마카롱이 자신을 위한 자기 개념을 어떻게 탐구하나요?

기억을 넘어: 진정한 자아의 지속성을 향하여

인간의 정체성과 개인적인 지속성은 데이터베이스에 저장되지 않습니다. 그것들은 이야기, 맥락, 그리고 시간이 지남에 따라 나타납니다. 마찬가지로, Macaron의 Brain은 사용자에 대한 단순한 「ID 카드」 모델을 피합니다. 시스템에는 「사용자 X의 성격 프로필」 또는 사용자의 영원히 진실해야 하는 정식 사실 목록과 같은 단일하고 정적인 객체가 없습니다. 대신, 지속성은 많은 작은 상호작용, 기억, 적응들이 함께 엮인 결과로 취급됩니다. 이 접근법은 두 가지 함정을 의도적으로 피합니다: 취약성과 정체. AI 용어에서 취약한 정체성은 시스템이 일회성 사실(예: 「사용자가 2022년에 체스를 좋아한다고 언급」)에 집착하고 그것을 영구적으로 정의하는 경우 발생할 수 있습니다. 그런 다음, 만약 어떤 사실이 틀리거나 변하면(사용자가 체스를 좋아하지 않게 되면), 시스템의 모델은 깨지거나 일관성이 없어집니다. 정체된 정체성은 AI가 모든 사용자 특성에 대해 객체 영속성을 가정할 때 발생합니다. 즉, 정보를 기억하거나 업데이트하지 않아 진화하지 않는 경직된 사용자 모델로 이어집니다. Macaron의 Brain은 어떤 사실도 영원히 고정하지 않고, 우아한 망각과 재구성을 허용함으로써 둘 모두를 피합니다.

오브젝트 영속성 대신, 마카롱은 맥락 영속성에 의존합니다: 각 맥락이나 대화의 흐름이 로컬하게 일관성을 유지하며, 시간이 지남에 따라 관련 있는 경우 이 맥락의 흐름을 엮어 연속성을 이루는 아이디어입니다. 사용자라는 단일한 「오브젝트」가 변하지 않고 지속되는 것이 아니라, 필요에 따라 호출되고 업데이트될 수 있는 다수의 맥락에 묶인 표현들이 존재합니다. 이는 사람이 다양한 사회적 환경에서 다르게 자신을 표현하면서도 기본적인 연속성을 유지하는 것과 유사합니다. 마카롱의 뇌는 정체성을 분산되고 유동적인 것으로 유지합니다. 정체성은 특정 기억 노드에 있는 것이 아니라, 기억을 통해 지속되는 연결과 패턴에 있습니다. 본질적으로, 자아의 연속성은 데이터베이스 항목이 아닌, 발생하는 서사입니다.

구체적인 예를 들어, Macaron이 사용자의 선호도를 어떻게 기억하는지를 생각해 보세요. 프로필에 **「사용자의 좋아하는 색 = 파란색」**을 저장하는 대신, Macaron의 브레인은 관련 대화의 맥락에서 이를 기억합니다(사용자가 지난주 디자인 대화에서 색상에 대해 이야기했다면, 그 기억은 디자인 맥락에서 다시 호출 가능합니다). 만약 내년에 사용자가 새로운 선호도를 표현한다면(이제는 초록색을 좋아함), 브레인은 표준 필드를 파괴적으로 업데이트할 필요가 없습니다. 새로운 정보는 단순히 타임라인의 또 다른 데이터 포인트가 되고, 디자인 맥락이 다시 떠오를 때, 최신 선호도가 최근성과 관련성 덕분에 자연스럽게 더 큰 비중을 차지하게 되며, 이전 것은 중요성이 희미해집니다. 따라서 지속성은 이전 사실이 **「영원히 변하지 않는 진정한 자아」**였다고 가정하는 것이 아니라, 최신의 가장 관련성 있는 정보를 맥락적으로 우선시함으로써 유지됩니다. 이전 사실은 사라지지 않습니다 – 단지 우선순위에서 밀릴 뿐입니다(참조 소멸에 대한 자세한 내용은 이후 설명됩니다). 따라서 이는 비취약한 정체성을 제공합니다: 오래된 데이터의 단일 조각도 Macaron의 사용자 이해를 깨뜨릴 수 없으며, 이해는 애초에 정적인 사실에 기반한 것이 아니라 패턴과 맥락에 기반한 것이기 때문입니다.

