2026년 10월 21일, 멕시코 국립인류학역사연구소(INAH)에서 공문 한 통이 발송되었다. 공식 데이터베이스 확인 결과, 해당 산꼭대기 좌표에는 어떤 고대 유적도 등록된 적이 없다는 내용이었다. 이 탐사 보고서를 제출한 사람은 남미에서 휴가를 보내던 구글 연구원이었다. 그는 72시간 동안 48개의 AI 에이전트를 동원해 공개 원격 탐사 데이터 속에서 1000년 동안 잠들어 있던 마야 피라미드를 정확히 짚어냈다.
그러나 소셜 미디어를 뜨겁게 달군 기술적 기적은 3주 만에 반전을 맞이했다. 이미 2025년에 발표된 학술 논문에서 전문 연구진이 해당 유적을 정밀하게 실측하고 도면화했던 것이다. AI가 이뤄낸 획기적인 발견은 결국 학계의 기존 성과와 겹치는 ‘재발견’이었음이 확인되었다.
72시간 만에 찾아낸 피라미드, 멕시코 공식 기관도 ‘미등록’ 확인
10월 18일, 구글 연구원 피에트로 미오티(Pietro Miotti)는 페루를 여행하던 중 탐험가 하이럼 빙엄이 현지 농부의 안내를 받아 마추픽추에 도달했다는 일화를 접했다. 문득 한 가지 생각이 스쳤다. ‘당시 탐험가들에게 첨단 연산 능력이 있었다면 탐사는 어떻게 달라졌을까?’ 고고학에 대한 전문 지식이 전혀 없던 미오티는 가장 직관적인 엔지니어링 방식으로 이 가설을 검증해 보기로 했다.
10월 19일 밤, 48개의 AI 에이전트가 클라우드에서 동시에 작업을 시작했다. 방대한 이미지 조각을 훑기 시작한 지 불과 몇 시간 만에 에이전트들은 지형이 유독 특이한 고지대 한 곳을 포착했다. 에이전트들은 공개 자료를 대조한 끝에 이곳이 공식 기록이 없는 공백 지대일 가능성이 매우 높다고 판정했다. 72시간이라는 극히 짧은 소요 시간은 대규모 스캔 작업에서 멀티에이전트가 발휘하는 처리 역량을 입증했다.
10월 20일, 모델의 제안에 따라 미오티는 스페인어로 보고서를 작성해 멕시코 국립인류학역사연구소(INAH)에 제출했다. 다음 날 멕시코 공식 기관은 해당 좌표에 등록된 유적 기록이 없다는 정식 회신을 보냈다. 보고서 제출부터 공식 확인까지, 전체 검증 과정은 단 72시간 만에 끝났다.
험준한 절벽 가장자리에 자리 잡은 이 유적은 높이 812미터의 타원형 피라미드와 평평하게 다듬어진 광장, 그리고 이어진 지반이 높은 안뜰로 구성되어 있었다. 건축 양식으로 미루어 볼 때 서기 250900년 마야 고전기 소규모 행정 중심지의 전형적인 특징과 맞아떨어졌다. 8~12미터의 고도 차와 곧게 뻗은 직선, 직각 모서리 등 자연이 거의 만들어내지 않는 기하학적 형태가 자연 지형 속에서 인공 구조물을 뚜렷하게 드러내 주었다.
17미터 밀림 캐노피를 뚫다: 레이저가 비전문가의 수년 고생을 덜어준 비결
사라진 고대 문명을 찾는 데 있어 가장 큰 장애물은 언제나 열대우림의 울창한 식생이었다. 일반 위성사진에서는 밀림 전체가 빛조차 통과하지 못하는 녹색 융단처럼 보여 지표면의 세부 형태가 두꺼운 나뭇가지와 잎에 완전히 가려진다. 과거 학자들은 지상 탐사대를 꾸려 마체테로 수풀을 베어내며 몇 달씩 헤매고 나서야 겨우 몇 제곱킬로미터 지역을 조사할 수 있었다.
