역사 연구를 위한 디지털 기술

이 내용은 <역사 연구를 위한 디지털 기술> : 인공지능(AI)과 머신러닝 보고서 내용 일부 발췌 2부입니다.

기존 글에서는 '세계 10위 대학의 디지털 역사학'을 가볍게 언급했고,

이번 글에서는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 역사학 적용 관련 링크 소개 후

제 사담을 다루겠습니다.

 

참고로 이미 유명한 디지털 역사학 기술인 GIS나 DB 등은 다루지 않았습니다.

이런 건 대학 학부 과정에서도 배우는 걸로 알고 있어요.

 

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[본론-2. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 역사학 적용]

1. https://www.historica.org/blog/ai-in-history-classrooms

이 글 경우 흔한 얘기를 포장해서 서술했을 뿐이란 생각이 들었지만,

그럼에도 한 번 읽어보면 좋을 듯하여 가져왔다.

Revolutionizing History Education Through AI

 

2. https://communities.historians.org/discussion/using-ai-in-history-classes

AI를 Search tool 등으로 사용해야 한다는 접근이 존재한다. 

Using A.I. in History classes | Teaching and Learning History

 

3. https://www.historica.org/blog/ai-innovations-in-history-teaching-and-mapping 

; AI의 강점 중 패턴 능력 등에 초점을 맞춘 글이며,

관련 예시로 ‘Google's Cultural Institute’와 ‘the British Library's Endangered Archives Programme’을 들었다.

AI Innovations in History Teaching and Mapping

 

4. Inquistory (inquistory.com)

https://ww25.inquistory.com/?subid1=20250428-1456-145d-8583-bf63aebd990d

Inquistory is an AI tool for K-12 students to learn history interactively.

상호 연계적으로 역사를 배우는 사이트가 존재했다고 하며, 서비스가 종료되었다.

 

5. Machines Reading Maps

https://www.turing.ac.uk/research/research-projects/machines-reading-maps

 

설명처럼 지도의 정보를 분석하는데 도움을 주는 사이트다.

그러나 이게 실효성이 있는 건지는 잘 모르겠다.

이름만 '머신'일뿐 머신 러닝(자체 신경망 등을 통해 학습 및 개선하는 기능)과 관련 없다.

이런 걸 쓸 시간에 하버드 지도를 쓸 듯하다.

 

6. Pam Pam

https://www.pampam.city/ 

 

PamPam | AI Map Maker for Custom Interactive Maps

 

구글 지도와 동기화되어 있어서 지도 사용이 용이하며

챗GPT 기능이 있어서 학생이 직접 역사 지도 만들 때 챗GPT 도움을 받기 좋다.

지금까지 본 AI 기술 웹사이트 중 이 웹사이트가 가장 학생 친화적이었다.

참고로 [YouTube · 스브스뉴스 K-중학생은 말벌도 조련해~]편에 스크랩을 좋아하는 학생 얘기가 나오는데, https://www.youtube.com/watch?v=LbEePtd7dII

 

이런 학생일수록 Pam Pam 서비스를 좋아할 듯하다.

 

7. MyLens.AI

https://mylens.ai/ 

Visualize what matters with AI | MyLens

 ; AI를 이용하여 타임라인을 만들 수 있다고는 하는데, 학생들이 굳이 이런 걸 이용할지는 잘 모르겠다.

 

8. HelloHistory.ai by Humy https://www.hellohistory.ai/

 

역사 인물과 AI로 채팅할 수 있는 앱이다.

이 앱은 채팅앱 중에서도 다운로드 숫자가 많은 편( 100K+ 다운로드)인데,

채팅앱은 많으나 영어 기반 역사 채팅은 갤럭시 기준 이 앱이 유일하기에 다운로드 숫자가 많은 듯했다.

 

 

9. 방법론 관련 링크

1> https://resobscura.substack.com/p/generative-ai-for-historical-research 

How to use generative AI for historical research

; AI를 통해 핵심을 파악하거나 언어 체계 등을 이해할 수 있다는 이야기. 

 

 2> https://www.weforum.org/stories/2022/07/ai-technology-research-history-science/

6 ways AI is helping us learn more about our past - and future

; 리서치에 도움이 된다는 이야기. (위 내용과 일부 중복)

 

 

3> https://medium.com/@omnicreor/unearthing-the-past-the-revolutionary-role-of-machine-learning-in-historical-research-292444439bfd

“Unearthing the Past: The Revolutionary Role of Machine Learning in Historical Research”

 

; 이 링크는 주로 ML을 다룬다. 

(그렇다고 하여 위 링크와 내용 차이가 많지는 않다.) 

 

4> https://www.womentech.net/how-to/what-role-does-ai-have-in-uncovering-new-insightsin-historical-data

; 이 얘기는 위 얘기와 관점이 조금 다르며, AI의 역할에 대해 다룬다.