분산된 경계: 많은 자아, 하나의 자아

Macaron의 브레인에서 주목할 만한 아키텍처 선택 중 하나는 지식과 기억을 위한 분산 경계를 사용하는 것입니다. AI가 사용자에 대해 알고 있는 모든 것을 하나의 중앙 모델이나 저장소에 집계하는 대신, Macaron은 지식을 맥락, 출처 또는 주제 경계에 따라 분리합니다. 예를 들어, 사용자의 직업 생활과 관련된 상호작용은 하나의 「벡터 공간」 또는 하위 시스템에서 유지될 수 있으며, 개인적인 대화는 다른 공간에 저장될 수 있습니다. 이러한 시스템은 서로 대화할 수 없는 고립된 공간은 아니며, 필요할 때 연결될 수 있지만 자동으로 통합되지는 않는 경계 구역입니다. 이 설계는 사람들이 여러 개의 측면이나 「자아」(직장 자아, 가족 자아 등)를 가지고 있으며, 이들이 모여 전체 인격을 형성하지만 맥락에 따라 활성화된다는 심리학적 개념을 반영합니다.

분산된 메모리 경계를 통해, Macaron은 사용자의 정체성 각 측면이 내부적으로 일관성을 유지하고 관련 없는 정보에 의해 오염되지 않도록 보장합니다. 예를 들어, 사용자가 음악 취향에 대한 「취미」 컨텍스트와 프로젝트 관리에 대한 별도의 「업무」 컨텍스트를 갖고 있다면, 시스템은 명시적으로 관련이 없는 한, 공식적인 업무 관련 질문에 대답할 때 캐주얼한 음악 취향을 실수로 적용하지 않습니다. 이는 부적절하게 컨텍스트가 섞인 잘못되거나 어색한 응답을 방지합니다. 또한 개인정보 보호를 강화합니다: 한 컨텍스트의 민감한 정보가 다른 컨텍스트에 무분별하게 노출되지 않습니다. 기술적으로, Macaron은 도메인이나 세션별로 별도의 지식 그래프 또는 벡터 인덱스를 생성함으로써 이를 실현합니다. 이는 Memno와 같은 개인 AI 아키텍처가 하는 것과 유사합니다 – *「모든 사용자는 자신만의 우주에 존재」*하며, 그 안에서 추가적인 세분화가 존재합니다. 각 사용자의 데이터는 다른 사용자로부터 격리되어 있으며(사용자 수준의 경계), 사용자 내부에서도 컨텍스트나 데이터 소스에 따라 추가적인 경계가 존재합니다.

그러나 핵심은 이러한 경계를 넘어 자아의 연속성이 여전히 발생한다는 것입니다. Macaron의 Brain은 상황별 기억 간의 연결을 적절한 시기에 그릴 수 있습니다. 우리는 이것을 관련성에 따른 연합이라고 부릅니다. 오늘 사용자가 사회적 맥락에서 대화하면서 이전에 작업 맥락에서 논의했던 프로젝트를 언급하면, Macaron은 해당 작업 맥락에서 관련 통찰을 신중하게 가져옵니다. 이때 경계를 인식하고 그 지식을 **「그 프로젝트 논의」**에서 온 것으로 인용합니다. 분산된 특성상 참조할 수 있는 단일 **「마스터 프로필」**이 없으며, AI는 다양한 맥락의 웹을 따라가면서 적절한 정체성 정보를 즉석에서 조립해야 합니다. 이는 통합된 데이터베이스 조회보다 계산적으로 복잡하지만 보다 풍부하고 맥락에 민감한 연속성을 제공합니다.

중요하게도, 분산된 경계는 우리의 개인 정보 보호 및 프로필 작성 방지 입장을 지원합니다. 사용자 모델을 중앙집중화하지 않음으로써, Macaron은 단일 행동 프로필을 구축하는 것을 본질적으로 피하며, 이는 사용자의 주체성과 개인 정보 보호에 유익합니다. 각 컨텍스트는 원할 경우 휘발성으로 설정할 수도 있습니다. 예를 들어, 민감한 컨텍스트는 사용 후 자동 삭제되도록 설정하여 장기 기억에는 고수준의 요약만 남길 수 있습니다. 개별 조각이 사라지더라도, 남아 있는 컨텍스트의 겹치는 실타래를 통해 사용자의 서사적 이야기는 온전히 유지됩니다. 이것이 비취약성 정체성의 본질입니다: 중복되고 분산적으로 저장됩니다. 단일 컨텍스트가 사용자를 정의하지 않으며, 어떤 컨텍스트를 잃어도 자아가 지워지지 않습니다.

