AI-native Memory 2.0: Second Me

하루 평균 23번의 개인정보 입력을 줄여주는 AI 비서, 세컨드 미

인간이 외부 세계와 상호작용할 때 개인 기억은 핵심적인 역할을 한다. 우리는 타인과 대화하거나 웹사이트, 앱, AI 에이전트와 소통할 때 자신의 정보를 반복적으로 제공해야 한다. 마인드버스(Mindverse.ai)가 개발한 '세컨드 미(Second Me)'는 이러한 반복적 정보 제공의 불편함을 해소하는 혁신적인 AI 기반 메모리 관리 시스템이다.

세컨드 미는 단순한 데이터 저장소가 아닌 지능형 지속성 메모리 오프로드 시스템으로, 사용자별 지식을 보존하고 정리하며 동적으로 활용한다. 브라우저에 저장된 인증 정보나 자동 완성 기능과 같은 기존 솔루션과 달리, 세컨드 미는 사용자 상호작용에서 중개자 역할을 수행하여 컨텍스트 인식 응답을 자율적으로 생성하고 필요한 정보를 미리 채우며 외부 시스템과의 원활한 통신을 촉진한다. 이는 인지 부하와 상호작용 마찰을 크게 줄이는 효과가 있다.

LLM 기반 3계층 구조: 메모리 관리 효율성 최대 5배 향상

세컨드 미는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 AI 네이티브 접근 방식으로 메모리 관리를 재정의한다. 기존의 정적 데이터 저장 솔루션과 달리, LLM 기반 메모리 매개변수화를 통해 구조화된 데이터 구성, 맥락적 추론, 적응형 지식 검색을 가능하게 한다. 이는 기억 관리에 더 체계적이고 지능적인 접근 방식을 제공한다.

마인드버스 연구팀은 다양한 데이터 소스와 학습 스타일을 탐색하고, 감독된 미세 조정(SFT)과 직접 선호도 최적화(DPO)를 통합하여 LLM 성능을 향상시켰다. 특히 개인 AI 애플리케이션에서 모델의 효과를 평가하기 위한 세 가지 핵심 작업을 도입했다. 첫째로 기억 기반 다중 관점 질의응답, 둘째로 사용자 요구 기반 컨텍스트 완성, 셋째로 사용자 선호도와 외부 응답을 통합한 컨텍스트 비평을 활용했다.

이러한 작업을 지원하기 위해 LLM 주도의 자동화된 데이터 합성 전략을 설계했으며, 여기에는 로컬 및 글로벌 데이터 관점, 멀티 에이전트 프레임워크, 사고 연쇄(Chain-of-Thought) 스타일 합성이 포함된다.

세컨드 미의 기술적 구현과 성능

세컨드 미의 핵심은 세 가지 계층 구조로 이루어져 있습니다. 첫째로, 원시 데이터 레이어(L0)는 비구조화된 데이터 전체를 기억으로 정의합니다. 둘째로, 자연어 메모리 레이어(L1)는 간략한 사용자 바이오, 중요 문장 목록, 선호도 태그 등 자연어 형태로 요약될 수 있는 기억을 포함합니다. 셋째로, AI 네이티브 메모리 레이어(L2)는 반드시 자연어 설명이 필요하지 않은 기억으로, 모델 매개변수를 통해 학습 및 구성됩니다.

세컨드 미는 이러한 계층 구조를 유지하면서 주요 업그레이드를 도입했습니다. 이전 버전과 달리 L0와 L1이 L2에 더 풍부한 맥락적 지원을 제공하도록 재설계하여 계층 간 통합을 강화했습니다. 또한 L2의 역할을 재정의하여 복잡한 사용자 요구를 처리하기 위해 외부 전문가 모델을 활용하는 조정자 역할로 전환했습니다. 그리고 데이터 합성, 필터링, SFT, DPO, 평가를 포함한 완전 자동화된 훈련 파이프라인을 구축했습니다.

연구 결과, 다양한 데이터 소스와 강력한 사고 연쇄(COT) 스타일 정규화를 결합하는 방식이 가장 좋은 성능을 보였습니다. 특히 DPO(직접 선호도 최적화)를 적용한 모델은 모든 작업에서 일관된 성능 향상을 보였으며, 이는 세컨드 미가 개인화된 AI 시스템으로서의 가능성을 잘 보여줍니다.