라이다(LiDAR, 빛 탐지 및 거리 측정) 기술은 야외 탐사의 판도를 완전히 바꾸어 놓았다. 장비가 지표면을 향해 촘촘한 레이저 펄스를 쏘아 보내면 대부분의 빔은 빽빽한 나뭇잎에 부딪혀 튕겨 나가지만, 극히 일부 펄스는 잎사귀 틈새를 뚫고 실제 땅 표면에 닿은 뒤 센서로 되돌아온다. 이 기술은 밀림 전체를 정밀하게 디지털 엑스레이로 투시하는 것과 같다.
센서가 기록한 수억 개의 공간 좌표는 정밀한 3차원 ‘포인트 클라우드’를 구성한다. 현지 숲의 두께는 보통 1017미터에 달한다. 알고리즘을 이용해 공중에 떠 있는 초록색 나뭇잎 포인트를 걸러내고 바닥의 지표면 포인트만 남기면 컴퓨터 화면에서 밀림 전체를 지워버릴 수 있다. 1017미터 두께의 빽빽한 숲을 디지털 알고리즘으로 관통함으로써 과거 현장 개척에 들던 막대한 비용과 시간이 순수한 컴퓨팅 처리 시간으로 압축되었다.
미오티가 활용한 데이터는 미국 항공우주국(NASA)의 공개 프로젝트인 G-LiHT 데이터로, 약 1,200제곱킬로미터에 이르는 열대우림 지역을 아우르고 있었다. 1,200제곱킬로미터에 달하는 광활한 영역 앞에서도 비싼 전세기 대여나 비행 허가를 신청할 필요가 없었다. 공개된 과학 연구 데이터가 개인의 탐사 진입 장벽을 완전히 낮춰준 것이다.
그림: 숲을 디지털 방식으로 벗겨내자 광장과 피라미드, 단상 형태의 대지 윤곽이 드러난 산꼭대기 라이다 지표면 뷰. 출처: Pietro Miotti / pietromiotti.com
범용 모델 48개의 분할 격자 탐색: 자연은 직선을 만들지 않는다
이번 탐색에는 고고학 전용 모델이나 별도로 훈련된 이미지 분류기가 전혀 사용되지 않았다. 작업을 수행한 도구는 시중에 나와 있는 기성 범용 멀티모달 모델뿐이었다. 미오티는 직관적인 엔지니어링 전략을 택했다. 범용 모델에 명확한 이미지 판독 지침을 작성해 주고, 나머지 작업은 대규모 병렬 컴퓨팅 연산에 맡긴 것이다.
인식 논리는 소박한 상식에 기초했다. 바로 ‘자연은 규칙적인 직선이나 직각을 거의 만들어내지 않는다’는 점이다. 물길은 구불구불한 강줄기를 깎아내고 바람은 완만한 곡선의 언덕을 남긴다. 반면 반듯한 사각형 테라스와 대칭적인 계단은 인간이 일군 토목 건축의 흔적일 가능성이 매우 높다. 지칠 줄 모르는 초급 보조원 역할을 맡은 48개의 에이전트는 1,200제곱킬로미터의 레이더 이미지 데이터를 격자망으로 잘게 쪼갠 뒤 싱크홀, 동굴, 현대 도로 등을 하나하나 걸러냈다.
에이전트들은 산꼭대기 구조물을 찾아냈고 3곳의 테라스와 평평한 바닥을 가진 웅덩이까지 표시했다. 이 웅덩이는 고대 마야인들이 빗물을 모아두던 저수지(아과다)일 확률이 높았다. 이어 모델은 원본 포인트 클라우드 데이터를 다시 불러와 검증을 진행했다. 피라미드의 윤곽이 나뭇잎으로 인한 왜곡이 아니라 단단한 지표면에서 비롯되었음을 확인한 것이다. 맞춤형 모델 없이 범용 모델과 공간 포인트 클라우드의 교차 검증만으로 몇 주에 걸친 지난한 수작업 선별 과정을 단숨에 건너뛰었다.
그림: 위쪽은 산 전체를 내려다본 라이다 지표면 뷰, 아래쪽은 광장과 피라미드, 단상 형태의 안뜰이 보이는 의례 중심지 확대 상세. 출처: Pietro Miotti / pietromiotti.com
밝혀진 반전: 2025년 학술 논문에 이미 정밀 실측되어 있었다
그러나 기술적 환호는 오래가지 않았다. 11월 11일, 미오티는 블로그 상단에 정정 안내를 올리고 해당 유적이 이미 학계에 보고된 곳이었음을 솔직히 인정했다. 고고학자 프란시스코 에스트라다 벨리(Francisco Estrada-Belli) 연구팀이 2025년 발표한 학술지 논문에서 이 피라미드를 이미 정밀하게 실측해 도면으로 남겨두었던 것이다. 관련 도면은 해당 논문 13~14페이지에 수록되어 있었다.