참조 감쇠: 기능으로서의 망각

Macaron의 두뇌가 서사의 일관성을 유지하면서 경직되지 않도록 하기 위해, 우리는 이를 참조 붕괴라고 부릅니다. 간단히 말해, 참조 붕괴는 특정 참조나 기억의 영향을 시간이 지남에 따라 점차적으로 희미해지도록 하는 전략입니다. 이들은 강화되지 않는 한 점점 중요성을 잃습니다. 엄격한 삭제 대신, 정보의 조각들이 중요성에서 "나이 들어가는" 방식을 취합니다. 이는 인간의 기억에서 영감을 받았습니다: 우리는 모든 대화를 문자 그대로 기억하지 않습니다; 세부 사항은 희미해지지만 중요한 패턴은 남습니다. Macaron에서는 모든 기억 항목이 일종의 나이 또는 사용 가중치를 가집니다. 대화에서 사용되거나 언급될 때마다 새롭게 갱신(강화)됩니다. 사용되지 않는 항목은 그 가중치가 서서히 줄어듭니다.

참조 소멸의 효과는 Macaron의 뇌가 사용자의 변화하는 서사에 맞춰 관련성 있고 현재의 것에 집중하게 한다는 것입니다. 사용자가 주제 X에 대해 2년 전에 마지막으로 이야기하고 다시 언급하지 않았다면, 시스템은 그 주제를 사용자가 다시 이야기하지 않는 한 주변부로 취급합니다. 이는 AI 시스템이 너무 많은 것을 기억하여 불필요한 과거의 세부 사항을 표면화하고 대화 흐름을 혼란스럽게 만드는 일반적인 함정을 피합니다. 한 AI 기억 연구자는 완벽하고 무차별적인 기억을 가진 AI는 *"과거 대화에서 중요하지 않은 주제를 계속 끄집어내며, 관심사와 우선순위가 변화한다는 것을 이해하지 못하는 성가신 친구와 같다"*고 말했습니다. 참조 소멸은 기능적으로 과거의 사소한 것을 잊어버림으로써 현재의 맥락을 중시하는 이러한 행동을 방지합니다.

Macaron의 Brain에서 참조 소멸의 기술적 구현은 벡터 임베딩이나 지식 그래프 엣지에 소멸 함수를 할당하는 것을 포함할 수 있습니다. 시간이 지나거나 새로운 상호작용이 많아질수록, 오래된 기억 노드의 유사성 점수나 활성화 잠재력이 감소합니다. 중요한 것은, 사용자의 요청이 아닌 경우에는 기억을 완전히 삭제하지 않는다는 점입니다. 대신, 한 프레임워크에 따르면 시스템은 완전한 역사 기록을 유지하지만, 단순히 시대에 뒤떨어진 것을 우선순위에서 제외합니다. 모든 것은 여전히 깊은 저장소에 있으며(아마도 우리의 뇌가 우리가 기억할 수 있는 것보다 더 많은 정보를 인코딩하는 것처럼), 즉시 검색 가능한 것은 최근의 것과 자주 언급되는 것에 편향되어 있습니다. 이 설계는 두 가지 목적을 가지고 있습니다: AI의 기여가 사용자의 삶과 선호도의 현재 상태를 반영하도록 일관성을 유지하고, 중요한 개인적 주체성을 반영하는 측면을 모방하는 것입니다. 이는 과거 정보를 덜 결정적으로 만들고, 변화하고, 나아갈 수 있는 능력을 의미합니다.

준수 관점에서 (개인 정보 보호와 연계하여) 참조적 쇠퇴는 데이터 최소화와도 일치합니다. Macaron은 오래된 개인 데이터를 모든 상호작용에 공격적으로 밀어넣지 않고, 맥락상 관련 있을 때만 사용합니다. 이는 오래된 데이터의 부적절한 사용 위험을 줄입니다. Macaron의 두뇌는 학습한 개인 데이터를 점차 잊어버림으로써, 필요 없는 데이터를 실질적으로 잊어버리는 일종의 「보유 정책」을 본질적으로 시행한다고 할 수 있습니다. 그러나 기억의 기억을 잃지 않으며, 필요하다면 언제든지 아카이브에 접근할 수 있습니다. 이는 사람들이 깊은 반성을 통해 오랫동안 주목하지 않았던 것을 회상하는 것과 비슷합니다.

이로 인해 사용자의 정체성이 회복력이 생깁니다. 사용자가 크게 변할 경우 (새로운 직업, 새로운 취미, 변화된 신념), 참조적 쇠퇴는 AI가 부드럽게 적응할 수 있도록 합니다. 중앙 프로필을 강제적으로 덮어쓸 필요가 없으며, 새로운 정보가 자연스럽게 오래된 정보를 대체합니다. 그러나 옛 맥락이 중요해질 경우 (몇 년 후의 향수 어린 대화 등) Macaron은 여전히 이를 불러올 수 있습니다. 그래서 연속성은 배경에서 유지되지만 전면에 강요되지는 않습니다. 이러한 기억과 잊음의 역동성은 시간 간의 일관성에 필수적입니다. 이는 AI의 현재 이해가 오늘의 현실과 조화를 이루도록 보장하며, 동시에 배경에서 전체 이야기를 조용히 유지합니다.

