AI는 바빌로니아 수학을 못 가르친다 — 역사학자의 '연구 취향'이 더 중요해지는 이유
Research taste in history: the importance of learning Babylonian math
AI 시대에 역사 교육과 연구는 어떻게 바뀔까. 언어 모델은 암기와 맞춤 피드백, 심지어 '무식한' 기록 조사까지 잘하지만, 평균적인 관점에 갇혀 인문학의 '연구 취향'을 갖지 못한다. 저자는 옥스퍼드에서 만난 Allan Chapman 박사를 떠올린다. 그는 수메르-바빌로니아의 60진법과 설형문자 곱셈을 배우게 했는데, 그 쓸모없어 보이는 지식이야말로 과학사가 제대로 작동하는 토대였다. 과거의 낯선 인식론에 실제로 '살아보는' 능력이 앞으로 더 중요해지고 더 희귀해질 것이다.
과학사는 우리가 쓸모없는 것들, 낯선 인식론, 시대에 뒤떨어진 관념을 온 마음과 정신으로 이해하는 데 집중할 때에만 의미가 있다.