인공지능 역사학자 연구: 1차 자료로부터의 능동적 정보 추출

Towards the AI Historian: Agentic Information Extraction from Primary Sources

인공지능은 다양한 분야에서 과학적 발견을 지원하고 가속화하며 자동화하고 있습니다. 그러나 역사 연구 분야에서의 인공지능 활용은 역사학자를 위한 솔루션 부족으로 인해 제한적입니다. 본 기술 보고서에서는 개발 중인 인공지능 역사학자 'Chronos'의 첫 번째 모듈을 소개합니다. 이 모듈은 역사학자들이 1차 자료의 이미지 스캔을 자연어 인터랙션을 통해 데이터로 변환할 수 있도록 지원합니다. 기존의 컴퓨터 비전-언어 모델(VLM) 기반의 고정된 정보 추출 파이프라인을 강제하는 대신, 역사학자들이 다양한 형태의 자료에 적합한 워크플로우를 조정하고, 특정 작업에서 인공지능 모델의 성능을 평가하며, Chronos 에이전트와의 자연어 인터랙션을 통해 워크플로우를 반복적으로 개선할 수 있도록 합니다. 이 모듈은 오픈 소스로 제공되며, 역사 연구자들이 자체 자료에 활용할 수 있습니다.

AI is supporting, accelerating, and automating scientific discovery across a diverse set of fields. However, AI adoption in historical research remains limited due to the lack of solutions designed for historians. In this technical progress report, we introduce the first module of Chronos, an AI Historian under development. This module enables historians to convert image scans of primary sources into data through natural-language interactions. Rather than imposing a fixed extraction pipeline powered by a vision-language model (VLM), it allows historians to adapt workflows for heterogeneous source corpora, evaluate the performance of AI models on specific tasks, and iteratively refine workflows through natural-language interaction with the Chronos agent. The module is open-source and ready to be used by historical researchers on their own sources.