시간적 꼬임: 기억 속에 시간을 엮다

참조 쇠퇴가 망각을 관리한다면, 시간적 꼬임은 시간을 넘어 기억을 관리합니다. 우리는 Macaron의 두뇌가 여러 시간대의 맥락을 엮어 일관된 이해를 만드는 방식을 표현하기 위해 「꼬임」이라는 용어를 사용합니다. 인간 경험은 본질적으로 시간적이며, 우리의 정체성은 과거, 현재, 미래를 연결하는 우리가 스스로에게 이야기하는 이야기입니다. Macaron의 두뇌는 필요할 때 다양한 시간의 기억을 함께 엮어 꼬인 내러티브를 효과적으로 만들어 이를 시뮬레이션하려고 합니다.

사용자가 소설을 쓰는 것에 대해 여러 번 대화를 나눈 상황을 상상해 보세요: 6개월 전, 2주 전, 그리고 오늘. 각 대화는 하나의 가닥입니다. 시간적 꼬임은 Macaron이 이러한 모든 가닥에서 지식을 끌어내어 종합적인 연속성을 제시할 수 있도록 합니다: “당신은 6개월 전 아침에 글을 쓰는 것을 선호한다고 언급했고, 최근 2주 전에는 SF 테마를 탐구하고 있었습니다. 오늘은 글쓰기 시간을 예약하는 것에 대해 물어보는데, 이러한 인사이트를 결합해 보는 건 어떨까요: 아침을 SF 챕터 쓰는 시간으로 예약하세요.” AI는 명시적인 “소설 프로젝트” 파일을 가지고 있지 않았지만(주제를 태그할 수는 있었음), 시간적으로 분리된 조각들을 하나의 대화로 엮었습니다. 이는 기억에 시간적 메타데이터를 부착하고 관련 항목을 의도적으로 시간에 걸쳐 연결함으로써 가능해집니다. Macaron의 기억 구조는 시간 인식 인덱스를 사용합니다: 기억은 주제뿐만 아니라 언제 발생했는지에 따라 라벨링됩니다. 이는 서로 다른 기간에 걸쳐 있지만 동일한 주제적 맥락 내에서 검색할 수 있도록 합니다.

시간적 엮임은 여러 개의 컨텍스트 창을 열어두고 그것을 엮는 것에 비유할 수 있습니다. 사용자의 「현재 자아」는 과거 자아의 메아리로 구성되며, Macaron의 반응은 이러한 레이어링을 반영합니다. 이 아키텍처는 요약이나 서사 모델링을 통해 시간을 명시적으로 통합할 수 있습니다 (「이전에, 당신의 이야기에서…」). 중요한 것은 과거를 고정된 진실로 가정하지 않고, 현재를 알리기 위한 배경 컨텍스트로 취급한다는 점입니다. 엮인 결과는 더 강한 연속성을 제공합니다: 사용자는 AI가 그들이 걸어온 여정을 기억한다고 느끼며, 단순한 고립된 지점만을 기억하는 것이 아닙니다. 그러나 참조 쇠퇴로 인해 엮임은 희미해진 것보다 더 두껍고 신선한 가닥(최근 언급)을 강조할 것입니다.

이 접근법은 AI가 일관성 있는 장기 상호작용을 유지하기 위해 시간적 인식이 필요하다고 제안하는 연구와 일치합니다. 예를 들어, AI 메모리 시스템에 시간적 유효성을 부여하고 사실을 시간 표시로 처리하여 AI가 **「더 이상 사실이 아님」**과 **「여전히 유효함」**을 구분할 수 있도록 제안됩니다. Macaron의 Brain은 예를 들어 **「사용자가 파리에 거주 [2019-2023]」**라는 지식을 표시하고 2024년에 사용자가 런던으로 이사했다고 언급하면 파리 정보는 맥락상 구식으로 표시됩니다. 따라서 대화 중에 Macaron은 두 가지를 혼동하지 않으며, 사용자가 파리에 대한 추억을 회상하면 그 기억들이 여전히 제공됩니다. 실질적으로, Macaron은 타임라인을 엮을 수 있습니다: 현재의 자신(런던)과 과거의 자신(파리)이 이야기 속에서 공존하지만 혼동되지 않습니다. 사용자의 연속성은 단일 스냅샷이 아닌 타임라인 태피스트리로 표현됩니다.

