인공지능(AI)이 법률, 고고학, 항공 분야에도 활용되고 있다는 사실, 알고 계셨나요? AI는 과거 기록을 해석하고, 현재 시스템을 개선하며, 미래를 설계하는 방식을 혁신하고 있습니다. 복잡한 작업을 빠르게 처리함으로써 사람이 더 중요한 결정에 집중할 수 있도록 돕고 있는 것이죠. 덕분에 다양한 분야에서 새로운 가능성이 열리고 있습니다.
@드롭박스
그렇다면 각 분야에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지 함께 살펴볼까요?
법률 개정을 지원하다
새로운 법은 대부분 기존 법을 기반으로 만들어집니다. 즉, 기존 법을 대체하는 경우는 드물죠. 하지만, 미국 연방법만 해도 그 분량이 2,400만 단어가 넘고, 각 주와 지방 정부가 해마다 수천 개의 법과 규칙을 새로 만들면서, 전체 법 체계는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이 방대한 자료에서 법률을 개정하는 것은 자료 검토 단계에서부터 큰 난관에 봉착하게 됩니다.
한 예를 들어볼까요? 2021년, 캘리포니아는 인종차별 조항이 담긴 부동산 기록에서 제거하도록 하는 AB1466 법안을 통과시켰습니다. 산타클라라 카운티의 경우, 이런 오래된 기록을 약 600만 건 보관하고 있었습니다. 이를 수작업으로 검토하려면 ‘160년’의 시간, ‘2,200만 달러’가 넘는 비용이 들었을 것입니다.
이에 산타클라라 카운티는 스탠퍼드 대학교의 규제, 평가 및 거버넌 연구소(RegLab)와 협력해, Mistral AI의 오픈소스 모델인 ‘Mistral 7B’을 학습시켰습니다. 그 결과, AI 모델은 520만 페이지를 6일 만에 학습을 완료했습니다. 뿐만 아니라 100%의 정확도와 99.4%의 재현율을 기록했습니다.
AI가 관련 문서를 추려내는 지루한 반복 작업을 처리한 덕분에, 검토자의 업무량이 줄었습니다. 검토자는 보다 중요한 업무에 집중할 수 있어 업무질도 향상됐죠.
스탠퍼드의 모델은 과거 기록을 정리하기 위해 만들어졌지만 일부 정부는 법을 만들 때부터 AI를 활용하려 하고 있습니다. 처음부터 혼란을 줄이고, 모순을 피하며, 법을 더 쉽게 이해할 수 있도록 AI를 도입하고 있습니다.
고대의 비밀을 풀다
서기 79년, 베수비오 화산 폭발로 인해 폼페이 뿐만 아니라 인근의 헤르쿨라네움 마을도 뜨거운 진흙과 재로 뒤덮였습니다. 대부분의 고대 유물들은 화산성 물질 덕분에 거의 완벽한 상태로 보존된 반면, 고대 파피루스는 탄화되어 펼쳐볼 수 없었습니다.
켄터키 대학교의 컴퓨터 과학자 브렌트 실스는(Brent Seales)는 오랫동안 해석하지 못했던 이 파피루스를 CT로 스캔하고, AI로 가상 해독하는 방식을 제안했습니다. 이는 고고학 분야에서 AI가 실제 성과를 낸 첫 번째 사례로, 2천 년 동안 잠들어 있던 문헌의 일부를 복원하는데 성공했습니다.
지난 10년 동안 AI 도구의 등장은 가장 난해한 학문 분야로 꼽히는 고고학 분야에 전환점을 마련했습니다. 위성 데이터 분석, 드론 촬영, 이미지 판독을 위한 머신러닝 도구부터, 미해독 문자의 분석, 부서지기 쉬운 파피루스 문서 판독을 위한 알고리즘까지—AI는 고고학의 반복적이고 시간이 많이 드는 과정을 자동화하고 있습니다.
AI는 방대한 데이터를 대신 처리해줌으로써, 고고학자가 더 큰 그림을 보는 데 더 집중할 수 있는 ‘시간’을 선물했고, 연구자들은 “문명의 시작은 어디에서 비롯되었는가”와 같은 근본적 질문으로 돌아갈 수 있게 되었습니다. 즉, 고고학의 본질인 과거를 해석하고 새로운 이야기를 찾는 작업에 더 충실할 수 있는 시대가 열린 것입니다.
항공 안전을 높이다
2009년, 뉴욕 라과디아 공항을 이륙한 비행기가 캐나다 기러기 무리와 충돌하면서 두 엔진이 모두 멈췄던 사고가 발생했습니다. 탑승자 전원이 구조됐지만, 이 사건은 조류 충돌이 항공기 운항에 얼마나 큰 위협이 될 수 있는지를 명확히 보여주었습니다.
비행기 이착륙 시에는 야생동물 충돌과 같은 위험이 있습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 켄트주립대학의 부교수 시합(Shihab)은 동료 엘라헤(Ehaheh)와 AI를 이용해 새의 이동 경로를 실시간으로 예측하는 연구를 진행했습니다.
시합 부교수는 비둘기를 대상으로 그들의 비행 데이터를 분석하고, 주가 예측이나 일기예보에 사용되는 LSTM(단기 메모리 신경망)을 훈련시켜 60초 후 비행 경로를 예측하는 모델을 개발했습니다. LSTM은 비둘기가 움직이는 속도, 최대 고도, 방향 전환 방식과 비행 자세까지 학습했으며, 그 결과 이륙하는 비행기의 100m 이내 비둘기의 비행 경로를 95% 정확도로 예측했습니다. 이 모델을 실제 항공 시스템에 도입한다면, 조류, 조종사, 승객 모두를 보호할 수 있습니다.
현재 AI 활용은 조류 충돌을 넘어서, 항공기 간 충돌 예방, 항공 관제 지원으로 확장되고 있습니다. 아직 상용화까지는 멀었지만, 이륙부터 비행 중, 착륙까지 효율적인 항로 제어를 돕거나, 폭풍우나 난기류를 피하기 위한 항로를 예측할 수 있도록 돕는 연구도 진행 중입니다. 향후 AI는 비행기의 위치, 속도, 위험 요소를 계산해 더 안전한 하늘길을 만드는 보조 기술로 자리 잡을 가능성이 높습니다. 즉, 관제사와 조종사가 더 나은 결정을 내리도록 돕는 협력자로 진화하게 될 것입니다.
AI는 아직 완전하지 않으며, 여전히 인간의 판단과 통제가 필요한 부분이 많습니다. 따라서 각 분야에서 AI를 도입할 때는 신중한 접근이 요구됩니다. 그러나 고대의 문헌을 해독하든, 복잡한 법률을 정리하든, 하늘 위 안전을 지키든, AI는 반복적인 작업을 대신하며 인간이 ‘더 중요한 일’에 집중하도록 돕고 있습니다.
여러분은 AI와 함께 만들어갈 미래를 어떻게 상상하고 계신가요?
