- Opus 5.5로 네덜란드 동인도회사 문서를 탐색해, 선원들이 모리셔스에서 도도새를 잡았다는 1615년 항해일지 기록을 찾음. 기존 연구에서 놓친 자료로 보임
- 전문 지식으로 연구 질문을 정한 뒤, 임베딩 기반 의미 검색과 여러 AI 에이전트의 사료 검토를 결합해 사람이 확인할 후보를 추림
- 같은 탐색에서 붉은뜸부기 기록의 오역을 바로잡고, 무굴 황제 Jahangir의 도도가 어디서 왔는지에 관한 가설도 얻었지만 전달 경로는 아직 입증되지 않음
- AI는 방대한 자료를 지치지 않고 뒤져 새로운 증거를 찾는 데 강하지만, 연구 질문을 만들고 역사적 중요성을 판단하는 능력은 부족함
- 비전문가도 AI로 새로운 학술 자료를 찾을 수 있게 되면서, 연구의 병목은 발견 자체보다 전문가의 검증에 필요한 시간과 관심으로 옮겨갈 전망임
- 보안 연구자 Carter Church는 GPT-6 Astra를 6시간 동안 활용해, 이전까지 해독되지 않았던 나폴레옹 시대 암호를 풀었다고 발표함
- 해독 과정 정리는 재현 가능한 방법론과 함께, 전통적인 학술 형식과는 다른 바이브 코딩 기반 구성으로 1차 사료와 상세 정보를 전달함
- 이런 사례에서 중요한 변화는 결과물의 외형보다 지식을 찾고 검토하는 방식에 있음
- 역사 연구 과제를 받은 최첨단 모델은 자료 검색과 다국어 검토를 병렬로 수행하며, 기존의 개인 연구 과정과 다른 규모로 움직임
- 출발점은 전문 지식에 기반한 구체적인 연구 질문임
- 이번 탐색은 17세기 이국적 동물 교역에 관한 기존 연구와, 도도 관련 장을 포함할 근세 동물 멸종사 저술 계획에서 시작함
- 자료 수집과 검토 과정은 다음 5단계로 구성함
- 전문 지식을 바탕으로 연구 질문을 정함
- 무료로 이용할 수 있고 잘 정리된 대규모 사료 집합을 고름. 이번에는 네덜란드 동인도회사 문서를 모은 GLOBALISE 아카이브를 활용함
- 사료를 내려받아 임베딩 모델로 처리하고 의미 검색이 가능하게 만듦
- 의미 검색으로 후보 구절을 찾은 뒤, 최첨단 모델이 읽고 사람의 검토를 위한 우선순위를 매기게 함
- 질문에 답하는 구절이 있으면 후속 탐색을 하고, 없으면 다른 아카이브나 검색어로 계속 찾음
- 기본 흐름은 사람이 여러 검색어로 역사 데이터베이스를 뒤지고, 흥미로운 구절을 정독한 뒤 탐색을 반복하는 방식과 크게 다르지 않음
- 차이는 병렬 처리 규모와 다국어 독해에 있음
- Opus 5.5 같은 에이전트는 수십 개의 복제 에이전트를 띄워 여러 언어의 자료를 읽을 수 있음
- API 키를 제공하면 탐색 중 새로 찾은 자료에도 직접 임베딩 검색을 수행할 수 있으며, 이번 도도 기록 발견 과정에서도 그렇게 작동함
- 도도는 모리셔스에 살던 큰 새로, 1681년 무렵 과도한 사냥으로 멸종했으며 역사적으로 많은 연구가 축적돼 있음
- 이미 알려진 사료가 풍부하고 선행 연구에서 발견 장소를 추적할 수 있다는 점이 오히려 AI가 추가 자료를 찾기 수월한 조건이 됨
- Opus 5.5의 탐색 과정은 연구 문서에서 확인할 수 있음
- 네덜란드 동인도회사의 수백만 건 기록에서 찾은 자료 대부분은 이미 알려져 있었지만, 1615년 항해일지 한 건은 기존 연구가 놓친 것으로 보임