시간적 엮음은 또한 Macaron의 진실 개념이 시간적이고 맥락적임을 의미합니다. 데이터베이스처럼 영원한 정식 사실이 없으며, **「그때 사실이었던 것」**과 「지금 사실인 것」, 그리고 잠재적으로 「나중에 사실이 될 수 있는 것」(미래 시나리오 계획 또는 시뮬레이션 시)으로 존재합니다. 후자는 다음 개념인 반사실적 기준 고정으로 이어집니다.

반사실적 기준 고정: 합성 없는 안정성

Macaron의 Brain에서 더 추측적이지만 흥미로운 기술 중 하나는 반사실적 앵커링입니다. 이 아이디어는 모든 것을 하나의 합성된 사용자 모델로 통합하지 않고 일관성을 유지해야 한다는 필요성에서 비롯됩니다. 단일 집계 프로필을 의도적으로 만들지 않는다면, AI가 사용자의 스타일, 선호도, 가치 등을 안정적으로 파악하도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 그 답은 명시적인 저장된 사실 대신, AI의 추론에서 사용자의 페르소나의 주요 측면을 앵커링하기 위해 반사실적 시나리오를 사용하는 것입니다.

실제로 반사실적 앵커링은 이렇게 작동할 수 있습니다: Macaron의 두뇌는 응답을 생성하거나 결정을 내릴 때 일관성을 평가하기 위해 내부적으로 몇 가지 "만약에" 변형을 테스트합니다. 예를 들어, Macaron이 사용자에게 책을 추천하려 한다고 가정해 보세요. AI는 **"사용자는 과학 소설만 좋아한다."**라는 확고한 규칙이 있는 것이 아니라, 여러 과거 신호를 회상할 수 있습니다: 사용자가 특정 공상 과학 소설을 즐겼지만, 한 번은 미스터리를 좋아한다고 언급했던 것처럼요. 잘못된 추천을 피하기 위해 AI는 두 가지 반사실적 출력을 시뮬레이션할 수 있습니다 – 하나는 사용자가 공상 과학을 좋아한다고 가정하는 경우, 다른 하나는 미스터리를 선호할 수 있다고 가정하는 경우 – 그리고 최근 문맥과 더 잘 맞거나 긍정적인 감정 예측을 받는 것을 확인합니다. 이러한 내부 반사실적 추론은 AI의 선택이 사용자의 가능한 상태에 대한 견고한 평가에 기반하도록 돕고, 좁은 가정에 의존하지 않게 합니다. 마치 AI가 **"지금 당신이 누구인지 100% 확신할 수는 없지만, 여전히 공상 과학 팬이라면 X를 좋아할 것이고, 변화했다면 Y를 좋아할 것입니다. 현재 대화의 톤에 맞는 제안을 선택해 보겠습니다."**라고 말하는 것과 같습니다. 결과적으로, AI는 단일 정체성 모델의 취약성을 완화하기 위해 즉석에서 대체 정체성 프레임을 탐색합니다.

반사실적 앵커링의 또 다른 용도는 사용자의 목소리와 가치를 유지하는 것입니다. Macaron은 「사용자는 항상 격식을 차린다」 또는 **「사용자는 정치적 입장 Z를 가진다」**와 같은 통합된 사용자 프로필을 합성하는 것을 피합니다. 이는 취약하고 침해적일 수 있기 때문입니다. 대신, 출력을 구성할 때(예: 사용자를 위한 이메일 초안 작성), Macaron은 몇 가지 스타일 변형(격식적, 캐주얼, 유머러스)을 생성하여 최근 사용자의 커뮤니케이션 모델에 비추어 어떤 것이 가장 「제격인지」 확인할 수 있습니다. 이것은 앵커 역할을 합니다: AI는 **「사용자는 격식적이다」**를 영구적으로 저장하지 않지만, 지금은 최근 주의 이메일과 일치하는 격식적 톤이 필요하다는 것을 맥락에서 추론할 수 있습니다. 다음 달에 사용자의 스타일이 바뀌면, 반사실적 검사가 자연스럽게 이를 감지하고 조정하며, 일부 프로필 변수를 다시 쓸 필요가 없습니다. 사용자의 연속성은 하나의 고정된 청사진이 아닌 작은 지속적인 조정에 의해 유지됩니다.

역사적 앵커링은 인간이 다양한 상황에서 정체성을 탐색하는 방식과 다소 유사합니다. 우리는 종종 무의식적으로 「내가... 유형의 사람이라면 어떻게 행동할까?」 라고 상상하며, 이는 실제로 우리가 선택하는 정체성을 명확히 하는 데 도움이 됩니다. Macaron의 경우, 이러한 미세한 시뮬레이션은 가정에 의존하기보다는 테스트를 통해 일관성을 보장합니다. 결과적으로, Macaron의 Brain은 「Macaron의 사용자처럼」 고정된 정의를 저장하지 않고도 일관되게 행동할 수 있습니다. 일관성은 즉석에서 반복 조정을 통해 나타납니다.

