책이라기보다 탄소 덩어리처럼 보였던 **베수비오 화산으로 타버린 파피루스 두루마리 (Vesuvius-burned papyrus scroll)**가 손으로 직접 펼치지 않고도 20개 열의 숨겨진 텍스트를 드러냈습니다.

Guardian World에 따르면, 연구진은 헤르쿨라네움(Herculaneum)에서 회수된 두루마리인 PHerc 1667의 생존 부분을 가상으로 펼쳤으며, **인공지능 (artificial intelligence)**의 도움을 받아 1미터 이상의 탄화된 파피루스를 읽어냈습니다. 이 텍스트는 윤리, 예술, 인간 행동에 관한 **스토아 철학 (Stoic philosophy)**을 다루고 있으며, 기원전 2세기 또는 3세기 후반의 것으로 추정됩니다.

AI가 읽어낸 베수비오 파피루스 두루마리가 고대 철학에 왜 중요한가?

AI가 읽어낸 베수비오 파피루스 두루마리라는 문구는 마치 기술적인 쇼처럼 들릴 수도 있습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 진정한 성과는 '접근성'에 있습니다. 안전하게 펼칠 수 없었던 텍스트가 물체를 파괴하지 않고도 읽을 수 있게 된 것입니다.

이는 헤르쿨라네움의 탄화된 두루마리들이 오랫동안 가혹한 보존 문제를 제기해 왔기 때문에 중요합니다. 이 두루마리들은 **서기 79년 베수비오 화산 (Mount Vesuvius in AD79)**의 폭발에서 살아남았지만, 이들을 보존한 바로 그 열기가 이들을 다루기 거의 불가능하게 만들었습니다. PHerc 1667을 펼치려 했던 이전의 시도들은 이를 손상시켰습니다. 가디언(The Guardian)의 보도에 따르면, 이 두루마리는 어느 시점에 반으로 쪼개졌으며, 이전의 언래핑(unwrapping) 시도들은 외부 층이 벗겨지거나 분해되는 결과를 초래했습니다.

새롭게 밝혀진 텍스트는 자극적인 "잃어버린 비밀"이 아닙니다. 그 가치는 더 조용하고 진지합니다. 이는 학자들이 파편을 통해 추론하도록 강요하는 대신, 스토아 전통에 속하는 것으로 보이는 고대 철학 저작으로부터 직접적인 증거를 얻을 수 있게 해줍니다.

XOOMAR 분석: 이번 돌파구는 AI가 고대 철학을 "이해"한다는 것이 아닙니다. AI는 이해하지 못합니다. 돌파구는 머신러닝 (machine learning)이 파피루스학자들이 연구를 수행할 수 있을 만큼 보이지 않는 잉크 신호를 가시화하는 데 도움을 줄 수 있다는 점입니다. 기계는 문을 열어줄 뿐입니다. 그 문을 통과하는 것은 여전히 학자들의 몫입니다.

베수비오 화산은 어떻게 파피루스 두루마리를 읽을 수 없는 탄소 덩어리로 만들었는가?

이 두루마리는 나폴리 인근 **헤르쿨라네움 (Herculaneum)**에 있는 호화로운 로마 빌라의 도서관에서 발견되었습니다. 이 빌라는 서기 79년 (AD79) 베수비오 화산이 폭발하여 인근의 폼페이를 파괴했을 당시, 열기에 의해 타격을 입고 재 아래에 매몰되었습니다.

그 재앙은 역설적인 상황을 만들어냈습니다. 파피루스들은 보존되었으나, 거의 사용할 수 없는 형태로 변해버렸기 때문입니다. 층층이 쌓인 구조는 탄화 (carbonized)되고, 압착되고, 뒤틀리고, 서로 융합되었습니다. 그 결과, 글자가 검게 변한 말려 있는 롤(roll) 내부에 갇혀 있는 3차원 물체가 되었습니다.

물리적인 도전 과제는 매우 심각합니다:

더 넓은 범위의 헤르쿨라네움 컬렉션은 현존하는 가장 중요한 고대 도서관 중 하나입니다. 국립 인문학 재단 (National Endowment for the Humanities)은 이 저장소를 율리우스 카이사르의 장인이 소유했던 것으로 추정되는 빌라에서 1752년에 발견된 1,800개 이상의 탄 검게 그을리고 탄화된 파피루스라고 설명합니다.

전통적인 보존 도구들은 한계에 부딪혔는데, 이 두루마리들이 단순히 부서지기 쉬운 책이 아니라 압축된 아카이브 (archives)이기 때문입니다. 부주의하게 펼치면 텍스트가 먼지로 변할 수 있습니다.