- 원본 사료는 상선 Wapen van Amsterdam의 선장 Isbrant Cornelisz van Petten이 작성했을 가능성이 높음
- 배는 1615년 4월 모리셔스에 도착했고, 선원들은 동인도까지 남은 항해에 대비해 물과 식량을 확보함
- 기록에는 “많은 육지거북과 도도(dodeersen), 그리고 일부 거위와 앵무새를 잡았다”는 구절이 있음
- Parrish의 2013년 저서 The Dodo and the Solitaire와 전문 논문들을 대조한 결과, 1611~1616년 사이에 공백이 있던 도도 연표에 새로 추가할 기록으로 보임
- 다만 네덜란드어 전사와 번역은 완벽하지 않아 근세 네덜란드어 전문가의 교정이 필요함
- 획기적인 발견까지는 아니지만, 같은 탐색에서 얻은 다른 기록과 결합하면 학술적으로 출판할 만한 결과로 보임
- 같은 탐색에서 모리셔스의 또 다른 멸종 조류인 붉은뜸부기 에 관한 새로운 기록일 가능성이 있는 구절을 찾음
- 네덜란드가 처음 모리셔스를 식민화한 1638년의 기록에 “들닭”을 뜻하는 네덜란드어 velthoenderen이 등장함
- 전문가들은 이미 이 단어가 네덜란드인이 붉은뜸부기를 가리킬 때 사용한 명칭임을 확인한 바 있음
- 해당 구절은 1890년 프랑스 학자의 오역 때문에 놓친 것으로 보임
- 프랑스어 번역은 이를 자고새를 뜻하는 perdrix로 옮겼음
- Opus 5.5는 원본 필사본으로 돌아가 이 번역을 바로잡음
- 무굴 황제 Jahangir 는 살아 있는 도도를 소유했던 것으로 보이지만, 누가 언제 왜 가져다줬는지는 알려져 있지 않음
- 황제의 회고록에도 도도에 관한 기록이 없음
- 궁정 화가 Ustad Mansur가 남긴 그림은 현존하는 도도 묘사 중 가장 정확한 것으로 생물학자들이 인용함
- 그림의 정확한 제작 시점도 불확실함
- 학자에 따라 1625년 무렵 또는 1615년 무렵으로 추정함
- 1628년 영국 상인이 인도에 모리셔스 도도가 있다고 기록했지만, 그림 속 개체가 여기에 포함됐는지는 알 수 없음
- Opus 5.5는 여러 필사본을 탐색한 끝에, Jahangir의 도도가 1616년 포르투갈 예수회 수사가 모리셔스에서 기록한 새와 같은 개체일 가능성을 찾아냄
- 수사는 그 새를 “타조”라고 불렀지만 모리셔스에는 타조가 없음
- 포르투갈어 원문은 소실된 것으로 여겨지며, 모델은 현존하는 프랑스어 번역을 활용함
- 이 “타조”가 사실 도도였다는 해석 자체는 기존에 알려져 있음
- 프랑스어 번역자도 도도로 주석을 달았음
- 새로울 수 있는 부분은 1616년 Goa로 향하던 도중 잡힌 이 새와, 1615~1625년 사이 Jahangir에게 도착한 도도를 연결하는 가설임
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전달 경로는 아직 입증되지 않았음
- 다만 1612년 Goa의 포르투갈인에게서 Jahangir 궁정으로 아메리카 칠면조가 전달된 경로는 명확히 알려져 있어, 추가 추적의 단서가 됨
- 이 연결을 더 확실히 입증한다면, 가장 유명하고 과학적으로 중요한 개체일 수 있는 무굴 궁정 도도의 기원을 밝히는 성과가 될 수 있음
- 이번 탐색은 최첨단 AI가 독립적인 아카이브 탐색으로 새로운 역사 자료를 찾아낼 수 있음을 보여줌
- 반면 적절한 질문을 만들거나 발견의 중요성을 판단하는 능력은 아직 부족함
