거의 400만 개 화석으로 훈련한 AI 모델, ‘빅 파이브’ 대멸종 서사에 의문 제기

고대 생물 다양성 감소를 더 선명하게 보다

거의 400만 개 화석으로 훈련한 인공지능 모델은 지구에서 가장 잘 알려진 5대 대멸종 가운데 세 차례가 갑작스러운 붕괴가 아니라 생물 다양성의 점진적인 감소로 전개됐음을 시사한다. 원스트라타(OneStrata)라는 이름의 이 복원 모델은 지구 생명체가 가장 큰 생물학적 위기를 겪는 동안 얼마나 빠르게 사라졌는지를 둘러싼 논쟁에 방대한 화석 관측 자료를 더한다.

중국 난징대학교의 고생물학자 션수중은 10월 12일 콜로라도주 덴버에서 열린 미국지질학회 학술대회에서 연구를 발표했다. 항저우에서 인공지능에 중점을 둔 기관인 저장연구소 동료들이 약 20년에 걸쳐 구축한 데이터베이스를 이용해 이 모델을 개발했다.

핵심 쟁점은 시점이다. 수십만 년에 걸쳐 여러 종이 크게 줄어드는 것과 비슷한 규모의 감소가 짧은 기간에 집중되는 것은 서로 다른 양상을 보여준다. 환경 교란이 어떻게 광범위한 멸종으로 이어졌는지 이해하려면 과학자들은 이 두 패턴을 구분해야 한다.

이번 연구 결과는 인공지능보다 앞서 시작된 논쟁에도 힘을 보탠다. 《케임브리지 프리즘스: 멸종》에 실린 학술 리뷰는 ‘빅 파이브’가 전기 오르도비스기 이후 가장 큰 다섯 차례의 멸종 사건으로 남아 있지만, 통계적으로 별개의 범주를 이루기보다는 멸종 강도가 연속적으로 분포하는 범위 안에 있다고 결론지었다.

암석을 시간표로 바꾸는 방법

원스트라타는 전 세계 수만 곳의 암석층에서 발견된 수백만 개 화석 표본의 기록된 깊이를 담은 자료 모음인 원스트래티그래피(OneStratigraphy)를 활용한다. 각각의 관측 자료는 특정 장소에 보존된 역사의 어느 지점에 생물이 자리하는지 파악하는 데 도움을 준다.

퇴적암은 지층이라고 부르는 층을 이루며 쌓인다. 화석이 이 지층에서 차지하는 위치를 통해 연구자들은 해당 생물이 다른 생물에 비해 언제 살았는지 추정할 수 있다. 여러 지층 기록을 결합하면 종이 언제 출현했고, 얼마나 오래 지속됐으며, 언제 사라졌는지 추정할 수 있다.

지역별 기록을 하나로 합칠 때 연구자들은 매우 복잡한 대조 작업을 해야 한다. 여러 지역에서 발견되는 한 종은 서로 다른 지층 기록을 연결하는 데 도움이 될 수 있지만, 전체 작업에는 수만 종과 암석 기록의 수많은 공백이 얽혀 있다. 이런 관측 자료 전반에서 일관된 순서를 찾아내려면 상당한 계산 능력이 필요하다.

기존 복원 방식은 화석을 수백만 년 길이의 구간으로 묶어 작업을 단순화한다. 이런 넓은 구간은 전 지구적 비교를 쉽게 해 주지만, 그보다 짧은 기간의 변화를 훨씬 긴 시간 범위 안에 압축한다. 짧게 집중된 멸종과 장기간에 걸친 감소를 구분하기 어려워질 수 있다.

AI 모델의 새로운 접근법

저장연구소 연구진은 화석 기록의 통계적 패턴을 인식하도록 모델을 훈련했다. 이 접근법은 대규모 언어 모델이 텍스트의 패턴을 학습하는 방식과 전반적으로 비슷하지만, 다루는 대상은 문장이 아니라 지질학적 관측 자료다.