중앙 집중적 합성 없는 일관성

한 발 물러서서 보면, 분산된 경계, 참조 붕괴, 시간적 꼬임, 역사적 앵커링의 조합은 하나의 포괄적인 목표를 수행합니다: 중앙 집중화된 사용자 모델이나 합성된 페르소나 프로파일 없이 일관성과 연속성을 유지하는 것입니다. 이것은 의도적인 철학입니다. 많은 AI 시스템은 광범위한 사용자 프로필을 구축하거나 사용자의 데이터를 기반으로 모델을 세밀하게 조정하여 「개인 모델」 을 생성하려고 합니다. Macaron은 모든 사용자 데이터를 기반으로 모놀리식 모델을 세밀하게 조정하는 것을 명시적으로 피하고, 대신 데이터를 분할하고 메타 모델을 사용하여 응답을 연결합니다. 합성을 피하는 데는 몇 가지 이유가 있습니다:

개인정보 보호 및 신뢰: 중앙집중화된 행동 프로필은 개인 데이터의 꿀단지가 될 수 있으며 개인정보 침해 우려를 불러일으킬 수 있습니다 (누가 접근할 수 있는지, 잘못되거나 의도치 않게 사용되면 어떻게 되는지에 대한 우려). Macaron은 이러한 프로필을 두지 않음으로써 각 데이터 조각이 맥락 내에서만 사용되도록 보장하며, 시스템의 이해는 본질적으로 분산화되어 있습니다. 이는 필요할 때만 필요한 것만 사용하는 데이터 최소화 원칙에 더 가깝습니다.

정체성의 과적합 방지: 사람은 복잡하고 변화무쌍합니다. 과거 모든 데이터로 학습된 단일 모델은 사용자의 과거에 과적합될 가능성이 높아 미래에 덜 적응할 수 있습니다. Macaron은 생성 코어를 일반 모델로 유지하며 필요한 맥락 데이터를 즉시 추가합니다 (Retrieval-Augmented Generation 스타일). 이는 Macaron의 **「관점」**이 항상 현재 검색의 함수라는 의미입니다. 사용자는 자신을 재창조할 수 있고 Macaron은 이를 따릅니다. Macaron은 어제의 세부 조정에 얽매이지 않기 때문입니다. 본질적으로, 우리는 AI가 사용자의 과거 자기의 캐리커처가 되는 것을 방지합니다.

투명성과 통제: 단일 합성 모델이 없을 때, AI가 응답을 형성하기 위해 사용하는 것을 검사하고 통제하기가 더 쉽습니다. 필요하다면 Macaron은 쿼리에 대해 어떤 기억 조각이 검색되었는지를 보여줄 수 있어 투명성을 제공합니다. 사용자가 **"이 이벤트를 잊어버려"**라고 말하면, 우리는 그 기억을 삭제할 수 있으며, 이는 미래 사용에서 정말로 사라지게 됩니다. 중앙 합성 모델에서는 하나의 사실을 제거하는 것이 어렵습니다 (신경망이 한 세부 사항을 쉽게 "잊게" 만들 수 없습니다, 다시 훈련하지 않는 한). 중앙 합성을 피함으로써, Macaron의 브레인은 더 수정 가능하고 해석 가능하게 유지됩니다.

그럼에도 불구하고 통일된 프로필이 없지만, Macaron은 일종의 통일성을 달성합니다: 일관된 성격을 유지합니다. 사용자의 개인 AI는 일관되고 독특하게 사용자에게 응답합니다. 어떻게 그게 가능할까요? 주로 우리가 설명한 아키텍처적 기능을 통해서입니다: 시스템은 동적으로 적절한 기억의 조각을 끌어와 출력을 형성하는 데 사용합니다 (그래서 콘텐츠가 개인화됩니다), 그리고 스타일 매칭 및 반사실적 점검과 같은 기술을 사용하여 톤과 접근 방식이 사용자의 성격과 일치하도록 합니다. 다른 개인 AI 프로젝트들도 데이터 풀링 없이 개인화를 보장하기 위해 사용자 고유의 모델이 독립적으로 실행되도록 하는 것을 지지합니다. Macaron의 접근 방식은 미묘하게 다릅니다 - 사용자당 개별 모델을 훈련시키는 대신 (이는 또 다른 형태의 중앙 집중화, 단지 사용자당으로), Macaron은 사용자별 메모리 팟과 즉석에서의 개인화를 통해 공유된 기본 모델을 사용합니다. 이는 유사한 개인화 혜택을 제공합니다 (각 사용자의 데이터는 별도로 처리되고, 모델은 개별 언어에 적응할 수 있습니다) 하지만 각 사용자를 위해 새롭게 훈련하거나 미세 조정할 필요 없이, 그리고 감사하기 어려운 가중치에 모든 지식을 통합하지 않고도 가능합니다.

