으로 기존 텍스트를 삭제하여 진정한 누락이 아닌 인위적인 누락을 만들어낸 알려진 비문에서만 시험되었다.
이는 연구에서도 인정된 사실이다.
문제는 고대 비문 자체의 특성에 있다. 표준화한 공식을 따르는 현대 텍스트와 달리, 로마 비문은 종종 고유한 개인적 표현, 지역 방언적 변형, 또는 관습적인 표현에서 의도적으로 벗어난 내용을 포함한다.
역사 텍스트에서 AI의 한계에 대한 이전 연구에서 언급했듯이, "역사적으로 가장 중요한 비문은 종종 기존의 틀을 깨는 것들, 즉 공식적인 AI 예측이 가장 신뢰할 수 없는 텍스트들"이기 때문이다.
근본적인 우려는 AI의 훈련 방법론과 관련 있다.
아이네이아스는 기존 비문 데이터베이스에서 학습했기 때문에, 진정으로 새로운 통찰력을 제공하기보다는 이전 학자들의 해석적 편향과 복원 방식을 단순히 재현할 가능성이 있다.
19세기와 20세기 초 비문 학자들은 손상된 텍스트를 복원할 때 로마 사회, 언어, 문화에 대한 가정을 바탕으로 빈틈을 메우는 경우가 많았는데, 이러한 가정은 현대 학계에서 때때로 뒤집히기도 했다.
가디언 보도는 역사가들이 이 도구가 90% 사례에서 유용하다고 평가했지만, 이번 평가는 텍스트 복원보다는 맥락 분석에 주로 초점을 맞추었다고 지적한다.
역사적 맥락을 제공하는 것은 특정 누락된 단어나 구절을 복원하는 것과 크게 다르기 때문에 이러한 구분은 매우 중요하다.
아이네이아스 연구팀은 네이처Nature에 발표한 논문에서 텍스트 복원은 인위적으로 생성된 빈틈에 대해서만 시험되었으며, 풍화, 고의적인 훼손, 또는 고고학적 사고로 인한 실제 손상에 대해서는 시험되지 않았음을 인정했다.
실제 공백은 종종 가장 중요한 지점, 즉 이름, 날짜 또는 비문의 의미를 완전히 바꿔놓을 수 있는 핵심 문구에서 발생한다.
Sommerschield 박사는 다음과 같이 강조했다.
"우리는 모든 텍스트 복원 제안은 학술적 검증이 필요한 가설로 간주해야 한다는 점을 항상 강조합니다. AI는 가능성을 제시할 수 있지만, 역사적 진실을 판단할 수는 없습니다."
이러한 한계는 과거에도 고대 텍스트에 대한 유사한 AI 접근법이 비판을 받았다는 점을 고려할 때 더욱 심각해진다. 고대 그리스 텍스트의 AI 해독에 대한 이전 연구에서는 실제로 단편적인 자료에 알고리즘 해석을 적용할 경우 과신에 대한 우려가 제기되었다.
아이네이아스 연구의 공동 저자인 옥스퍼드 대학교 조나단 프래그 교수는 네이처 논문에서 이러한 한계를 인정하며, 사용자들이 "이를 비판적으로 활용할 수 있어야 한다"고 말했다.
잘못된 텍스트 복원이 미래 학자들의 고대 법, 종교, 정치 또는 사회 구조 해석에 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려할 때 이러한 경고는 매우 중요하다.
학계에서 나온 의견은 아이네이아스가 연대 측정과 지리적 귀속 측면에서 뛰어나지만(데이터의 광범위한 패턴을 기반으로 하는 작업), 텍스트 복원 기능은 실제로 손상된 비문에 대한 보다 엄격한 테스트를 통해 인공적 테스트 시나리오를 넘어서는 신뢰성을 입증할 수 있을 때까지는 매우 신중하게 적용해야 한다는 것이다.
이는 Nature의 포괄적인 평가에서 언급된 바와 같다.
이 소식은 국내 언론에서도 소개됐으니 아래가 그것이다.
전문가 맞먹는 'AI 문헌학자'…라틴어 비문 연대 추정 도구 개발
송고 2025년07월24일 17시02분
임화섭기자
구글 딥마인드 연구팀, '이니어스' 사용 논문 '네이처'에 발표
https://www.yna.co.kr/view/AKR20250724155800009?section=search
전문가 맞먹는 'AI 문헌학자'…라틴어 비문 연대 추정 도구 개발 | 연합뉴스
(서울=연합뉴스) 임화섭 기자 = 라틴어 비문의 연대와 장소를 추정하고 멸실된 텍스트를 복원하는 전문가들에게 큰 도움이 되는 인공지능(AI) 도...
www.yna.co.kr
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