언어 모델은 학습한 관계를 바탕으로 다음에 나올 가능성이 큰 단어를 예측한다. 원스트라타는 학습 데이터의 패턴을 활용해 특정 화석이 어느 시기에 퇴적됐을 가능성이 가장 큰지 예측한다. 이런 추정치를 바탕으로 지질 시대에 걸친 생물 다양성을 복원한다.

션은 이 접근법을 암석층과 다양성 변화 연구의 큰 진전이라고 설명했다.

층서학과 과거의 다양성 변화를 연구하는 데 있어 진정한 혁신

모델 개발자들은 복원 결과가 ‘빅 파이브’ 가운데 세 차례는 생물 다양성이 점진적으로 감소한 사건이었음을 시사한다고 밝혔다. 연구 설명에는 어느 세 사건인지, 추정 지속 기간이 얼마인지 나와 있지 않다. 개별 화석 산지에서 얻은 증거와 결과를 비교하려면 이런 세부 정보가 꼭 필요하다.

원스트라타가 실용적으로 기대를 모으는 이유는 규모다. 이전에는 종을 더 추가하고 추정 간격을 좁히려면 감당하기 어려울 만큼 많은 계산이 필요한 단계에 이르렀다. 대규모 데이터베이스에서 패턴을 학습하는 방식은 이런 제약에 대응할 또 다른 방법을 제시한다.

원스트라타의 바탕이 된 선행 연구

션과 동료들은 이미 2020년에 대규모 화석 데이터 세트를 결합하는 방법의 가치를 입증했다. 슈퍼컴퓨터와 알고리즘을 활용한 당시 복원 연구는 약 3억 년에 걸친 해양 생물 약 1만1000종의 출현과 멸종을 추정했으며, 시간 해상도는 약 2만6000년에 달했다.

《케임브리지》 리뷰는 중국 연구팀의 분석을 더 정확한 수치로 설명한다. 측정한 암석 단면 3112개, 종 1만1268개를 활용했으며 해상도는 0.026 million years, 보고된 변동 폭은 0.0149 million years였다. 코놉(CONOP)으로 알려진 이 방법은 서로 다른 암석 단면의 관측 자료를 가장 잘 설명하는 화석 출현·소멸 순서를 찾는다.

이런 복원 연구는 몇 가지 주요 단계를 거쳐 발전해 왔다.

• 1982년: 데이비드 라우프와 잭 셉코스키가 해양 화석 데이터의 통계 분석을 통해 ‘빅 파이브’를 확인했다.
• 2020년: 션과 동료들이 수천 개 암석 지층과 슈퍼컴퓨터를 활용해 약 3억 년에 걸친 해양 생물 다양성을 복원했다.
• 10월 12일: 션이 덴버에서 열린 미국지질학회 학술대회에서 새 원스트라타 연구를 발표했다.

해상도 향상 폭은 상당하다. 1982년의 원래 분석은 평균 740만 년에 이르는 지질 시대 단위를 사용했다. 740만 년을 2만6000년으로 나누면 약 285가 나온다. 이는 2020년 복원 연구의 시간 간격이 얼마나 짧았는지 보여준다. 더 큰 데이터 세트에도 이처럼 세밀한 해상도를 적용하는 것이 원스트라타가 해결하려는 과제다.

‘다섯 차례’가 익숙한 숫자가 된 이유

‘빅 파이브’는 오르도비스기 말, 데본기 후기, 페름기 말, 트라이아스기 말, 백악기 말의 멸종 사건을 가리킨다. 이들을 한데 묶는 것은 해양 동물 화석 기록에서 나타난 규모와 이를 연구하는 데 사용된 통계적 방법이다.

《케임브리지 프리즘스: 멸종》의 대멸종 리뷰는 이후 연구를 통해 기존 해석이 수정됐다고 설명한다. 화석 기록과 암석 기록의 공백을 보정한 분석에서도 다섯 사건은 전기 오르도비스기 이후 최대 규모의 멸종으로 남아 있다. 그러나 멸종 강도는 작은 규모의 감소에서 가장 큰 위기까지 연속적으로 분포한다.

