인문학 연구에서 AI와 기계학습의 적용 사례

  21세기에 들어서면서 인공지능(AI)과 기계학습(Machine Learning)은 더 이상 공학이나 데이터 과학 분야에 국한되지 않고 다양한 학문 영역으로 확산되고 있다. 특히 전통적으로 ‘인간’을 중심에 두고 인간의 가치, 문화, 언어, 철학적 사유를 탐구해온 인문학 분야에서도 AI의 활용은 빠르게 확대되고 있다. 이러한 변화는 단순히 기술의 도입 차원을 넘어서 인문학적 연구 방법 자체와 연구자의 역할, 학문적 패러다임을 재구성하도록 만든다. 디지털 인문학(Digital Humanities)이 태동하면서 방대한 텍스트와 문화 데이터를 계산적으로 분석할 수 있게 되었고, 여기에 AI와 기계학습이 결합하면서 이제는 텍스트 마이닝, 의미망 분석, 이미지·음성인식 등 다양한 연구 방법론이 실현 가능해졌다.

하지만 인문학 연구자들 사이에서는 “AI가 인간의 해석을 얼마나 대체할 수 있는가?”, “기계적 분석이 인간의 심층적 이해와 어떤 관계를 형성하는가?”라는 철학적 논의도 여전히 이어지고 있다. 따라서 본 글에서는 인문학 연구에서 AI와 기계학습이 구체적으로 어떠한 방식으로 적용되고 있는지를 다섯 가지 영역으로 나누어 살펴본 뒤, 그 의미와 한계, 그리고 향후 전망을 제시하고자 한다.

 

 텍스트 마이닝과 고전 문헌 해석

인문학의 가장 큰 자원은 방대한 양의 텍스트다. 고전 문학, 철학서, 종교 경전, 사상가들의 저작물, 역사 기록물 등 수천 년간 축적된 텍스트는 전통적으로 세밀한 ‘정독(close reading)’을 통해 분석되어 왔다. 그러나 방대한 자료를 단일 연구자가 일일이 해석하는 것은 어렵기 때문에 연구의 범위에 한계가 있었다. AI와 기계학습 기반의 텍스트 마이닝은 이러한 한계를 뛰어넘는 수단으로 활용된다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP)를 이용하면 고대 라틴어, 그리스어, 한문과 같은 고전 언어의 텍스트를 분석하고 번역 보조 자료를 만들어낼 수 있다. 또한 단순히 단어 빈도를 계산하는 수준을 넘어 기계학습 알고리즘을 통해 특정 시대의 사상적 경향, 철학적 개념망, 문학적 상징 구조 등을 규명할 수 있다. 대표적으로 셰익스피어의 작품이나 조선 시대 문헌을 대상으로 한 자동 키워드 추출, 주제 모델링(topic modeling) 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이를 통해 시대별 언어 사용 변화와 문화적 배경을 새로운 관점에서 조망할 수 있다. 즉, 텍스트 마이닝은 인문학적 해석의 보조 도구일 뿐 아니라, 인간 연구자가 관찰하기 어려웠던 패턴과 구조를 발견하도록 돕는 동시에 기존 연구 방법을 근본적으로 확장시키는 역할을 한다.

역사 연구와 데이터 시각화

역사학 연구에서도 AI와 기계학습의 적용은 가속화되고 있다. 과거의 역사 자료가 대부분 텍스트 형식으로 기록되어 있지만, 최근에는 행정문서, 통계자료, 민간 기록들이 디지털화되면서 연구자들은 훨씬 방대한 데이터를 다루게 되었다. 기계학습 기반 알고리즘은 이러한 빅데이터 속에서 의미 있는 패턴을 추출하는 데 효과적이다. 예를 들어 인구 통계 자료와 경제 지표를 머신러닝으로 분석하면 특정 시기의 사회 구조 변화를 예측하거나 경제·정치 구조의 상호작용을 규명할 수 있다. 또한 네트워크 분석 기법은 특정 역사적 인물들 간의 서신 교환이나 연대 조직을 시각적으로 드러내어 권력 관계와 사회적 연결망을 보다 명확히 보여준다. 더 나아가 AI는 역사 지도 제작에도 활용된다. 전쟁, 무역, 종교 확산과 같은 사건이 지역적으로 어떻게 확산되었는지를 시각화하거나, 기계학습 모델을 통해 특정 사건의 중심지가 어디였는지를 분석하는 연구도 가능하다. 이는 단순히 기록에 의존한 해석을 넘어 데이터 기반의 역사적 추론을 가능하게 한다.