공식 국가 기록부와 최전선 학술 연구 사이에는 상당한 시차가 존재한다. 에스트라다 벨리 연구팀의 주요 목표는 마야 저지대의 인구 밀도를 추정하는 것이었고 산꼭대기의 작은 거주지는 수많은 표본 중 하나에 불과했다. 문화재 등록 절차가 복잡하고 까다롭다 보니 학술적 발견이 정부 공식 기록에 등재되기까지는 보통 수년의 세월이 걸린다.
48개의 에이전트는 기존 문헌 대조 단계에서 전문 논문을 빠뜨렸고, 이로 인해 ‘미등록’을 ‘미발견’으로 혼동하는 오류를 범했다. 이 사실은 대중의 과열된 분위기를 식혔지만, 동시에 기술적 파이프라인의 효용성을 입증하는 단단한 기준점이 되었다. 전문가의 조언 하나 없이 비전문가가 오직 컴퓨팅 능력만으로 도출해 낸 좌표가 숙련된 학자들이 현장에서 확인했던 결론과 완벽하게 일치했기 때문이다.
논쟁이 드러낸 본질: 탐색의 문턱이 ‘호기심과 연산력’으로 옮겨가다
기술 커뮤니티에서는 이번 사건을 두고 뜨거운 논쟁이 벌어졌다. 비판론자들은 언론의 무분별한 과열을 꼬집었다. 등산객이 오래된 지도를 들고 동일한 유적을 찾아냈다면 언론은 단 한 줄도 보도하지 않았을 것이며, 화제를 모은 유일한 이유는 ‘AI’라는 수식어 덕분이라는 지적이었다.
하지만 학자들 역시 정확히 같은 디지털 방식을 향해 나아가고 있다. 2024년 루크 올드 토머스(Luke Auld-Thomas) 연구팀은 공개 라이다 데이터를 분석해 미기록 대형 마야 도시 발레리아나(Valeriana)를 발견했다. 2026년 이반 슈프라이츠(Ivan Šprajc)의 연구 역시 원격 탐사를 통해 고대 마야의 시장 터로 추정되는 흔적을 확인했다. 전문 학자와 기술을 다루는 비전문가가 공개 데이터라는 동일한 궤도 위에서 마주친 것이다.
미오티가 회고에서 남긴 글은 깊은 인상을 남긴다. “나는 고고학자가 아니며, 이 일이 원래 얼마나 어려운 작업인지조차 몰랐다. 오래된 질문을 하나 골라 가장 직관적인 방식으로 연산 능력을 투입했을 뿐이다. 이 시대에는 순진한 비전문가라는 점이 오히려 하나의 강점이 되고 있다.”
이번 실험의 교훈은 기계의 지능이 학자를 능가했느냐는 질문과 무관하다. 에이전트들은 심오한 추론을 선보인 것이 아니라 기하학적 규칙을 충실히 비교했을 뿐이다. 진정한 변화는 시행착오의 문턱이 완전히 무너졌다는 데 있다. 방대한 공개 데이터와 저렴한 연산 자원이 결합하면서 전문 영역의 벽을 넘는 티켓을 특정 학문 집단이 독점하던 시대는 끝났다. 미지의 영역을 탐구하는 병목 현상은 수십 년간 쌓아온 자격 요건에서 문제를 정의하는 ‘호기심’과 연산 자원을 다루는 ‘실행력’으로 옮겨가고 있다.
참고 링크:
- Pietro Miotti 원문: My AI Agents (Re)discovered a Maya Site in 72 Hours
- 해커 뉴스(Hacker News) 커뮤니티의 AI 마야 유적 재발견 토론
- 더 버지(The Verge) 보도: Google researcher uses AI to find Maya ruins
- Estrada-Belli 등 2025년 학술 논문 (Journal of Archaeological Science: Reports)
