작성일 : 25-07-28 00:13
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그런데 최근 이 비문을 단 몇 초 만에 복원해낸 인공지능(AI) 모델이 등장했습니다. 마치 단백질 구조를 예측하는 알파폴드처럼, 이번엔 고대 문헌 해석의 판도를 바꾸는 AI 이야기를 해 보겠습니다.
구글 딥마인드, 손상된 라틴어 비문 복원 AI 개발
구글 딥마인드의 네이처 논문
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모델의 이름은 ‘아이네이아스(Aeneas)’. 구글 딥마인드와 영국·그리스 학계 연구진이 공동 개발한 생성형 AI입니다. 이들은 손상된 라틴어 비문을 복원하고, 작성된 연대와 지역까지 예측하는 놀라운 성능을 가진 모델을 개발했습니다. 최근 이 연구 결과가 국제학술지 ‘네이처(Nature)’에 게재되며 학계의 주목을 받고 있습니다.
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고대 로마에서 남겨진 비문은 그 자체로 인간 사유와 문화, 언어의 흔적입니다. 하지만 대부분의 비문은 시간이 지나며 글자가 닳거나 파편만 남은 상태로 발견됩니다. 지금까지 고고학자들은 비슷한 문장을 수동으로 찾아보고 비교하며 이를 해석해 왔습니다. 수백 년간 이어진 ‘맥락화(contextualization)’ 작업이 모두 한통화 단박대출 사람의 눈과 손으로 이루어졌던 셈입니다.
아이네이아스는 이 수작업의 패러다임을 바꿔놓습니다. 연구팀은 라틴어 비문 17만6000여 개와 그중 5%의 이미지 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시켰습니다. 이 데이터는 EDR, EDH, EDCS 등 세계 3대 비문학 데이터베이스를 통합해 구축한 것입니다.
아이네이아스는 텍스트 주택담보대출 소득공제 와 이미지 데이터를 입력으로 받아, 세 가지 작업을 동시에 수행합니다. 손상된 글자를 복원하고, 작성된 연대를 10년 단위로 추정하며, 로마 제국 62개 지방 중 어느 지역에서 유래했는지를 예측합니다. 이 인공지능은 하나의 똑똑한 뇌(트랜스포머)를 가지고 있는데, 이 뇌에는 세 개의 팔처럼 각각 다른 일을 맡는 부분(헤드)이 붙어 있습니다. 하나는 글자를 꼬마피카소 그림축제 복원하고, 또 하나는 글이 쓰인 시기를 알아내고, 마지막 하나는 어느 지역에서 만들어졌는지 찾아주는 역할을 합니다.
성능은 어느 정도일까요? 연구팀은 23명의 고대사 전문가에게 실제로 손상된 비문을 주고, 아이네이아스의 도움 없이 해석해 보도록 했습니다. 이후 같은 전문가들에게 AI가 제시한 복원 결과와 유사 사례 리스트를 제공한 뒤 다시 작업하게 했습니다.
그 결과는 인상적이었습니다. 전문가 단독으로 복원했을 때 문자 오류율은 평균 39.0%였지만, AI는 이를 23.1%까지 낮췄습니다. 인간과 AI가 협업할 경우엔 21.4%로 더 좋아졌습니다. 지리적 추정도 인간 단독 27%에서 AI는 66.7%, 협업 시엔 68.3%로 올랐습니다. 연대 예측 역시 인간은 31년의 오차가 있었지만, AI는 12.8년, 협업은 14.1년으로 더 정교했습니다.
특히 주목할 점은 아이네이아스가 제안한 ‘유사 비문 리스트’가 전문가의 해석 신뢰도를 44% 이상 향상했다는 것입니다. 과거 연구자들이 도서관에서 수십 일씩 뒤졌던 ‘비슷한 문구’를 이제는 AI가 몇 초 만에 찾아주는 셈입니다.
고대 그리스어, 쐐기문자 등 다른 언어로 확장 가능
사르디니아에서 발견된 청동 군사 공문서의 일부 [사진=네이처]
실전 적용 사례도 등장했습니다. 연구팀은 로마 초대 황제 아우구스투스의 자서전 ‘신격화된 아우구스투스의 업적(Res Gestae Divi Augusti)‘에 모델을 적용했습니다. 아이네이아스는 문장에 등장하는 연도를 그대로 믿지 않고, 문체와 철자, 문법을 바탕으로 실제 작성 시기를 예측해냈습니다. 또 동일 지역에서 발견된 제단 비문을 자동으로 연결해내며, 지리적 맥락까지 스스로 파악하는 능력을 보여주었습니다.
이번 연구는 단순한 복원 기술을 넘어, AI가 인문학 연구의 동반자로 나설 수 있음을 보여주는 사례입니다. 연구 공동 저자인 노팅엄대학교의 테아 좀머쉴트 교수는 네이처와 인터뷰에서 “아이네이아스는 무작정 단어를 채워 넣는 생성형 AI가 아니라, 역사적·문화적 패턴을 학습한 ‘합리적인 추론자’에 가깝다”라고 평가했습니다.
한계도 분명히 존재합니다. 모델이 학습한 데이터는 라틴 비문에 국한되어 있어, 매우 독특하거나 희귀한 문서에는 성능이 떨어질 수 있습니다. 또 연도 추정은 10년 단위로 이루어지기 때문에, 세부 연대 구분에는 추가적인 연구가 필요합니다.
그럼에도 불구하고 이 연구는 생성형 AI가 단순한 언어 생성기를 넘어, 맥락과 역사까지 파악하는 수준에 도달했음을 보여주는 기념비적 사례로 평가받고 있습니다. 향후 이 기술은 고대 그리스어나 쐐기문자 등 다른 고대 언어로 확장될 가능성도 있습니다.
돌에 새겨졌던 목소리들이, 이제는 인공지능의 언어로 다시 들려오고 있습니다. 그리고 이 기술은, 잊힌 문명과 현대를 연결하는 새로운 해석의 문을 열고 있습니다.
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