‘세컨드 브레인’이라는 용어는 새로운 것이 아닙니다. 수년 동안 사람들은 이 용어를 앱에 노트를 모으고, 태그를 지정하고, 필요할 때 검색하는 습관을 설명하는 데 사용해 왔습니다.
저 또한 그렇게 시작했습니다.
이러한 접근 방식들은 공통점이 하나 있습니다. 즉, 사람이 무언가를 넣고(input), 사람이 그것을 찾는다(search)는 것입니다. AI가 추가된 후에도 변한 것은 마지막 단계뿐입니다. 사람은 기록을 저장하고, 사람의 검색을 거치며, AI가 그 결과를 읽습니다. 내가 입력하지 않은 것은 존재하지 않았습니다. 내가 검색하지 않은 것은 결코 떠오르지 않았습니다.
아무리 큰 파일링 캐비닛이 되어도, 그것은 여전히 파일링 캐비닛일 뿐입니다.
[IMG:N] 원본 다이어그램의 영어 키를 참고하세요. 상단은 파일링 캐비닛 형태의 세컨드 브레인입니다: 사람이 저장 → 사람이 검색 → AI가 읽습니다. 내가 입력하지 않은 것은 부재하며, 내가 검색하지 않은 것은 결코 떠오르지 않습니다. 하단은 반영(reflecting)하는 세컨드 브레인입니다: 현실이 들어옴 → 기억이 축적됨 → 스스로 재구성됨 → 과거를 인출함 → 새로운 사건과 연결합니다. 아무도 입력하지 않은 문장들이 기억 속에서 형성됩니다.
그림 4. 위쪽은 우리가 알고 있던 세컨드 브레인이었고, 아래쪽은 현재 나타나고 있는 종류의 세컨드 브레인입니다.
파일링 캐비닛이 스스로 정리되기 시작할 때
제가 생각에 변화가 생긴 것은 Hindsight와 같은 에이전트 메모리 아키텍처(agent memory architectures)를 조사하기 시작했을 때였습니다.
기술적인 설명은 간략하게 하겠습니다. 이러한 시스템들이 할 수 있는 일은 세 단어로 요약될 수 있습니다: 유지(retain), 회상(recall), 그리고 반영(reflect). 이들은 들어오는 정보를 시간이 지남에 따라 변하는 사실, 경험, 믿음으로 저장합니다; 현재 상황과 관련된 기억을 검색하고 인출하며; 축적된 기억들을 다시 읽어 새로운 이해를 발전시킵니다.
기술적인 구분
여기서 “성찰(reflection)”은 기억 통합(memory consolidation)과 기억에 대한 추론을 포괄적으로 설명하는 용어입니다. Hindsight의 문서에 따르면, ‘보존(retain)’은 사실과 관계를 저장하고 추출하며, ‘회상(recall)’은 관련 기억을 검색합니다. 그리고 ‘성찰(reflect)’은 메모리를 탐색하여 답변을 종합합니다. 여러 사실들을 관찰 가능한 형태로 통합하는 것은 ‘보존’ 이후에 촉발되는 별도의 과정입니다. 아래의 회의 및 이메일 예시는 논의되는 추론의 종류를 보여줍니다. 이는 측정된 결과를 보고한 것이 아닙니다. 생성된 관찰 역시 증거가 필요하며, 이러한 작업들만으로는 인간과 같은 경험을 확립할 수 없습니다.
제 눈길을 끈 것은 세 번째 작동이었습니다.
성찰하는 기억은 가만히 있지 않습니다. 3개월 전 회의에서 얻은 기억이 어제 이메일과 연결되고, 그 연결고리가 하나의 관찰로 만들어집니다: “이 사람은 약속을 미룰 때 이런 표현들을 사용한다.” 아무도 이 문장을 직접 입력하지 않았습니다. 메모리를 읽음으로써 기억이 스스로 그것을 만들어낸 것입니다.
인간의 기억도 이와 같은 방식으로 작동합니다. 우리는 기억을 검색할 때마다 과거를 조금씩 다시 쓰는(rewrite) 경향이 있습니다. 이것이 바로 동일한 사건이라도 스무 살과 마흔 살에 다르게 의미하는 이유입니다. 기억은 창고 속 물건이라기보다는 우리가 계속해서 수정해 나가는 원고와 같습니다.
AI의 메모리 역시 그러한 특성을 갖추기 시작했습니다.
한 문장으로 요약하면
AI가 과거를 단순히 저장하는 것을 넘어, 과거를 지속적으로 재작업하고 현재 판단에 사용하는 아키텍처들이 등장했습니다.
하나의 에이전트에서 수십 개로 늘어날 때
단 하나의 에이전트만 있을 때는 이러한 점을 걱정할 필요가 없었습니다. 단지 그 특정 에이전트가 기억해야 할 컨텍스트를 관리하기만 하면 되었습니다.
하지만 에이전트가 수십 개가 되면서 상황은 달라졌습니다. 이것이 제가 서론에서 설명했던 문제입니다. 어시스턴트에게 알려진 저의 버전과 비즈니스 에이전트에게 알려진 저의 버전이 달랐고, 새로운 에이전트는 매번 백지 상태에서 시작했습니다. 모든 직원이 CEO를 다르게 이해하는 회사라면 오래 지속될 수 없을 것입니다.
내가 필요했던 것은 모든 에이전트(agents)가 공유하는 하나의 장기 기억(long-term memory)이었다. 그리고 그 기억은 파일 캐비닛(filing cabinet)일 수 없었다. 나는 매일 수십 개의 에이전트가 생성하는 모든 기록들을 개인적으로 정리할 수는 없었다. 그것은 연결을 만들고, 스스로 조직화하며, 스스로 수정할 수 있는 기억이어야 했다.
그 이후로 내가 구축하는 것은 더 이상 노트의 확장 기능(extension of a notebook)이 아니었다.
세컨드 브레인(Second Brain)은 나를 위해 기억을 저장하는 장소에서, 계속해서 나 자신을 재구성하는 두뇌로 진화하고 있다.
당신의 기억을 재해석할 수 있는 AI에게 어떤 결정을 위임하시겠습니까?
이 글은 내 백서(whitepaper)인 'Super Second Brain'의 챕터 1을 영어로 번역한 것이며, 기술 노트가 추가되었습니다. 이 백서 시리즈는 Substack에서 한국어로도 연재되고 있으니, 여기에서 한국어 프롤로그를 읽으십시오. 생성형 AI(Generative AI)의 도움을 받아 번역 및 편집되었습니다. 다이어그램은 나의 원본 백서에서 재현된 것이며, 그 영어 키가 바로 아래에 나타납니다.