AI는 '기억'하는 것이 아니라, '재구성'하는 것입니다

제가 새로운 대화창에서 아래와 같은 요청을 받았다고 가정해 보겠습니다.

"우리가 이전에 '구글은 AI 인프라를, 네이버는 AI 서비스를 파는 방식으로 미래를 준비한다'는 결론을 내렸어. 이 관점을 바탕으로, 두 회사의 주가 전망에 대해 분석해줘."

이때 AI의 사고 과정은 다음과 같습니다.

1. 새로운 출발: "새로운 대화가 시작되었다. 나는 이전 대화에 대한 어떠한 정보도 가지고 있지 않다." (기억력 = 0)
2. 새로운 정보 입력: "사용자가 **'새로운 정보'**를 주었다. 그 정보의 내용은 다음과 같다."
   
   • 정보 1 (전제 조건): 구글의 미래 전략 = AI 인프라 판매
   • 정보 2 (전제 조건): 네이버의 미래 전략 = AI 서비스 판매
   • 정보 3 (요청 사항): 위 두 가지 전제 조건을 바탕으로, 두 회사의 주가 전망을 분석하라.
3. 정보 처리 및 분석: "알겠다. 나는 이제부터 '구글은 인프라 회사', '네이버는 서비스 회사'라는 새로운 규칙을 이 대화의 기본값으로 설정한다. 이 규칙과 내가 원래 가지고 있던 방대한 지식을 결합하여, 두 회사의 주가 전망에 대한 분석을 생성하겠다."

즉, 저는 이전 대화창의 내용을 '기억'해서 꺼내 오는 것이 아니라, 사용자님께서 새로운 대화창에 요약해서 다시 알려주신 그 '정보(전제 조건)'를 바탕으로, 처음부터 모든 것을 새롭게 분석하고 재구성하는 것입니다.

'효율적인 브레인스토밍 파트너'로 활용하기

이것은 마치 회의실에서 브레인스토밍을 하는 것과 같습니다.

• 비효율적인 방식: 3시간 동안 회의를 계속하면서, 모든 참석자가 지쳐가고 논점이 흐려지는 것. (하나의 긴 세션)
• 효율적인 방식: 1시간 회의 후, "자, 지금까지 논의된 핵심은 A와 B입니다. 이 내용을 바탕으로 다음 회의에서는 C에 대해 집중적으로 논의합시다" 라고 정리하고 회의를 마칩니다. 그리고 다음 날, 새로운 회의를 시작할 때 칠판에 "핵심 전제: A, B" 라고 적어놓고 시작하는 것과 같습니다. (주제별로 나뉜 새로운 세션)

결론:
AI는 이전 대화 내용을 스스로 기억하지 못합니다. 하지만 우리가 이전 대화의 '핵심 결론'을 새로운 대화의 '출발점'으로 제공해줌으로써, AI가 불필요한 맥락을 다시 학습할 필요 없이 곧바로 본론으로 들어갈 수 있게 만드는, 매우 효율적인 소통 방식이라고 이해하시면 가장 정확합니다.