Google의 한 연구원이 이번 주 AI 에이전트 팀이 멕시코에서 지도에 없을 수도 있는 마야 정착지를 찾았다고 발표했습니다. 며칠 만에 고고학자들은 그 유적이 1년도 더 전에 학술지에 기록되었다고 지적했습니다. The Verge가 보도한 이 일은 작은 이야기지만, 자신이 잘 모르는 분야에서 에이전트에게 조사를 맡기는 사람에게 넓은 교훈을 줍니다.
방법은 단순했고 전문가들도 솜씨는 괜찮았다고 인정합니다. Google 자원을 쓰지 않은 개인 부업이라고 설명한 Pietro Miotti는 에이전트 48개에게 숲 아래 지형을 드러내는 레이저 측량 자료인 NASA 라이다 데이터를 뒤지게 했습니다. 페루는 공개 자료가 부족해 마야 지역으로 옮겼습니다. 에이전트들은 여러 후보를 표시했는데, 그중에는 등록되지 않은 큰 마을처럼 보이는 곳도 있었습니다. 그는 에이전트로 멕시코 국립인류학역사연구소에 보낼 문의를 번역했고, 연구소는 그 지점에 등록된 유적이 없다고 답했습니다. 그는 전 과정이 72시간도 걸리지 않았다고 썼습니다.
실수는 무엇을 확인으로 보았느냐에 있었습니다. 정부 등록부에 없는 유적이 알려지지 않은 유적과 같은 것은 아닙니다. 이 유적을 기록한 논문의 공저자 Ivan Šprajc는 연구소가 모든 정보를 갖고 있지 않으며 지형을 찾아내는 것만으로는 지식이 별로 늘지 않는다고 말했습니다. University College London의 Elizabeth Graham은 마야 고고학자들이 이미 탐사되지 않은 유적을 많이 알고 있고 대부분 걸어서 찾았으며, 정말 부족한 것은 발굴 자금이라고 말했습니다. Miotti는 The Verge에 고고학자들이 유적 좌표를 공개하지 않는 것은 옳으며, 그래서 유적이 이미 알려졌는지 확인하려면 이미지를 논문 속 그림과 비교해야 하는데 자신의 에이전트는 그걸 하지 못했다고 말했습니다.
이 패턴은 다른 에이전트 도구에서도 익숙합니다. Google Antigravity나 Claude Code의 멀티 에이전트 구성 같은 시스템은 큰 데이터 세트를 걸러 내는 데는 능하지만 전문 문헌에 이미 무엇이 있는지 아는 데는 약합니다. 지적을 받자마자 선행 연구를 밝힌 연구원의 대응은 옳지만, 오류를 찾아낼 부담은 전문가에게 돌아갔습니다.
결과적으로 어떤 영향을 줄지는 아직 불확실합니다. Miotti는 고고학자와 박사과정 학생들이 자신들의 조사 데이터에 쓸 수 있을지 그의 작업 방식을 물어 왔다고 말하는데, 이는 걸러 내는 도구로서 실제 가치가 있음을 시사합니다. Šprajc는 아마추어 주장이 쏟아지고 공개된 위치가 도굴꾼을 끌어들일 것을 걱정합니다. 에이전트를 활용한 조사가 이 분야에 도움이 될지 짐이 될지는 사용자가 표시된 결과를 발견이 아니라 단서로 다루느냐에 달려 있습니다.