리뷰는 또 캄브리아기와 전기 오르도비스기에 ‘빅 파이브’보다 멸종률이 높았던 기간도 확인한다. 따라서 정확히 다섯 사건을 꼽으려면 지질 역사의 어느 부분을 비교할지, 생물 감소를 어떻게 측정할지 선택해야 한다.

리뷰에 따르면 일부 사건은 비교적 갑작스럽게 일어났지만, 다른 사건은 수십만 년 또는 그 이상 이어졌다. 원스트라타는 이 위기들이 서로 얼마나 다르게 전개됐는지를 둘러싼 기존 과학적 논의에 새로운 복원 결과를 보탠다.

멸종에 걸린 시간이 중요한 이유

트라이아스기 말 멸종은 시간 척도를 어떻게 설정하느냐에 따라 위기의 속도가 다르게 보일 수 있음을 보여준다. 《케임브리지》 리뷰는 트라이아스기의 마지막 단계가 최대 700만 년 동안 이어졌을 가능성이 있다고 설명한다. 리뷰가 인용한 연구는 이 시기와 관련된 해양 산소 위기가 약 5만 년 동안 지속된 것으로 추정한다. 전체 기간의 1%에도 못 미친다.

이 위기는 거대한 화산 활동이 있었던 중앙대서양 마그마 지대와 관련이 있다. 무산소 상태로 묘사되는 바닷물은 산소가 거의 없거나 전혀 없어, 해수에 녹아 있는 산소에 의존하는 동물에게 위험한 환경을 만든다.

전체 지질 단위에 걸쳐 생물 감소를 분산하면, 짧은 위기 기간에 집중하는 경우보다 산출되는 멸종률이 훨씬 낮아진다. 리뷰는 실제 멸종률이 전 지구적 장기 구간을 바탕으로 계산한 수치보다 약 100배 높았을 수 있다고 추정한다.

화석의 부재도 또 다른 어려움을 낳는다. 종의 마지막 화석은 실제 멸종 시점보다 앞선 시기의 것일 수 있다. 이후의 유해가 보존되지 않았거나, 지표에 드러나지 않았거나, 수집되지 않았기 때문이다. 여러 종에서 이런 공백이 생기면 겉으로 보이는 소멸 시점이 더 과거로 밀려나, 집중된 사건이 점진적인 변화처럼 보일 수 있다. 고생물학자들은 이를 시뇨르-립스 효과(Signor–Lipps effect)라고 부른다.

캘리포니아대학교 샌타크루즈 캠퍼스의 고생물학자 매슈 클랩햄은 특정 지역에서 이미 확보한 상세 복원 자료를 언급하며 원스트라타의 잠재력을 신중하게 평가했다.

이 모델로 몇 가지 추가 작업을 할 수는 있겠지만, 지구를 뒤흔들 만한 성과일지는 모르겠습니다.

지역 암석 단면 분석과 전 지구적 모델은 서로 관련된 질문에 서로 다른 규모로 답한다. 개별 산지는 위기의 세부 양상을 보존할 수 있고, 전 지구적 복원은 여러 장소의 기록에서 일관된 패턴을 찾는다. 두 결과를 비교하는 일은 점진적 감소가 생물학적 역사 때문인지, 보존상의 공백 때문인지, 기록을 결합하는 방식 때문인지 이해하는 데 핵심이다.

무엇을 세느냐에 따라서도 달라지는 감소 규모

페름기 말 멸종은 시간 척도만큼이나 무엇을 세는지가 중요함을 보여준다. 《케임브리지》 리뷰에 따르면 분석에 따라 속 수준의 손실 추정치는 56%에서 69%까지 다양하다. 속은 서로 관련된 종의 집단이므로, 속 하나가 사라지는 것과 종 하나가 사라지는 것은 생물 다양성의 서로 다른 규모를 나타낸다.

화석에는 생물의 해부학적 특징 가운데 일부만 보존되는 경우가 많아 종을 일관되게 구별하기 어렵다. 그래서 고생물학자들은 종종 속을 단위로 센다. 한 속에 속한 종 여러 개가 사라져도 적어도 하나가 남아 있으면 그 속은 존속할 수 있다.

