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Zenn헤드라인2026. 06. 25. 21:24

AI 외부 뇌의 설계——'기억은 생성하는 것'이라는 하나의 해답

요약

AI의 기억 문제를 해결하기 위해 '기억은 재생이 아닌 생성'이라는 철학을 바탕으로 설계된 외부 뇌 시스템을 소개합니다. 데이터를 고정된 의미로 저장하는 대신, 소재(NDJSON)만 저장하고 필요할 때 문맥에 맞춰 재구성하는 방식을 제안합니다.

핵심 포인트

  • 기억의 패러다임 전환: 고정된 의미 저장이 아닌 문맥에 따른 의미 생성
  • 이층 모델 설계: 자동 수집되는 Flow Layer와 확정된 Stone Layer의 구분
  • 데이터 무결성: Append-only 및 Hash Chain을 통한 위변조 방지
  • 단순함의 원칙: 차분 업데이트 대신 전체 스캔(Full Rebuild) 방식 채택
  • Claude 활용: 대화 중 명령만으로 로컬 스크립트를 실행하는 워크플로우

무엇을 할 수 있는가

이런 질문을 던질 수 있는 시스템을 만들었다.

"2월에 외부 뇌의 미래상에 대해 생각했었지, 어떤 내용을 생각했었더라?"

AI가 로컬의 NDJSON 파일을 탐색하여 당시의 thought를 추출하고, 현재의 문맥에 맞춰 재구성하여 반환한다. 실제 출력은 다음과 같았다.

2026년 2월 25일의 thoughts를 재구성

2월에 집중해서 생각했던 것은, thoughts가 '외부 뇌 인프라'로서 완성되었을 때의 모습이었다.

구조적으로는 이층 모델(two-layer model)을 상정하고 있었다. AI가 일상의 사고·판단 이유를 자동으로 수집하는 플로우 층 (flow layer) (미확정·가변·비공개)과, 인간이 의지를 가지고 서명하여 확정시키는 스톤 층 (stone layer) (위변조 불가능·append-only·사회적 존재)이다. 사회적 SSOT(Single Source of Truth)에 올라가는 것은 서명된 thought뿐이다. 자동 기록되더라도, 확정할지 여부는 인간이 결정한다.

이 발상은 "사상을 외부화하지 않을 자유도 보장한다"라는 원칙에서 비롯되었다. 인프라로서 정비되더라도, 사용하지 않을 자유가 없다면 지배 구조가 된다.

저장된 것은 사실뿐이다. 의미는 매번 생성된다.

왜 이런 설계가 되었는가

기존의 AI 채팅 앱을 사용하면서 강렬하게 곤란했던 점이 있었다. 스레드를 넘어가면 기억이 리셋되고, 서비스가 종료되면 자신의 사고 로그조차 다시 읽을 수 없게 된다.

그래서 처음에는 단순하게 생각했다. AI와의 대화에서 생겨난 아이디어나 판단을 전부 텍스트로 로컬에 저장하면 된다고.

실제로 작동했다. 검색도 가능했다. 하지만 기능하지 않았다. 저장량이 늘어날수록, AI는 어디에서 찾아야 할지 알 수 없게 된다. 기록이 있는데도 떠올리지 못한다——인간과 똑같은 일이 일어난다.

여기서 설계 사상이 근본적으로 바뀌었다.

인간의 기억은 '재생'이 아니라 '생성'이다. 친구와 뜨겁게 나누었던 대화의 기억을 떠올릴 때, 당시 배경의 벽에 걸려 있던 달력의 그림까지 기억해내는 사람은 없다. 회상할 때마다, 그 당시의 문맥에 맞춰 다시 만들어진다.

AI의 외부 뇌도 그러해야 한다. 의미를 고정해서 저장하지 마라. 소재만을 저장하고, 필요한 시점에 문맥에 맞춰 생성하게 하라.

설계의 핵심

SSOT는 NDJSON 이벤트 열(column)뿐이다. 폴더 구성이나 사용법의 상세 내용은 각 리포지토리의 README를 참조.

레코드 형식:

{
"id": "abc123def456",
"t_utc": "2026-06-22T00:09:16.515454Z",
...

설계 원칙은 4가지:

append-only: 기존 레코드는 수정·삭제하지 않는다 -
해시 연쇄 (Hash Chain): prev_hash를 통해 위변조 탐지가 가능하다 -
Full Rebuild: 인덱스는 차분 업데이트(differential update)를 하지 않고 항상 전체량을 재생성한다. 개인의 평생 분량 텍스트 사고 데이터는 기껏해야 수백 MB이다. 차분 관리의 복잡함보다 전체 스캔의 단순함을 선택했다 -
파생물은 정답이 아니다: SSOT만 있다면 무엇이든 재구축할 수 있다

실행 방법

echo '{"author":"yourname","record":{"type":"thought","text":"저장하고 싶은 내용","tags":["tag1","tag2"]}}' \
| python save_thought.py --mirror /path/to/thoughts_mirror/

Claude (Cowork)를 사용하면 터미널조차 필요 없다. 대화 중에 "저장해줘"라고 말하는 것만으로 Claude가 스크립트를 실행한다.

코드는 여기에 있다. 외부 라이브러리 불필요, 표준 라이브러리만 사용.

로컬 퍼스트 (Local-first) 버전 (Drive API 불필요)

https://github.com/Ryosuke-Tanabe/thoughts_store_backend_lite -
Drive API 버전 (Gemini / ChatGPT 대응)

https://github.com/Ryosuke-Tanabe/thoughts_store_backend_clean

하나의 해답

AI 외부 뇌의 설계에는 정설이 없다.

다만 "전부 저장하면 해결된다"는 틀렸다. 정보량이 늘어날수록, AI는 무엇이 중요한지 알 수 없게 된다.

하나의 해답은, 소재만을 저장하고, 의미는 매번 생성하게 하는 것이다.

기억은 저장하는 것이 아니다. 생성하는 것이다.

이 시스템이 어떻게 진화했는지는 다음 글에 썼다.

→ "Gemini를 그만두고 Claude로 바꿨더니, 코드가 190행이 되었다" (공개 예정)

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