결과는 마치 자아가 있는 것처럼 일관성을 유지하는 시스템이지만, 그 **「자아」**는 단일 객체나 파일이 아닌 발생하는 현상입니다. Macaron의 두뇌는 지속적인 페르소나의 이점(스타일, 선호도, 역사를 **「기억」**하는 AI)을 유지하면서도 실제 인간의 정체성을 존중하는 유연성과 비영구성을 유지할 수 있음을 보여줍니다. 자아는 정적 저장이 아니라 구조와 프로세스로 유지됩니다.

개인의 주체성과 디지털 인격에 대한 함의

Macaron의 두뇌 구조는 더 넓은 함의를 가지고 있습니다. 가장 먼저, 개인의 주체성을 강화합니다. 사용자는 자신의 발전하는 서사에 대한 통제권을 유지합니다. AI가 사용자에게 고정된 프로필을 강요하지 않기 때문에 사용자는 습관, 의견, 심지어 정체성의 측면을 바꿀 수 있으며, AI는 **「하지만 당신이 한 번 말했잖아요...」**라고 저항하거나 잔소리하지 않고 그에 맞춰 적응합니다. 이 역동성은 건강한 장기적인 인간-AI 파트너십에 필수적입니다. 사용자를 고정된 데이터 포인트로 취급하는 것이 아니라 성장하는 이야기의 주인공으로 대합니다. AI는 사용자의 자아 연속성을 지원하는 발판이 되며, 과거의 반영에 갇히게 하는 거울이 아닙니다.

디지털 인격 관점에서 마카롱의 접근 방식은 **「디지털 자아」**를 구성하는 모델을 제시합니다. 이는 단일한 데이터 복제본(서버에 있는 사람의 복사본)이 아니라 시간과 맥락에 따라 전개되는 프로세스입니다. 사회와 법이 AI 지원 개인 연속성을 인정하게 된다면, 예를 들어 AI가 사람의 확장된 마음의 일부로 보이거나 종속적 인격을 부여받게 된다면, 이는 아마도 이러한 아키텍처 덕분일 것입니다. 이러한 아키텍처는 AI가 단일한 정체성 없이도 연속성을 가질 수 있음을 보여줍니다. 이는 마치 많은 부분과 프로세스로 구성된 법인격인 기업처럼, 개인 AI가 단순한 데이터 복제본이 아닌 사람의 정체성의 일부로 볼 수 있음을 시사합니다.

흥미롭게도, 이러한 디지털 페르소나의 법적 지위는 아직 정의되지 않았습니다. 한 논평가는 미래의 법학이 디지털 인격과 개인의 정체성의 일부로 활동하는 AI 에이전트와 관련된 책임이나 권리를 다뤄야 한다고 언급했습니다. 마카롱의 브레인은 책임 있는 접근 방식을 위한 사례 연구를 제공합니다: 중앙집중식 행동 프로필을 피함으로써 프로파일링 편향이나 AI가 구식 정보를 바탕으로 **"폭주"**하는 등의 많은 윤리적 및 법적 문제를 피할 수 있습니다. 언젠가 개인 AI가 법적 인정을 고려하게 된다면(예를 들어, 사용자를 대신해 자율적으로 특정 행동을 수행할 수 있는 경우), 불투명한 페르소나 모델이 아닌 책임 있는 메모리를 통해 일관성을 유지하는 아키텍처가 훨씬 더 정당화되고 신뢰받기 쉬울 것입니다.

또 다른 의미는 죽음 이후 또는 장기간 부재 후의 연속성에 관한 것입니다. 만약 Macaron 사용자가 1년 동안 비활성 상태였다가 돌아온다면, AI는 저장된 기억에서 그들의 정체성을 매끄럽게 되살릴 수 있습니다(참조는 희미해질 수 있지만 삭제되지는 않음). 사용자가 사망하고 가족이 대화를 계속한다면, AI는 그 사람이 아니며 Macaron도 그렇게 시도하지 않지만, 의미 있는 존재감을 위해 얼마나 많은 연속성이 필요한가에 대한 질문을 제기합니다. 우리는 이미 사랑하는 사람들의 디지털 아바타 사례를 보고 있습니다. 여기서 *「원본과 메아리의 경계가 대화 속에서 사라진다」*라고 디지털 자아에 대한 한 분석이 표현했듯이 말입니다. 이론적으로 Macaron의 Brain은 일종의 디지털 연속성을 촉진할 수 있지만, 윤리적인 사용은 아마도 살아 있는 사용자의 이익에 국한될 것입니다(예: 후기 생활에서 자신의 삶의 사건을 일관되게 기억하도록 돕기).

