미래 기술 산물 'AI'가 잊혀진 과거 역사 되살린다[사이언스 PICK]

작성일 07-26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">구글 딥마인드 등 공동연구진, '아이네이아스' AI 모델 공개<br>닳거나 깨진 고대 비석 문헌 AI가 분석…전문가보다 정확<br>'아우구스투스 업적록' 등 실제 활용…학습데이터 더 늘려야</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="WKYa3D1mZM">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="20b000e31bb3216f80dbd7bcffb561eb20b50fb3aabd77889fbdfb7dc161d6f4" dmcf-pid="Y1rPvJhL1x" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="25일 학계에 따르면 구글 딥마인드와 영국·그리스 대학교가 함께한 국제 공동연구진은 최근 고대 라틴어 비문 복원 등에 활용되는 전문 AI 모델 '아이네이아스(Aeneas)'를 공개했다. (사진=구글 딥마인드) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/26/newsis/20250726123143596qswq.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="xUBS6Hf55e" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/26/newsis/20250726123143596qswq.jpg" width="658"></p>
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            25일 학계에 따르면 구글 딥마인드와 영국·그리스 대학교가 함께한 국제 공동연구진은 최근 고대 라틴어 비문 복원 등에 활용되는 전문 AI 모델 '아이네이아스(Aeneas)'를 공개했다. (사진=구글 딥마인드) *재판매 및 DB 금지
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          <p contents-hash="e5af52ec91da60f262e8b20b1d42c3d33786ab10e016873adcd814100430cdf7" dmcf-pid="GtmQTiloYQ" dmcf-ptype="general"><br> [서울=뉴시스]윤현성 기자 = 인공지능(AI)이 수천 년 전 닳아 지워진 고대 비문(비석에 쓰인 글)을 되살리고 있다. 미래 기술의 정점으로 불리는 AI가 과거 문명의 흔적을 복원하고, 역사적 해석의 정확도까지 끌어올리는 데 기여하는 것. AI가 단순한 생성기술을 넘어 과거로 향하는 '디지털 타임머신'이 되고 있는 셈이다.</p>
          <p contents-hash="737006e7ec380e9a37c893a95236bb27b17d1fe684f3b52758b353dbccbd61ef" dmcf-pid="HFsxynSg5P" dmcf-ptype="general">25일 학계에 따르면 구글 딥마인드와 영국·그리스 대학교가 함께한 국제 공동연구진은 최근 AI 모델 '아이네이아스(Aeneas)'를 공개했다. 아이네이아스는 고대 라틴어 비문의 일부가 지워졌을 때 이를 복원하고, 해당 비문이 어느 시기·어느 지역에서 작성된 것인지를 추정해준다. 이같은 성과는 국제 과학 학술지 네이처(Nature)를 통해 소개됐다.</p>
          <h3 contents-hash="66056df57db406daf5aed7a5f21f979b7e9767b5d2ad743aa591f3e772891912" dmcf-pid="X3OMWLva16" dmcf-ptype="h3"><strong>로마 건국시조 '아이네이아스' 이름 붙은 AI…17만건 넘는 고대 라틴어 데이터 학습</strong></h3>