언어학과 의미망 분석

언어학은 인문학 중에서도 AI와 가장 밀접하게 연결된 분야 중 하나다. 언어는 결국 데이터의 집합으로 볼 수 있고, 자연어 처리 기술이 발달하면서 구조 분석, 의미 해석, 기계 번역과 같은 연구가 활기를 띠고 있다. 예를 들어, 단어 임베딩(word embedding) 기법을 활용하면 특정 시대의 문헌에서 사용된 단어들이 어떤 의미 관계를 형성했는지 분석할 수 있다. ‘자유’, ‘의무’, ‘권리’와 같은 핵심 개념이 시대에 따라 어떤 단어군과 함께 등장했는지를 살펴보면 철학적·사회적 담론의 변화를 추적할 수 있다. 또 학습된 AI 모델은 방대한 다국어 자료를 비교 분석해 언어 간 유사성과 차이를 드러내거나, 특정 언어의 진화 과정을 시뮬레이션하는 데 활용된다.

뿐만 아니라, 기계학습 기반의 번역 도구는 고전 문헌을 현대어로 옮기는 과정에 큰 도움을 준다. 사람의 해석이 여전히 필요하지만, AI 번역은 연구자가 일차적으로 의미 구조를 파악하는 데 효율적인 도구가 되고, 결과적으로 언어 장벽을 허물어 전 세계 인문학 연구자들 간 협업을 가능하게 한다.

문화·예술 분석과 창작 보조

인문학은 단지 텍스트 연구에 국한되지 않고 예술과 문화의 해석에도 뿌리를 둔다. 이 영역에서도 AI와 기계학습은 활발히 적용되고 있다. 예컨대 미술사 연구에서는 이미지 인식 알고리즘을 활용하여 특정 화가의 화풍 특징을 분석하거나 위작 여부를 판별한다. 또한 음악 데이터 분석에서는 선율, 화성, 리듬 패턴을 기계학습 모델로 학습해 특정 시대 음악의 특징을 밝히고 장르 간 상호 관계를 추적할 수 있다. 더 나아가 최근에는 AI가 단순한 분석을 넘어 창작 영역에도 활용된다. 시와 소설의 자동 생성, 회화 스타일의 변환, 음악 작곡 등이 대표적이다. 물론 기계가 만들어낸 결과물이 인간의 예술적 깊이에 도달했다고 보기는 어렵지만, 예술가와 연구자에게 새로운 영감을 제공하는 보조 도구로는 충분히 유의미하다. 나아가 AI가 제안한 패턴이나 창작물을 통해 인간은 오히려 예술과 문화의 본질이 무엇인지 재고하게 된다. 즉, AI는 연구 도구이자 철학적 성찰의 계기를 동시에 제공한다.

철학적·윤리적 탐구와 메타 인문학

마지막으로, AI와 기계학습이 인문학에 적용되는 궁극적인 의미는 단순한 연구 도구의 발전을 넘어선다. 인공지능 자체가 하나의 철학적 주제로 떠오르고 있기 때문이다. 인공지능이 의사결정을 내리는 과정은 전통적 윤리학과 정치철학의 문제를 새롭게 환기시킨다. 예를 들어, 자율주행차의 알고리즘이 사고 상황에서 누구를 우선적으로 보호해야 하는가 하는 문제는 ‘윤리적 기계’ 논쟁을 촉발시켰다. 또 인공지능의 창작물에 저작권을 인정해야 하는가, 인간의 창의성과 기계의 산출물은 어떻게 구분되는가 하는 문제는 예술철학과 법철학의 영역에서도 깊은 논의가 되고 있다. 나아가 일부 철학자들은 기계학습을 ‘사유하는 주체’의 은유적 표상으로 해석하면서, 인간의 인식론적 한계와 비교한다. 인문학적 방법론을 통해 우리는 AI의 본질을 인간성 탐구의 일부로 받아들일 수 있으며, 이런 관점에서 AI는 ‘연구 대상이자 연구 도구’라는 이중적 지위를 갖게 된다.

 

  AI와 기계학습은 인문학 연구에 혁명적인 가능성을 열어주었다. 고전 문헌과 방대한 역사 자료를 분석하는 텍스트 마이닝, 역사와 사회 패턴을 밝혀내는 데이터 분석, 언어학적 의미망 연구, 예술적 창작 보조, 나아가 철학적 성찰에 이르기까지 AI의 적용은 인문학의 거의 모든 영역에 침투하고 있다. 이는 단순히 도구의 확장을 넘어 인문학 방법론 자체를 변화시키고, 인간과 기계의 관계, 해석과 계산의 관계를 다시 묻게 한다. 물론 기술적 분석이 인간적 이해를 완전히 대체할 수는 없다. 인문학의 핵심은 여전히 인간 경험과 가치, 해석적 깊이에 있기 때문이다. 그러나 AI와 기계학습은 이러한 탐구를 보완하고 확장하는 결정적 수단으로 기능한다. 따라서 앞으로의 인문학은 AI와 협력하여 새로운 지식을 창출하는 ‘융합적 학문’으로서의 길을 걸어갈 것이다. 이는 기술과 인문학이 대립하는 것이 아니라 상호 보완적인 관계를 이루어, 인간 이해의 지평을 넓히는 중요한 전환점이 될 것이다.