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AI 에이전트 48개가 찾은 마야 유적, 지난해 논문에 이미 있었다
글 · 정우석
AI 에이전트 48개가 찾아낸 마야 유적은 이미 논문에 있었다.
구글 연구원 피에트로 미오티는 11월 10일 멕시코의 미등록 유적을 AI로 찾았다고 공개했지만, 11월 11일 기존 연구를 놓쳤다고 정정했다.
해당 장소는 프란시스코 에스트라다벨리 등의 2025년 연구에 이미 지도화돼 있었으며, 미오티도 이를 자신의 글에 명시했다.
실험은 10월 페루 여행 중 시작됐고, 공개 라이다 데이터가 더 풍부한 마야 지역으로 탐색 대상을 옮겼다.
미오티의 설명에 따르면 에이전트들은 NASA 라이다 자료 약 1,200㎢를 이미지로 바꾼 뒤 지침에 따라 피라미드·기단·광장처럼 보이는 형태를 골랐다.
별도 전용 분류기를 훈련한 방식은 아니었고, 아이디어부터 멕시코 국립인류학역사연구소(INAH)의 회신까지 걸린 시간은 72시간 미만이었다.
하지만 이 속도는 새로운 유적을 학술적으로 검증하는 데 걸린 시간이 아니다. 실험·정정 기록
실패 지점은 지형을 읽는 단계와 발견의 신규성을 입증하는 단계 사이에 있었다.
- 탐지: 라이다는 숲의 틈을 통과해 지면에서 돌아온 레이저 신호로 지형을 파악하며, AI는 가공된 이미지에서 후보 구조물을 추린다.
- 등록 확인: INAH의 기록에 없다는 회신은 해당 기관의 등록 상태를 알려줄 뿐, 학계에도 알려지지 않았다는 증거가 되지 않는다.
- 신규성 검증: 기존 논문의 지도와 도판까지 대조해야 하며, 문헌 검색에서 결과를 못 찾았다는 이유로 최초 발견을 선언할 수는 없다.
인사이트
AI가 후보를 찾는 속도가 빨라질수록 기존 지식과 대조하는 검증 단계의 가치가 커진다. 과학 연구용 에이전트의 경쟁력은 처리량과 함께, 전문가가 확인할 수 있는 근거를 얼마나 충실히 제공하느냐로 평가해야 한다.
자주 묻는 질문
- 그럼 AI가 유적 자체를 지어낸 거야?
- 유적 자체를 지어낸 사건은 아니다. 미오티가 정정한 내용은 AI가 지목한 장소가 이미 2025년 연구에서 지도화됐으며, 에이전트들이 문헌 검토 중 이를 놓쳤다는 것이다.
- 정부 기록에 없으면 새 발견 아닌가?
- 정부 기관의 등록부에 없다는 사실만으로 학계에도 알려지지 않은 장소라고 판단할 수 없다. 이번 사례에서는 INAH의 미등록 회신과 기존 논문의 지도화 기록이 함께 존재했다.
- 에이전트 48개나 썼는데 왜 못 걸렀어?
- 미오티의 설명에서 48개 에이전트는 라이다 이미지를 살펴보는 데 투입됐으며, 문헌 검증을 각각 독립적으로 수행했다는 뜻은 아니다. 에이전트 수가 많아도 기존 논문과의 대조가 불충분하면 같은 누락을 걸러내지 못할 수 있다.
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