MIT 연구진, 머신러닝으로 향유고래의 '음소 알파벳' 규명

인간만이 복잡한 언어 체계를 가지고 있다는 오랜 통념에 심해의 고래와 인공지능이 새로운 질문을 던졌습니다.

MIT CSAIL과 프로젝트 CETI 연구진은 머신러닝 기술을 활용해 향유고래의 음성 알파벳 체계를 발견했다고 발표했습니다. 고래들이 내는 클릭 소리가 무작위 신호가 아니라, 정교한 조합 규칙을 가진 의사소통 부호 체계라는 연구 결과입니다.

향유고래는 코다라고 불리는 일련의 클릭 음을 통해 소통합니다. 과거 연구를 통해 약 150종의 코다가 기록되었고 일부가 개체나 무리를 식별하는 역할을 한다는 점은 밝혀졌으나, 전체적인 구조와 정보 전달 용량은 베일에 싸여 있었습니다.

음악 기법으로 풀어낸 클릭의 규칙

이번 연구는 지난해 6월 세상을 떠난 저명한 해양생물학자 로저 페인의 연구에 큰 영감을 받았습니다. 연구팀은 셰인 게로 연구원이 동카리브해 도미니카섬 연안에서 수집한 8719개의 향유고래 코다 데이터셋을 머신러닝으로 분석했습니다.

MIT CSAIL 소장 다니엘라 루스는 데이터를 모델에 입력해 시각화한 뒤, 생물학자들과 함께 분석 결과를 교차 검증하는 방식을 취했다고 설명했습니다.

이전 연구들이 단일 코다 자체에만 집중했던 것과 달리, 이번 팀은 고래들 사이에서 주고받는 대화의 맥락을 살폈습니다. 템포, 리듬, 장식음, 루바토 같은 음악 용어를 적용해 소리의 변화를 분류해 낸 점이 특징입니다.

그 결과 연구진은 향유고래의 음성 알파벳을 분리해 냈습니다. 이는 언어학에서 말하는 이중 분절, 즉 독립된 의미가 없는 기본 음소들이 결합해 의미를 가진 더 큰 단위를 형성하는 구조가 인간 언어 밖에서 발견된 최초의 사례일 수 있음을 시사합니다.

왜 중요한가

우리는 이번 연구가 생물음향학과 AI의 결합 방식에서 매우 훌륭한 본보기를 보여주었다고 생각합니다. 사람이 귀로 듣고 직관에 의존하던 영역을 머신러닝 모델의 정밀한 패턴 인식으로 전환해, 객관적인 데이터 구조로 입증해 냈기 때문입니다.

연속적인 노래 형태를 띠는 혹등고래 대신, 불연속적인 클릭 음을 내는 향유고래를 먼저 연구 대상으로 택한 점도 기술적으로 매우 영리한 선택이었습니다. 데이터 분석의 복잡도를 낮추면서 확실한 증거를 확보할 수 있었기 때문입니다.

다만 현시점에서 지나친 환상은 경계할 필요가 있습니다. 알파벳 단위를 찾아냈다는 것이 곧 고래의 언어를 완전히 해석했다는 뜻은 아닙니다. 소리의 구조적 뼈대를 파악한 것과, 그들이 실제로 어떤 메시지를 주고받는지 의미를 이해하는 것은 완전히 다른 차원의 과제이기 때문입니다.

그럼에도 이번 성과는 AI가 인간 중심의 텍스트를 처리하는 데 그치지 않고, 지구상의 미지의 자연 신호를 해독하는 강력한 도구가 될 수 있음을 입증했다는 점에서 의미가 큽니다.