- 현재 AI의 강점은 사실상 디지털 방식으로 양을 세는 일에 가까움
- 지루해하지 않고 방대한 데이터에서 기존 해석을 뒷받침하거나, 잠재적으로 반박할 증거를 찾을 수 있음
- 새로운 아이디어를 스스로 만드는 데는 상대적으로 약함
- 가장 잘 작동하는 조건은 두 학문 분야의 경계에서 사람이 만든 질문을 주고, 정해진 사료를 바탕으로 체계적으로 답을 찾게 하는 것임
- Opus 5.5와 GPT-6는 여러 차례 최대 12개의 독립 에이전트를 띄웠지만, 세부 사항에 파고들다가 연구의 초점을 잃기도 함
- 한 에이전트는 영국 선장 Jonathan Hide가 모리셔스의 네덜란드 식민지에서 값비싼 흑단과 “바다소 두 마리”를 훔쳤다는 새로운 기록을 찾음
- 네덜란드 관리가 항의하자 선원 중 목수가 도끼로 관리의 머리를 쪼개겠다고 위협함
- 선장은 육지거북 약 20마리도 싣고 떠나면서, St Helena에 풀어 번식시키려 한다고 말함
- 이 기록은 환경사와 동물 이주 역사에서 중요함
- 해당 동물인 모리셔스 거대육지거북도 이후 멸종함
- 거북들이 수천 마일 떨어진 St Helena에 실제로 도착했는지는 알 수 없음
- Hide의 배가 귀국 항해 중 Azores 인근에서 침몰했다는 사실은 알려져 있음
- 근세 사람들이 작물과 동물을 다른 지역으로 옮긴 사례로서, 이 기록은 향후 연구 출판물에 활용할 만함
- 에이전트는 종종 연구자가 직접 읽거나 검증하기 어려운 분야로 벗어나며, 결과를 확인하려면 고도의 전문 지식이 필요함
- 잉카의 키푸(khipu)를 몇 시간 탐색한 결과도 실제로 결정적인지 판단하기 어려웠음
- Gary Urton 같은 전문가라면 판단할 수 있겠지만, 평생 연구한 전문가에게 AI가 몇 시간 만에 만든 질문을 검토해 달라고 요청하기는 부담스러움
- 핵심 과제는 인간 전문가와 AI 연구 에이전트의 협업임
- 10년 넘게 연구해 온 분야의 자료는 직접 검토할 수 있음
- 반면 지식이나 검증 인맥이 없는 비전문가가 실제로 새로운 학술 영역에 진입했을 때, 결과를 어떻게 확인할지는 해결되지 않음
- Carter Church의 암호 해독 사례는 전문가의 시간 비용이 오랫동안 발견을 막아왔음을 보여줌
- 1970년에도 암호가 쓰인 시대의 프랑스어, 손으로 그린 기호 1,300개를 판독할 인내심, 통계 지식을 갖춘 전문가라면 풀 수 있었겠지만, 군사 학술지의 도판 한 장에 몇 주를 쓰기는 어려웠음
- Church는 모델 실행 6시간과 자신의 저녁 몇 차례를 투입했으며, Tomokiyo는 접수되는 해답을 기록하는 속도보다 해답이 도착하는 속도가 빠르다고 전함
- Church는 여러 분야의 미해결 문제 목록이 줄어들고, 그 해결자 중 단순한 호기심에서 출발한 사람이 늘어날 것으로 예상함
- AI 에이전트를 활용하는 비전문가들이 도도, 근세 약물 교역, 19세기 의식 과학사 같은 주제를 탐색하는 것은 환영할 만함
- 다만 가까운 미래의 병목은 연구 결과의 생산 자체보다 좁은 분야 전문가의 시간과 관심이 될 전망임
- 수학자 Terrence Tao의 블로그에 실린 기고문은 “훨씬 더 많은 수학자가 필요해질 것”이라고 내다봄
- AI가 찾아낸 자료가 늘어날수록 이를 검증하고 역사적 의미를 판단할 역사학자와 인문학자가 더 많이 필요해질 것