AI와 아카이브(AI 문고)

AI가 되살린 기록은 원본인가, 추정인가
느린 기록의 시간과 빠른 AI의 시간이 충돌하는 지점에서 출발한다. AI는 탄화된 고대 두루마리를 읽고, 방대한 손글씨 문서를 판독하며, 《승정원일기》 같은 기록을 번역해 과거를 새롭게 열어 준다. 그러나 AI가 복원한 것은 원본 그 자체가 아니라 기존 기록과 학습 데이터에 근거한 추정일 수 있다. AI가 무엇을 학습했으며, 무엇을 기억하지 못하는가. 인류의 기록에는 특정 언어와 성별, 권력의 흔적이 과잉 대표되어 있고, 기록되지 않았거나 지워진 기억은 애초에 데이터에 존재하지 않는다. 더 큰 문제는 AI가 이 침묵 앞에서도 침묵하지 않고 그럴듯한 답을 만들어 낸다는 데 있다. 모델 내부에서는 텍스트가 수치로 압축되면서 출처와 맥락이 희미해지고, 진실보다 개연성이 우선될 수 있다. 따라서 AI 시대의 아카이브에는 출처를 밝히고, 원질서를 존중하며, 진본성과 책임의 연쇄를 보증하는 일이 더욱 중요해진다. 소수 기업의 모델이 집단기억을 재구성하고 AI 에이전트가 판단에 개입하는 시대일수록 누가 어떤 근거로 결정했는지를 기록해야 한다. 기록학과 문헌정보학, 역사학의 오래된 원칙을 통해 AI를 비추며, 기술이 빨라질수록 기록을 지키는 사람의 역할은 오히려 더 선명해진다고 말한다.

아카이브와 AI의 시간은 거꾸로 흐른다

01 읽을 수 없던 것을 읽어 내다
02 흩어진 것을 연결하다
03 손상된 것을 되돌리다
04 우리의 기억이 데이터가 되다
05 누가 기록에 남는가?
06 입을 다문 아카이브
07 모델이라는 이상한 보관소
08 그럴듯한 거짓
09 누가 기억을 통제하는가?
10 에이전트와 아키비스트

송치호 부산대학교에서 역사를 전공했고, 물류 네트워크 시스템 개발자로 경력을 시작했다. 2002년에 국가기록원의 전신인 정부기록보존소의 기록 관리 시범 사업에 참여하면서 기록 관리 영역에 첫발을 들였고, 2019년 민원 데이터를 자동 분류하는 코드를 짜면서 언어학과 인공지능의 가능성에 눈을 떴다.
지금까지 기록학 연구와 실무의 선순환을 궁리하고 있으며, 최근에는 기록의 사각지대에 있는 비정부기구, 시민단체, 지역 공동체와 활동가를 위한 아이디어를 구상하고 있다. 명지대학교 AI기록정보과학대학원에서 아카이브의 서사에 관한 연구로 석사, AI의 개체명 인식과 문서 요약 기술을 기록 관리의 메타데이터에 적용한 연구로 박사학위를 받았다. 대한민국 최초의 기록학 연구 기관인 (사)한국국가기록연구원의 원장으로 재직 중이다.