최근 인공지능(AI)이 수백만 쪽에 달하는 방대한 역사 기록 보관소를 탐색하여, 그동안 알려지지 않았던 1812년 인도 운석 낙하 보고, 18세기 코뿔소 세 마리의 운송 기록, 그리고 기존 목록에 없는 세 건의 화산 분화 후보를 찾아내는 데 성공했습니다. 이는 AI가 인간 연구자가 감당하기 어려운 규모의 자료를 분석하고 새로운 발견을 이끌어낼 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다.
소프트웨어 엔지니어 제시 웨이츠(Jesse Waites)는 네덜란드 동인도회사(VOC)의 435만 쪽 분량 기록과 기타 역사 자료를 단일 GPU로 12시간 만에 처리했습니다. 그는 옛 철자와 문자 인식 오류로 인한 단순 키워드 검색의 한계를 극복하기 위해 의미 기반 검색을 활용하고, 소형 판단 모델 '제브(Jev)'로 수만 건의 검색 결과 후보를 좁힌 뒤 더 큰 언어 모델과 원본 스캔 자료로 교차 검증하는 다단계 AI 파이프라인을 구축했습니다. 이 과정에서 17세기 네덜란드어 코뿔소 표기가 15가지에 달했다는 점은 의미 기반 검색의 필요성을 잘 보여줍니다. AI는 대규모 검색과 독해를 담당했지만, 조사 질문과 방향, 중단 여부 등 핵심적인 판단은 사람이 결정하는 'AI 보조 연구' 방식으로 진행되었습니다.
이번 연구는 AI가 특정 분야의 전문 지식 없이도 방대한 비정형 데이터 속에서 의미 있는 패턴과 정보를 찾아낼 수 있음을 입증했습니다. 특히 1812년 인도 운석 보고는 기존 6개 운석 목록에 없던 기록이며, 확인될 경우 마하라슈트라(Maharashtra) 지역의 최초 운석 낙하 기록을 26년 앞당기게 됩니다. 또한, 자바코뿔소 세 마리의 운송 기록은 현재 멸종 위기에 처한 자바코뿔소의 과거 서식지 분포와 개체 수 연구에 중요한 단서를 제공합니다. 이러한 발견들은 역사학, 지질학, 생물학 등 다양한 학문 분야에 새로운 데이터를 추가하고, 기존 연구의 빈틈을 메우는 데 기여할 것으로 기대됩니다. AI와 인간의 협업이 미래 연구의 새로운 표준이 될 가능성을 시사하는 대목입니다.