 

5> https://blog.royalhistsoc.org/2024/07/11/gen-ai-history-and-historians/

Gen AI, History and Historians | Historical Transactions

 

Generative AI and the (Tame) Digital History Revolution

https://www.historica.org/blog/generative-ai-digital-history-revolution

Unlocking Historical Insights with Generative AI: A New Digital Era

; 이 링크 내용들은 위 얘기의 종합이라고 보면 된다.

 

6> https://www.linkedin.com/pulse/use-ai-within-study-history-nick-clemmow-awtte

The use of AI within the study of history

 

:  AI 사용에 따른 문제점 등을 다룬다.

 

종합 >

[본론-2. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 역사학 적용]의 구성 순서에서 짐작했겠지만,

처음에 다룬 논문 내용이나 끝에 다룬 구글 AI 답변이나 큰 차이가 없다.

*참고로 이 포스팅에서는 논문 내용과 구글 AI 답변을 생략했습니다.*

또한 ‘본론 2의 대부분을 차지하는, 직접 검색해서 찾은 내용’ 또한 구글 AI 답변과 별 다를 바 없다.

그저 차이가 있다면 실 사용례 부분에서 직접 검색한 게 나았다고 접근할 수 있겠으나,

이 또한 검색어에 따라 AI 답변이 나을 수도 있다.

이렇게 된 이유 중 하나로 ‘사학자들의 기술에 대한 이해 부족’을 들 수 있다.

앞서 본론 1에서 언급한 것처럼 ‘AI와 ML의 역사학 적용’ 측면에서 학제간 연구가 계속되었고,

그나마 사학자 위주로 진행된 연구 과제 (하버드 Mapping Past Societies, 서울시립대 사학과 GIS 프로그램)는

주로 지도학에 한정되었다.

이런 상황에서 '사학'과 '인공지능학'을 전부 전공한 사람이 늘지 않는 이상

앞으로도 학제간 연구로 연구가 진행될 것이며,

관련 논문이나 보고서 역시 현재와 비슷하게 서술될 것이다.

Unlocking Historical Insights with Generative AI: A New Digital Era

 

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[결론 : 총론]

지금까지 현시점에서의 AI & ML의 역사학에서의 적용을 살펴보았다. 본론 1 말미에서 언급했듯, 역사 분야 세계대학랭킹 10위권 대학의 역사 수업에서 AI가 잘 다뤄지지는 않는다. 다뤄진다고 해도 주로 규정 혹은 세부 주제에 한정하여 다뤄지고 있으며, 향후 워크숍 등에서 디지털 역사학의 성과를 낸다면, 수업에서도 다뤄지리라 생각한다. 또한 본론 2에서 봤듯, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 역사학 적용은 주로 데이터 활용으로 진행되고 있다. 한국에서도 ‘국사편찬위원회 삼일운동 데이터베이스’ ‘한국사데이터베이스’와 같은 역사학 DB가 존재하며, 작년에는 단순 데이터 활용을 넘어서 데이터 복원과 재현 측면에서 ‘디지털 광개토대왕릉비’를 선보이기도 했다. 다만 한국에서 머신러닝(ML)을 역사학에 적용한 실제 사례는 없는 듯하며, 만약 머신러닝이 사용된다면 앞서 본 스탠포드 대학교의 문학 연구처럼 ‘패턴 분석을 위한 알고리즘을 짠 다음, 시스템이 이 알고리즘을 기반으로 문제를 분석하고 해결해 나가는 식의 접근’이 있을 수 있으리라 생각한다. 일례로 AI에 고려가요를 학습시킨 다음 AI가 자체적으로 고려 언어를 분석하고, 잘못 해석된 부분을 수정하게 만들 수도 있다. 혹은 유튜브 ‘백년전TV’ 혹은 ‘복원왕’ 같은 채널의 연장선에서 기존 사료를 복원 및 재해석할 수도 있다. 다만 ‘이러한 사고가 곧 현실화될 수 있는지’는 의문이다. 지난 2024년에 엔비디아 CEO 젠슨 황이 향후 5년 이내에 AGI(인공일반지능) 시대에 접어든다고 말했으나,4) ‘기술적 특이점’이 확실히 올 것이라고 확답할 수 없다. Emmanuel Le Roy Ladurie가 1968년에 말한 “The historian of tomorrow will be a programmer, or he will not exist.”5)란 문장만 해도 여기서의 tomorrow는 대략 50년이 지난 뒤에 표면화되었을 뿐이고, 진정 기술적 특이점이 온다고 하더라도 앞서 본 것처럼 사람이 그 기술을 활용하지 못한다면 기술 적용은 더 늦어질 것이다.

 

4) https://www.samsungsds.com/kr/insights/artificial_general_intelligence_20240417.html 인간과 유사한 수준의 이해와 처리 능력을 발휘할 수 있는 시스템이 등장함에 따라 시대 또한 변할 것이라는 의미.

5) https://www.technologyreview.com/2023/04/11/1071104/ai-helping-historians-analyze-past/

How AI is helping historians better understand our past

 

 

#디지털역사학 #인공지능 #사학