페삭 벤슨 기자 • 2026년 9월 16일
Jerusalem, 2026년 9월 16일 (TPS-IL) — 인공지능(AI) 모델은 동물의 소리에서 패턴을 식별할 수 있지만, 그 소리가 듣는 동물에게 어떤 의미인지 파악하는 데는 여전히 어려움을 겪을 수 있다고 이스라엘 연구진이 이끄는 새로운 국제 연구가 밝혔다.
Tel Aviv 대학교의 연구원 중 한 명인 요시 요벨 교수는 “음향 패턴을 식별하는 것이 반드시 의미를 해독하는 것과 같은 것은 아니다”라며 “동물이 무엇을 ‘말하는지’ 이해하려면 메시지를 받는 동물이 그것을 어떻게 인식하고 반응하는지 알아야 한다”고 말했다.
이 연구는 동물의 발성 특징을 분석하기 위해 AI에 의존하는 것이 동물 의사소통에 대한 불완전한 그림을 제공할 수 있다고 시사한다. 음향적으로 유사한 소리가 다른 메시지를 전달할 수 있는 반면, 다르게 들리는 소리가 같은 의미를 전달할 수도 있다.
연구진은 아직 언어 구사가 완전히 발달하지 않은 인간 유아의 발성을 사용하여 이 문제를 테스트했다. 동물 소리와 달리, 이러한 소리의 의사소통 맥락은 연구진이 소리가 발생하는 상황과 사람들의 반응을 관찰할 수 있기 때문에 어느 정도 평가할 수 있다.
녹음에는 세 가지 상황에서 발생한 발성이 포함되었다: 고통, 특정 부모를 부르는 것, 그리고 음식을 요청하는 것이었다.
연구진은 전통적인 음향 방법과 두 가지 고급 신경망을 사용하여 녹음을 분석했다. 하나는 동물 발성으로 훈련되었고, 다른 하나는 성인 인간의 음성으로 훈련되었다. 이 비교를 통해 연구진은 서로 다른 유형의 음성 통신으로 훈련된 모델이 유아의 발성 간의 구분을 식별할 수 있는지 조사할 수 있었다.
신경망은 전통적인 음향 방법보다 더 나은 성능을 보였지만, 어느 것도 의사소통 맥락에 따라 발성을 일관되게 분류할 수는 없었다.
어떤 경우에는 AI 모델이 서로 다른 상황과 관련된 소리를 함께 그룹화했다. 다른 경우에는 같은 상황과 관련된 소리를 분리했다. 또한 모델은 인간이 자연스럽게 인지할 수 있는 구별인 발성 시퀀스를 통한 긴급성 증가를 감지하지 못했다.
AI, 동물 소리 해독에 어려움
이러한 발견은 박쥐, 고래, 새 및 기타 동물의 의사소통을 연구하기 위해 AI를 사용하려는 최근의 노력에 의문을 제기한다. 연구진에 따르면, 이러한 노력은 종종 소리의 물리적 특징에서 패턴을 식별하는 것이 그 소리가 무엇을 전달하는지 밝힐 수 있다고 가정한다.
그러나 발성의 의미는 그것이 어떻게 생성되는지뿐만 아니라 그것을 받는 동물이 그것을 어떻게 인식하는지에 달려 있다.
연구진은 서로 다른 종이 자신만의 인식 세계를 가지고 있으며, 이는 소리의 중요성이 반드시 음향적 특징만으로 추론될 수 없다는 것을 의미한다고 말했다.
그들은 동물 의사소통을 해독하려는 미래의 시도는 AI와 행동 관찰, 재생 실험, 그리고 가능한 경우 뇌 활동 측정을 결합해야 한다고 주장한다. 이러한 방법은 연구진이 어떤 소리가 함께 발생하는지뿐만 아니라 동물이 그것을 어떻게 해석하고 반응하는지 결정하는 데 도움이 될 수 있다.
요벨은 “최근 몇 년 동안 인공지능을 사용하여 동물 의사소통을 해독할 수 있다는 가능성에 대한 기대가 커졌지만, 우리 연구는 이러한 약속에 신중하게 접근해야 함을 보여준다”고 말했다.
그는 “인공지능은 강력한 도구이지만, 동물 자체의 관점을 대체할 수는 없다”고 덧붙였다.
연구팀에는 Tel Aviv 대학교, Jerusalem 히브리 대학교, 영국 에든버러 대학교, 독일 라이프니츠 진화 및 생물 다양성 과학 박물관, 베를린 훔볼트 대학교의 과학자들이 포함되었다.
연구진은 이번 연구 결과가 동물 의사소통 연구 도구로서 AI를 배제하는 것은 아니지만, 음향 분석만으로는 동물이 무엇을 소통하고 있는지 확립하기에 충분하지 않을 수 있음을 시사한다고 밝혔다.
이 연구 결과는 동료 검토 저널인 Current Biology에 게재되었다.