          <h3 contents-hash="92a9eb6a8f4c71d21fc1b3597c21e3266450e8b3f437dd8327182045e6ecafc1" dmcf-pid="Z0IRYoTNG8" dmcf-ptype="h3"><strong><strong>실제 '아우구스투스 업적록' 분석에서도 성과…대규모 모델보다 학습량 적은 건 한계</strong></strong></h3>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fd037b92096b8a43f075f3c07fe2be81fba92919a30c0a49553e50b29f3bab31" dmcf-pid="5pCeGgyjt4" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 모델 아이네이아스가 이탈리아 사르데냐 섬에서 발견된 고대 라틴어 비문을 분석·복원하는 모습. (사진=구글 딥마인드) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/26/newsis/20250726123143848ajjl.gif" data-org-width="720" dmcf-mid="yND8leIiYR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/26/newsis/20250726123143848ajjl.gif" width="720"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 모델 아이네이아스가 이탈리아 사르데냐 섬에서 발견된 고대 라틴어 비문을 분석·복원하는 모습. (사진=구글 딥마인드) *재판매 및 DB 금지
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          <div contents-hash="caeed94407f59513d5fb457a53b83d0df99d01d4e90cf98a6cdd13030462f364" dmcf-pid="1UhdHaWAtf" dmcf-ptype="general">
           <strong> 고고학의 일종인 고대 비문 연구(Epigraphy)는 난이도가 높은 학문 중 하나다. 고대의 비석 등을 대상으로 하는 만큼 대부분 글자가 닳아 없어졌거나 단어·구절 등이 사라진 경우가 빈번하고, 언어 자체도 시대에 따라 변화하기 때문이다.<br><br> 이처럼 어려운 학문을 보조하기 위해 이번에 공개된 새로운 AI 모델은 총 17만6861건의 라틴어 비문 데이터를 학습했다. 고대 로마의 시조로 추앙받는 신화 속 인물 '아이네이아스'라는 이름이 붙은 것도 이 때문이다.<br><br> 아이네이아스가 학습한 데이터는 세계 3대 라틴어 비문 데이터베이스에서 수집됐다. 기원전 7세기부터 서기 8세기까지 1500년 이상에 걸친 기록을 포함하며, 약 5%에는 비문 이미지 자료까지 포함돼 있다.<br><br> 아이네이아스의 모델은 세 개의 신경망으로 구성돼 있다. 각 신경망은 ▲누락된 텍스트 복원 ▲비문의 지리적 출처 예측 ▲작성 시기 추정을 전담한다. 단순히 특정 비문에 대한 복원 결과만 제시하는 것이 아니라, 원본과 연관성이 높은 다른 유사 비문 목록도 함께 제시해준다. <br><br> 이같은 구조는 기존 인문학적 분석 방식의 한계를 보완한다. 비문학자들은 통상적으로 유사한 구절을 포함한 다른 비문들을 수작업으로 비교해 분석하는데, 이는 통상 수주~수개월의 시간이 걸린다. 하지만 아이네이아스는 개별 연구자가 감당하기 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 훨씬 빠르게 분석해준다. 이를 기반으로 가장 적합한 사례를 찾아 복원 및 예측 결과를 제공할 수 있다.<br><br> 실제 검증 실험도 진행됐다. 연구진은 고대 비문 전문가 23명을 대상으로 텍스트 일부 글자가 지워진 비문을 복원하고 연대와 출처를 추정해달라고 요청했다. 일부 전문가들은 AI의 도움 없이 단독으로 작업했고, 일부는 AI가 제공한 유사 비문 목록과 예측 데이터를 참고했다.<br><br> 결과는 뚜렷했다. 전문가가 AI 도움 없이 단독으로 과제를 수행했을 때는 평균 31년의 오차를 보였으나, 아이네이아스는 평균 13년 이내로 작성 시기를 예측했다. AI의 추천 목록을 참고한 전문가들은 오차를 14년까지 줄였다. 비문의 지리적 출처 식별 정확도 또한 AI를 함께 활용한 경우 더 높게 나타났다.<br> </strong> 아이네이아스는 실제 고대 문헌 분석에도 적용됐다. 로마제국 초대 황제 아우구스투스가 직접 자신의 업적을 기록한 '아우구스투스 업적록(Res gestae divi Augusti)' 분석에 활용됐다. 
