AI가 과일박쥐의 울음소리를 분석했더니 싸우거나 갈등을 겪을 때 훨씬 복잡한 소리를 낸다는 사실이 밝혀졌다. 스톡홀름 대학교 연구팀이 발표한 이 연구는 사람이 도와주지 않아도 AI 스스로 동물 언어의 구조를 찾아낼 수 있음을 보여줬다.

사람 없이도 AI 혼자서 박쥐 말 7가지 찾아냈다

해당 논문에 따르면, 연구팀은 박쥐 울음소리를 녹음한 자료를 AI에게 주었다. 이때 사람이 "이건 이런 소리야"라고 미리 알려주지 않고, AI가 비슷한 소리끼리 스스로 분류하도록 했다. 기존 연구에서는 박쥐의 울음소리를 단 2가지 유형으로만 구분했지만, 이번 연구는 소리 분석 방법을 개선하여 7가지 뚜렷한 음절 타입을 자동으로 식별하는 데 성공했다.

성공 비결은 소리 분석 방법을 개선한 데 있다. 박쥐 울음소리는 연속적으로 이어지기 때문에 분석이 어렵다. 연구팀은 소리의 높낮이보다 시간 흐름에 더 집중했다. 쉽게 말해 '어떤 음높이의 소리가 났는가'보다 '언제, 얼마 동안 소리가 났는가'를 중요하게 본 것이다. 이 방식으로 데이터를 정리하니 AI가 소리를 훨씬 잘 구분했다.

검증 결과, AI의 분류 정확도는 약 95%로 매우 높게 나타났다. 이는 전문가의 수작업 없이도 동물의 의사소통 단위를 파악할 수 있음을 보여주는 중요한 연구 성과이다.

싸울 땐 평균 3배 더 긴 소리 패턴 사용

연구팀은 박쥐가 특정 소리 조합을 몇 번이나 이어서 반복하는지 측정하는 새로운 방법을 사용했다. 마치 사람이 '너무너무'처럼 말을 반복하거나 '네가 그럴 줄 알았어' 같은 표현을 자주 쓰는 것처럼, 박쥐도 특정 소리 패턴을 반복한다는 것이다.

결과를 보니 짝짓기를 거부하거나 싸우거나 위협할 때 박쥐들은 평균적으로 더 긴 반복 패턴을 썼다. 반면 밥을 먹거나 서로 털을 골라주거나 키스할 때는 짧고 단순한 패턴이 나왔다. 엄마와 새끼 사이에서는 특정 소리를 계속 반복하는 아주 단순한 패턴이 보였다. 이는 갈등 상황에서 소통의 복잡도가 높아진다는 것을 시사한다.

AI가 박쥐 소리만 듣고 무슨 행동인지 알아맞혔다

연구팀은 AI 프로그램을 만들어서 박쥐 소리 패턴만 가지고 그들이 무슨 행동을 하는지 예측했다. 이 AI는 박쥐가 사용한 소리의 종류, 소리가 이어지는 방식, 패턴의 반복 정도 등 다양한 정보를 분석했다. 그 결과 정확도를 나타내는 점수가 매우 높게 나왔다.

연구팀은 여기서 한 가지 실험을 더 했다. 박쥐 소리의 순서를 일부러 뒤죽박죽 섞어본 것이다. 그런데 놀랍게도 순서를 섞어도 AI가 행동을 예측하는 정확도는 거의 떨어지지 않았다. 이는 박쥐가 사람처럼 '주어-동사-목적어' 같은 말의 순서를 중요하게 여기지 않는다는 뜻이다. 사람은 '개가 고양이를 물었다'와 '고양이가 개를 물었다'를 순서로 구분하지만, 박쥐는 그렇지 않다는 것이다. 대신 어떤 소리가 함께 나타나는지가 더 중요했다.

AI가 박쥐의 행동을 판단할 때 어떤 요소들을 중요하게 봤는지 분석했다. 가장 중요한 요소는 네 가지였다. 첫째, 특정 상황에서 나타나는 다양한 소리 연결 방식이다. 예를 들어 싸울 때는 A 소리 다음에 B 소리가 자주 나오는 식이다. 둘째, 소리 순서가 얼마나 예측하기 어려운지다. 항상 같은 순서로 나오면 예측하기 쉽지만, 매번 다르게 나오면 예측이 어렵다. 셋째, 특정 패턴이 얼마나 자주 나타나는지다. 넷째, 한 소리 다음에 다른 소리가 이어질 확률이다. 이 네 가지 요소가 전체 중요도의 약 절반을 차지했다. 나머지 절반은 다른 여러 요소가 나눠 가졌다.

이는 박쥐들이 두세 개의 소리를 짧게 연결하고, 특정 패턴을 반복하는 방식으로 의사소통한다는 것을 보여준다. 긴 문장보다는 짧은 표현을 여러 번 쓰는 셈이다.