리뷰는 페름기 말 멸종에서 종의 81%가 사라졌다고 추정한 계산을 인용한다. 이는 오래된 분석에서 자주 인용되는 최대 추정치 96%와 다르다. 두 수치 모두 엄청난 손실을 뜻하지만, 속의 손실을 종의 손실로 환산하는 방법에 따라 최종 수치가 달라진다는 점을 보여준다.

데이터베이스에 기록된 항목도 서로 다른 정보를 담는다. 리뷰가 작성될 당시 고생물학 데이터베이스(Paleobiology Database)에는 22만5000개 화석 수집 자료와 8만2000편의 논문에서 나온 발견 기록이 150만 건 넘게 들어 있었다. 원스트래티그래피에 담긴 수백만 개 표본과 암석층 안의 위치 정보는 또 다른 종류의 정보를 제공한다. 데이터 세트의 유용성은 크기뿐 아니라 관측 자료와 범위, 정밀도에도 달려 있다.

오늘날 생물 다양성 위기에 주는 시사점

《케임브리지》 리뷰는 고대 대멸종에 관한 논의를 현재의 생물 감소와 연결한다. 현재 멸종률은 지난 5억 년 사이 백악기 말 소행성 충돌 이후 두 번째로 빠를 가능성이 있다고 설명하면서도, 지금까지의 멸종 건수는 고대의 가장 큰 위기와 비교하면 상대적으로 적다고 평가한다.

멸종 속도와 총손실 규모는 문제의 서로 다른 측면을 설명한다. 속도는 종이 얼마나 빠르게 사라지는지를 보여준다. 총손실은 이미 얼마나 많은 다양성이 사라졌는지를 나타낸다. 살아남은 종이 여전히 많더라도 멸종률이 빠르면 긴급한 대응이 필요할 수 있다.

리뷰는 ‘여섯 번째 대멸종’ 대신 ‘초기 인류세 대멸종(incipient Anthropocene mass extinction)’이라는 표현을 제안한다. ‘초기’는 이제 막 시작되고 있음을 뜻한다. 이 표현은 위기가 진행 중이지만 행동에 나서면 고대의 가장 큰 멸종 수준에 이르는 손실을 막을 수 있다는 리뷰의 결론을 담고 있다.

원스트라타는 생물이 언제 살았고 사라졌는지 충분히 정밀하게 복원해 변화의 속도를 파악하는 구체적인 과학적 과제로 논의를 되돌린다. 발표된 결과는 다섯 차례의 재앙이 모두 갑작스럽게 일어났다는 단순한 설명에 의문을 제기한다. 더 폭넓은 화석 연구에서도 사건마다 속도와 규모, 영향을 받은 환경이 달랐던 복합적인 역사가 이미 드러나 있다.

핵심 내용

• 거의 400만 개 화석으로 훈련한 원스트라타는 ‘빅 파이브’ 대멸종 가운데 세 차례가 생물 다양성의 점진적인 감소였음을 시사한다.
• 이 모델은 전 세계 수만 곳의 암석 지층에서 화석의 위치를 기록한 원스트래티그래피를 활용한다.
• 2020년 복원 연구는 약 3억 년에 걸쳐 해양 생물 약 1만1000종을 추적했으며, 해상도는 약 2만6000년이었다.
• 《케임브리지》 리뷰는 ‘빅 파이브’가 전기 오르도비스기 이후 가장 큰 멸종 사건으로 남아 있지만, 멸종 강도는 연속적으로 분포한다고 분석한다.
• 보존상의 공백, 사용한 시간 척도, 집계한 생물 집단은 모두 멸종 속도와 심각도의 추정치에 영향을 준다.
• 리뷰는 오늘날 멸종률이 이례적으로 높다고 설명하면서도, 지금 행동하면 고대의 가장 큰 위기와 같은 규모의 손실을 막을 수 있다고 결론짓는다.