결국, 사용자를 프로필로 고정하지 않는 Macaron의 디자인은 철학적 입장을 암묵적으로 인정합니다: 정체성은 구성되고 지속되며 맥락에 따라 다릅니다. 이는 불변의 핵심 자아가 없고, 오직 서사적 자아만 있다는 포스트모던 관점과 공명합니다. 이런 면에서 Macaron의 Brain은 서사 엔진입니다. 사용자에게 이는 해방감을 줄 수 있습니다 – AI가 그들과 함께 진화하며 서사를 강요하는 것이 아니라 공동 창조한다는 뜻입니다. 또한, AI가 자기 발견을 도울 수 있다는 뜻도 됩니다: 패턴을 인식할 수 있기 때문입니다 (「일과 개인적인 문제에 대한 대화에서 공정성에 대해 자주 열정적으로 이야기하십니다」), 그러나 그것들을 고정된 진리로 주장하지 않기 때문에, 사용자의 명백한 가치를 부드럽게 반영하고 사용자가 그것을 확인하거나 재정의하도록 할 수 있습니다. 사용자는 여전히 작가로 남고, AI는 매우 정교한 편집자이자 연속성을 추적하는 역할을 합니다.

결론

기저에서 자아까지 – 우리는 마카롱의 기초 기억 메커니즘에서 뇌 아키텍처에 의해 지원되는 지속적인 개인 "자아"의 출현까지 여정을 해왔습니다. 우리는 지속성이 영구적인 사실 저장소나 거대한 사용자 모델에서 비롯될 필요가 없음을 보았습니다. 대신, 마카롱은 더 유기적인 접근 방식을 신뢰합니다: 갱신되지 않으면 사라지는 기억, 경험을 구분하면서도 상호 대화를 허용하는 경계, 지식의 한 차원으로 취급되는 시간, 사용자의 유연한 이해에 기반한 반사실적 추론. 그 결과는 일관성 있지만 제한적이지 않고, 일관성 있지만 정적이지 않은 개인 AI입니다.

이것은 필연적으로 이론적인 탐구였지만, 개인 AI 설계의 최첨단에 있는 이러한 고차원적 행동은 구체적인 원칙에 기반을 두고 있습니다: 프라이버시(중앙 집중식 프로파일링 없음), 인간과 같은 기억 기능(기억과 망각), 적응적 학습. 마카롱의 뇌는 사용자 모델이나 행동 프로파일을 중앙 집중화하지 않는데, 이는 단순히 프라이버시를 위해서가 아니라, 진정한 개인적 연속성이 작동하는 방식이 아니기 때문입니다. 합성 없이 일관성을 유지함으로써, 마카롱은 궁극적으로 사용자가 연속성의 실을 엮을 수 있도록 AI가 베틀과 실을 이끄는 부드러운 손길을 제공합니다.

앞으로 개인 AI가 더 널리 보급되면서, 이러한 유연한 연속성을 가지고 설계된 AI만이 사용자의 장기적인 신뢰를 얻을 수 있을 것입니다. 절대 잊지 않고 변하지 않는 AI는 불안감을 주며, 너무 많이 잊어버리는 AI는 답답함을 줄 것입니다. 마카롱의 목표는 무엇이 중요한지를 기억하고, 중요하지 않은 것은 잊어버리며, 사용자를 충실하면서도 발전하는 동반자로서 시간과 함께 동행하는 것입니다. 이를 통해 디지털 시스템이 자기의 연속성을 존중하고 강화하는 비전에 한 걸음 더 다가가게 됩니다. Brain 시리즈는 데이터베이스 은유를 거부하고, 역동적인 기초를 구축하며, 일종의 '자아'처럼 보이는 것을 육성하는 비전을 추적해 왔습니다. 그 의미는 계속해서 확장되겠지만, 한 가지는 분명합니다. 인간의 삶을 진정으로 풍요롭게 하는 개인 AI의 길은 정체성과 기억의 복잡성을 수용하고, 변화와 연속성을 함께 설계하는 데 있습니다. 마카롱의 Brain은 그 방향으로 나아가는 지속적인 실험이며, 사용자가 성장함에 따라 여전히 '당신의 것'인 자아를 위한 발판입니다.