인공지능은 어떻게 두루마리를 펼치지 않고 읽을 수 있는가?

가상 언랩핑 (Virtual unwrapping)은 스캐닝에서 시작됩니다. 연구진은 두루마리 내부 구조의 고해상도 이미지를 캡처한 다음, 롤 내부의 휘어진 층들을 추적합니다. 그 층들은 디지털 방식으로 분리되고 평면화되어, 파피루스를 움직이지 않고도 기록 면을 조사할 수 있게 됩니다.

그다음 인공지능 (AI)이 과정에 투입됩니다. **머신러닝 모델 (Machine-learning models)**은 스캔 데이터에서 잉크에 해당할 수 있는 미세한 패턴을 찾아내도록 훈련됩니다. 헤르쿨라네움 두루마리의 경우, 잉크와 파피루스가 모두 탄화되었기 때문에 이 작업은 특히 어렵습니다.

유용한 비유를 들자면 다음과 같습니다: 의료용 스캔을 통해 모든 페이지를 재구성한 다음, 숨겨진 글자를 픽셀 단위로 강화하여 짓눌리고 검게 변한 책을 읽으려고 시도하는 상황을 상상해 보십시오.

하지만 AI가 클릭 한 번으로 두루마리를 번역하는 것은 아닙니다. AI는 잉크 신호일 가능성이 높은 부분을 식별하는 데 도움을 줍니다. 글자를 확인하고, 단어를 조합하며, 열(column)의 순서를 따르고, 텍스트를 해석하는 작업은 여전히 인간 전문가가 수행해야 합니다.

University of Kentucky의 컴퓨터 과학자인 Brent Seales 교수가 이 연구의 토대를 마련했습니다. 2023년에 시작된 Vesuvius Challenge는 그의 연구를 바탕으로 구축되었으며, 팀들이 고해상도 X-ray 이미지를 사용하여 탄화된 두루마리를 읽을 수 있도록 AI 및 기타 소프트웨어를 활용하도록 권장했습니다.

“사람들은 이제 이것이 가능하다는 것을 알고 있으며, 이제 우리는 [텍스트가] 실제로 무엇을 의미하는지 탐구하고 있습니다.”라고 Seales는 말했습니다. “저에게 그것은 월드컵과 같습니다. 저는 방금 월드컵에서 우승했습니다. 그것이 저의 승리입니다.”

연구진은 새로 밝혀진 스토아 철학 텍스트에서 무엇을 발견했는가?

주요 결과는 구체적입니다. 연구진은 PHerc 1667에서 발견된 1미터 이상의 탄화된 파피루스 전반에 걸쳐 이전에 숨겨져 있던 **20개 열(column)**의 글자를 복원해냈습니다.

제목과 저자는 아직 알려지지 않았습니다. 하지만 University of Naples Federico II의 파피로학자(papyrologist)인 Federica Nicolardi와 동료들은 이 텍스트가 스토아 철학 논문인 것으로 보인다고 주장합니다. 이 저작물은 스토아 학파의 세 번째 수장이었던 Chrysippus가 작성했을 가능성이 있지만, 이는 확정된 식별이라기보다는 분석에 기반한 추정입니다.

텍스트는 Chrysippus의 조카이자 제자인 Aristocreon을 언급합니다. 또한 충동(impulse)으로 자주 번역되는 스토아 용어인 hormē에 대해 논하며, 이성을 통해 행동을 조절하지 못하면 해로운 격정(passions)으로 이어지고 자신의 목표에서 벗어날 수 있다고 경고합니다. 또 다른 개념은 스토아 철학에서 최고의 덕목으로 다뤄지는 실천적 지혜, 즉 phronēsis입니다.

“우리가 어떤 것에 대해 탐구할지라도, 어떤 방식으로든 우리 자신과 우리 자신의 본성으로부터 벗어난다면 우리는 그것을 파악할 수 없을 것이다.”

Nicolardi는 이 결과를 전체 방법론에 대한 입증 사례로 설명했습니다:

“우리가 두루마리 전체를 확보한 것은 아니지만, 남아있는 객체를 펼쳐낼 수 있었다는 점은 매우 중요한 결과입니다. 이는 우리가 이러한 객체들을 완전히 펼쳐낼 수 있음을 보여주기 때문입니다.”