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          <p contents-hash="760e10fb4d8df2463c8c00c1e1dad86333b985e1a3ab97b57eca6b8c3efd8d22" dmcf-pid="tulJXNYc5V" dmcf-ptype="general">이 기록에 대해 아이네이아스가 추정한 작성 시기는 기존 역사학자들의 판단과 유사했으며, 비문에 이미 언급된 연대에 대해서도 별다른 혼란을 겪지 않았다. 철자상의 변형이나 연대·출처 판단에 활용되는 특이 지표들도 정확히 포착했다.</p>
          <p contents-hash="30fa08cc6256858df36d120aff64dde86aa30e438ea1f34df21c104d8e8aaa5b" dmcf-pid="F7SiZjGkX2" dmcf-ptype="general">라틴어 비문이 새겨진 또 다른 제단 분석에서도 탁월한 성능을 보였다. 아이네이아스는 아우구스투스 업적록과 같은 지역에서 출토된 다른 제단을 유사 비문으로 자동 식별했다. 두 유물 사이의 지리·시대적 연관성이 모델에 사전 입력되지 않은 상태였음에도 이를 스스로 인지한 셈이다. 연구진은 완전히 새로운 상황에서도 AI가 추론을 통해 적절한 연결고리를 찾아낸 만큼 특히 인상적인 결과라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="9dc28290876cb5dc8e7d13ac9a9ff52da0e7a179edbea6780e6bf25e667c5a6a" dmcf-pid="3zvn5AHEY9" dmcf-ptype="general">또 연구진은 아이네이아스의 성과가 단순히 '비문 복원 정확도 향상'에 그치지 않는다고 강조했다. 고대 비문 연구와 같은 전통적 학문에서 AI가 어떻게 유의미한 역할을 할 수 있는 지를 보여주는 실증적 사례라는 것이다.</p>
          <p contents-hash="8773400f55c219f4c0f5e6a5df60316335a4d72c048160124c45e74ed2fdc9f1" dmcf-pid="0qTL1cXD1K" dmcf-ptype="general">호주 시드니대의 라틴어 전문가 앤 로저슨 교수는 "(비문 연구의) 문제는 비문이 계속해서 발굴되고 있다는 점이다. 개별 연구자가 전체 정보를 모두 파악하기에는 그 양이 너무 방대하다"며 "아이네이아스는 개별 연구자가 감당하기 어려운 방대한 데이터를 분석할 수 있고, 연구자가 분석 중인 비문과 유사한 자료를 찾는 데도 매우 유용하다. 전문가 뿐 아니라 비문 연구를 배우는 학생들에게도 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="728c0df7a60e3ea14f20fc9eef84609685c0b1a3a55e130a77ffd86fe18602e5" dmcf-pid="pByotkZwZb" dmcf-ptype="general">로저슨 교수는 아이네이아스가 일반적인 AI보다 훨씬 논리적이고 허구의 정보를 만드는 환각(할루시네이션) 현상이 덜하다고도 했다. AI 모델이 참고한 증거를 기반으로 가설을 도출하기 때문에 무작위 추측이 아니라 합리적인 예측을 제시한다는 진단이다.</p>
          <p contents-hash="96dfb8deaaa9af4140b3a60d5480d3b04183fd60fa59f55d93c4ef7e25462303" dmcf-pid="U9GN0wtsYB" dmcf-ptype="general">물론 한계도 존재한다. 연구진은 아이네이아스가 학습 데이터 규모가 챗GPT나 코파일럿 등 대규모 모델보다 작다고 인정했다. 이에 아이네이아스는 희귀하거나 특이한 비문, 혹은 유물 발굴이 드문 시대의 자료에 대해서는 상대적으로 취약할 수 있다. </p>
          <p contents-hash="3cdbba7bda8622b72be99e4bf46849dde0fff6b79c317023fb0021b2087de715" dmcf-pid="u2HjprFO1q" dmcf-ptype="general">그럼에도 이번 연구는 'AI가 과거를 어떻게 읽어내는가'라는 질문에 구체적 답을 제시한 사례 중 하나가 될 전망이다. 이제 AI는 단지 미래만을 향하는 기술이 아니라 과거로 향하는 눈의 역할까지 해줄 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="5b7a40ec4df0dee4c515f2646699d5f154ac414b754b7be0b85388f7b156c39e" dmcf-pid="7VXAUm3Itz" dmcf-ptype="general"><span>☞공감언론 뉴시스</span> hsyhs@newsis.com </p>
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        </div> 
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