1930년대 영국의 크로스워드 작가 에드워드 포이스 매더스는 소설 형식을 빌어 ‘카인의 턱뼈(Cain’s Jawbone)'라는 ‘눈물 나게 어려운 문학 퍼즐’을 만들었다. 범인을 밝히는 요령은 책의 100페이지를 정확한 순서대로 엮어 6건의 살인사건과 그 사건의 경위를 밝히는 것이다.

가디언에 따르면 이 책이 처음 출간된 이후 이 문제를 해결할 수 있었다고 알려진 것은 단 4명이었다. 그러나 이 오래된 미스터리는 사라 스캐너가 틱톡을 통해 많은 사람들에게 알리면서 출판사 언바운드에서 7만 부의 재인쇄가 촉발될 정도로 다시금 관심을 얻게 되었다. 워싱턴 포스트는 작년에 이 소설이 소셜 미디어를 통해 온라인 커뮤니티에서 그들의 성과를 공개적으로 논의하는 호기심 많은 탐정들의 새로운 물결과 함께 일종의 숭배자들을 빠르게 얻었다고 보도했다. 레딧과 같은 사이트에서 서브레딧 r/CainsJawbone은 7600명 이상의 회원을 보유하고 있다.

그렇다면 머신러닝이 코드를 해독하는 데 도움이 될 수 있을까? 소수의 사람들이 그것을 시험해 보고 있다. 지난달 출판사 언바운드는 독자들이 AI 자연어 처리 알고리즘을 이용해 페이지를 정렬하는 데 도전하도록 AI 플랫폼 진디(Zindi)와 제휴했다. 틱톡 사용자 blissfullybreaking은 자신의 영상에서 AI 사용의 장점 중 하나로 우리가 놓칠 수 있는 1903년대 대중문화 참고 자료를 파악하고 그 시대에 만들어진 관련 문헌을 상호 참조할 수 있다는 것을 들었다.

그리고 그것은 가능성 있는 접근법이다. 이미 자연어 처리 모델은 독해 테스트를 성공적으로 분석하고, 대학 입학시험을 통과하고, 과학 기사를 다양한 정확도로 단순화하고, 법률 브리핑을 작성하고, 이야기 아이디어를 브레인스토밍하고, 채팅 기반 전략 보드게임을 할 수 있었다. AI에 넘칠 정도로 많은 범죄수사 정보를 제공한다면 상당히 유능한 신인 탐정이 될 수도 있다.

진디는 이 솔루션이 오픈소스여야 하고 공개적으로 제공되어야 한다고 요구했으며 팀은 이 대회에서 제공한 데이터 세트만 사용할 수 있었다. 이에 더해 팀이 결과로 산출한 코드는 반드시 재현 가능해야 하며 사용된 데이터, 구현된 기능, 코드가 실행된 환경 등을 모두 포함한 문서를 제출하도록 했다.

선두 팀의 한 멤버인 유저 skaak은 진디의 웹사이트에 있는 토론 게시물에서 그가 어떻게 이 도전에 대처했는지 설명했다. 그는 그의 팀 모델에 수많은 수정을 거친 실험을 한 후에 특정한 참고자료와 문화적 지식에 대해 모델을 안내하기 위한 ‘인간의 교정’이 여전히 필요하다고 언급했다.

대회는 222명의 참가자들과 함께 새해 전날에 종료되었지만 점수와 결과는 1월 말에 최종 결정될 것이다. 

※이 기사는 popsci.com 원문을 바탕으로 작성됐으며, 번역은 파퓰러사이언스코리아 소속 기자가 도왔습니다. 

/글 CHARLOTTE HU & 이가영 기자