AI가 범용 데모(general-purpose demos)에서 전문 연구 분야로 전환되는 과정을 추적하는 독자라면, Elite Researchers Bolt Google AI for OpenAI, Anthropic에 대한 XOOMAR의 보도는 왜 기술적 인재와 모델 역량이 이제 소비자용 챗봇(consumer chatbots)의 범위를 훨씬 넘어 중요해졌는지에 대한 별도의 관점을 제공합니다. 또한 기술적 제약의 또 다른 측면에서는, GTA 6 Console Prices Slam Late Buyers Before Launch를 통해 하드웨어 접근성이 사용자가 실제로 경험하는 것을 어떻게 결정짓는지 보여줍니다.

베수비오 두루마리는 고대 문헌 해독에 있어 AI의 한계에 대해 무엇을 말해주는가?

PHerc 1667은 결과가 상당하면서도 여전히 제한적이라는 점에서 강력한 미니 사례 연구(mini case study)가 됩니다. 연구진은 단순히 흩어진 글자가 아니라 연속된 텍스트를 복원해냈습니다. 하지만 이 과정은 스캐닝 (scanning), 레이어 매핑 (layer mapping), 모델 학습 (model training) 및 전문가 검토 (expert review)에 의존했습니다.

위험 요소는 명백합니다. AI는 잉크처럼 보이지만 신뢰할 수 없는 패턴을 드러낼 수 있습니다. 글자가 불완전할 수 있고, 단어의 끊김이 불확실할 수 있습니다. 열(column)의 순서도 중요합니다. 단편적인 정보는 독자로 하여금 증거가 뒷받침하는 것보다 더 강력한 주장을 하도록 유혹할 수 있습니다.

학자들은 글자의 모양을 확인하고, 그리스어 어휘를 비교하며, 열을 가로질러 읽고, 구절이 철학적으로 의미가 있는지 테스트함으로써 확신을 쌓아갑니다. 이번 사례의 경우, 스토아학파 (Stoic)에 대한 해석은 내용, 연대, 내부 참조 및 개념적 어휘에 근거하고 있습니다.

XOOMAR 분석: AI는 학자들이 조사할 수 있는 규모를 변화시킵니다. 하지만 그것이 입증 책임 (burden of proof)을 없애주지는 않습니다. 가장 강력한 주장들은 여전히 느린 문헌학적 검토 (philological review)를 견뎌내는 것들이 될 것입니다.

AI가 헤르쿨라네움의 매몰된 도서관에서 더 많은 유실된 서적을 복원하는 데 도움을 줄 수 있을까?

다음 단계는 단 하나의 두루마리보다 더 큰 규모입니다. 만약 동일한 가상 언랩핑 (virtual unwrapping) 기술이 확장 가능하다면, 파괴적인 취급 없이도 더 많은 미개봉 또는 판독 불가능한 헤르쿨라네움 (Herculaneum) 텍스트를 읽을 수 있게 될 것입니다.

동일한 노력의 결과로 이미 또 다른 성과가 나왔습니다. 연구진은 또 다른 두루마리를 가상으로 언랩핑 (unwrapped) 하여 **“Philodemus, On Gods, Book 8”**이라는 문구를 발견했으며, 이를 통해 On Gods가 여러 권으로 구성된 저작임을 처음으로 입증했습니다. 이전에는 첫 번째 권만이 확인된 상태였습니다.

Nicolardi는 이러한 변화를 명확하게 표현했습니다:

“이 미개봉 헤르쿨라네움 두루마리들은 죽은 책처럼 보이지만, 그렇지 않습니다. 그들은 다시 말을 하기 시작하고 있습니다.”

이제 관전 포인트는 AI가 베수비오 (Vesuvius) 파피루스 두루마리를 읽는 데 도움을 줄 수 있는지 여부가 아닙니다. 그 질문에 대한 답은 이미 나왔습니다. 더 어려운 시험대는 연구자들이 컴퓨터 과학자 및 파피롤로지스트 (papyrologists, 파피루스 학자)들과 충분히 협력하여, 신호 (signal)와 희망 섞인 독해 (wishful reading)를 구분해 내면서 더 많은 스캔 데이터를 신뢰할 수 있는 판본으로 전환할 수 있느냐 하는 것입니다.

이것이 중요한 이유

• AI는 베수비오에서 불에 탄 두루마리를 물리적으로 열지 않고도 숨겨진 텍스트 20개 열 (columns)을 밝혀내는 데 도움을 주었습니다.
• 이번 발견은 학자들에게 고대 스토아 철학 저작으로부터 얻은 새로운 직접적인 증거를 제공합니다.
• 이 방법은 이전에는 읽을 수 없었던 취약한 헤르쿨라네움 두루마리들로부터 더 많은 텍스트를 복원하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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