싸울 때의 소리 지도는 촘촘하게 연결돼 있다

연구팀은 박쥐가 어떤 소리 뒤에 어떤 소리를 내는지 선으로 연결한 지도를 만들었다. 지하철 노선도처럼 각 소리를 역으로 보고, 그 사이 이동 경로를 그린 것이다. 예를 들어 박쥐가 A 소리를 낸 뒤 B 소리를 자주 내면 A와 B 사이에 선을 그었다.

분석 결과, 싸우는 상황과 협력하는 상황의 지도 모양이 완전히 달랐다. 짝짓기를 거부할 때는 거의 모든 소리가 서로 연결돼 있었다. 10개 역이 있다면 그중 8개가 서로 연결된 것처럼 매우 복잡한 구조였다. 반면 키스할 때는 10개 중 1~2개만 연결된 듯 단순했다. 연구팀은 복잡한 갈등 상황에서는 미묘한 의미를 전달해야 하므로, 더 다양하고 정교한 소리 조합이 필요하기 때문이라고 설명했다.

"의견이 다르면 설명이 더 길어진다"

연구팀은 박쥐 울음소리 패턴을 정보 이론 관점에서 분석했다. 박쥐가 만들어내는 반복 패턴의 길이를 측정해 그래프로 나타낸 결과, 대부분은 짧았지만 예상보다 많은 긴 패턴이 발견되었다. 만약 박쥐가 무작위로 소리를 낸다면 긴 패턴은 거의 없어야 하지만, 실제로는 긴 패턴이 자주 등장한 것이다. 이는 박쥐의 소리가 단순한 기계적 반복이 아니라, 앞선 소리가 뒤의 소리에 영향을 주는 구조적 표현이라는 뜻이다.

사람의 언어와 비교하면 이해가 쉽다. “오늘 날씨가...”라고 말하면 자연스럽게 “좋다/나쁘다” 같은 관련 표현이 이어지듯, 박쥐도 특정 소리가 다음 소리를 결정짓는 경향이 있다.

연구팀은 갈등 상황에서 울음 패턴의 복잡도가 높아지는 이유를 ‘정보 압축의 어려움’으로 설명했다. 의견이 같을 때는 의사소통이 짧고 단순해지지만, 의견이 다르면 자신의 이유를 설명하고 상대를 설득해야 하므로 말이 길어진다. “밥 먹자—그래”처럼 단순한 상황과 달리, “나는 중식이 좋은데… 네 의견도 이해하는데…”처럼 설명이 길어지는 것이다.
박쥐도 비슷하게, 협력 상황에서는 짧은 소리로 충분하지만 갈등 상황에서는 더 길고 복잡한 패턴을 사용해 미묘한 의도를 전달해야 한다는 것이다.

연구팀은 이를 DNA에 비유했다. DNA는 A, T, G, C 네 가지 문자만 사용하지만 배열 방식에 따라 완전히 다른 생명체가 만들어진다. 이처럼 박쥐도 소리의 종류는 한정돼 있지만, 조합 방식에 따라 매우 다양한 의미를 표현할 수 있다고 설명했다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. AI가 혼자서 동물 언어를 분석한다는 게 무슨 뜻인가요?

A: 통상 전문가가 소리를 일일이 분류하나, 본 연구에서는 AI에 자료만 제공하여 비슷한 소리끼리 자동 분류하도록 하였다. 그래서 AI가 7가지 기본 소리를 자동으로 찾아냈습니다. 사람 손이 덜 가고 더 객관적이며 다른 동물에도 쉽게 쓸 수 있는 방법입니다.

Q2. 가장 긴 반복 패턴이 왜 중요한가요?

A: 가장 긴 반복 패턴은 박쥐가 소리를 어떻게 조합하는지 보여줍니다. 사람도 "정말요?", "진짜요?"처럼 비슷한 말을 상황에 따라 쓰듯이 박쥐도 특정 소리 조합을 반복합니다. 패턴이 길다는 건 복잡한 규칙으로 소리를 조합한다는 뜻입니다. 싸울 때 패턴이 더 길었다는 건 미묘한 의미를 전달하려고 더 정교한 소리 구조를 쓴다는 뜻입니다.

Q3. 이 기술을 다른 동물 연구에도 쓸 수 있나요?

A: 네, 가능합니다. 이 분석 방법은 쥐나 사람 발음처럼 쭉 이어지는 소리를 내는 다양한 동물에게 적용할 수 있습니다. 논문에서도 그런 동물들에게 쓸 수 있다고 했습니다. 앞으로는 다른 동물들도 얼마나 복잡하게 소리를 조합하는지 평가하는 데 이 방법을 써볼 계획입니다. 동물들이 무슨 '대화'를 나누는지 알면 그들이 뭘 원하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문명: Associative Syntax and Maximal Repetitions reveal context-dependent complexity in fruit bat communication

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.