네트워크 효율성 3~5배 증가: 개인 맞춤형 AI 비서가 가져올 실용적 변화

세컨드 미는 정보 관리, 감정 조절, 전문적 정체성 관리를 지원하는 개인 AI 비서로서 다양한 가치를 제공한다. 정보 과부하와 복잡한 사회적 상호작용 시대에 생산성, 의사결정, 인지 관리를 향상시킨다. 개인의 관점에서 세컨드 미는 사용자가 정보를 효율적으로 필터링하고 활용할 수 있도록 도와주며, 작업 성과와 의사결정을 개선하는 개인화된 지식을 제공한다. 예를 들어, 경력 개발과 개인적 관심사에서 집중을 방해하는 요소를 줄이고 생산성을 높인다.

내부적으로는 사고 정리, 의사결정 성찰, 감정 조절을 지원한다. 인지 및 감정적 요구를 시뮬레이션하여 합리적인 피드백과 감정적 지원을 제공함으로써 사용자가 내부 갈등이나 복잡한 감정 상황에서도 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 외부적으로는 인간-AI 네트워크를 조성하여 메트칼프의 법칙에 따라 연결이 기하급수적으로 확장되는 환경을 만든다. 인간과 AI 노드의 통합은 네트워크 효율성을 3~5배 증가시킨다.

더불어 세컨드 미는 개인 인지 자산을 위한 NFT 기반 프레임워크와 수량화 가능한 지식 흐름 효율성 모델을 통해 인지 자본 변환을 촉진하며, 이는 지식 보급과 응용을 향상시킨다. 또한 분산 의사결정 프로토콜을 통해 집단 지성을 강화하여 더 효과적인 그룹 결정을 가능하게 한다. 마인드버스는 세컨드 미 프로젝트를 깃허브에 오픈소스로 공개하여 사용자가 로컬에서 데이터 수집, 학습, 모델 훈련, 네트워크 통합을 관리할 수 있도록 했다.

다모달 데이터 통합의 미래: 실시간으로 인간 사고와 동기화되는 AI의 가능성

세컨드 미는 개인 AI의 재정의에 관한 여정이다. 개별 생각 기록에서 시작하여 데이터 합성, 미세 조정, 강화 학습을 통합하는 자동화된 파이프라인으로 발전했다. 이는 단순히 더 나은 AI 응답을 넘어, 사용자와 함께 생각하고, 그들과 함께 발전하며, 실시간으로 그들의 인지 상태를 이해하는 AI를 만드는 것을 목표로 한다.

세컨드 미는 다모달 개인 데이터를 통합하여 인간 인지를 완전히 포착하는 것을 다음 단계의 도전 과제로 삼고 있다. 구조화된 접근 방식과 계층화된 처리가 격차를 줄이는 데 도움이 되었지만, 인간 사고와의 실시간 동기화 달성은 여전히 최종 목표로 남아있다.

개인 AI의 미래는 정적 지식이 아닌 연속성, 적응성, 인간 지능과의 깊은 정렬에 있다. 세컨드 미는 이러한 비전을 향한 중요한 발걸음을 내딛고 있으며, 개인화된 AI 비서 시대의 새로운 지평을 열고 있다.

FAQ

Q: 세컨드 미(Second Me)와 기존 데이터 저장 솔루션의 차이점은 무엇인가요?

A: 기존 솔루션(브라우저 자동완성, 통합 인증 시스템 등)은 단순히 자주 사용하는 데이터를 저장하고 검색하는 정적 저장소 역할을 합니다. 반면 세컨드 미는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 지능형 시스템으로, 사용자별 지식을 유지하고 맥락에 맞게 활용합니다. 또한 구조화된 지식 구성, 맥락 추론, 적응형 지식 검색 기능을 제공하여 더 체계적이고 지능적인 메모리 관리가 가능합니다.

Q: 세컨드 미는 어떤 상황에서 가장 유용하게 활용될 수 있나요?

A: 세컨드 미는 정보 과부하 상황, 복잡한 의사결정이 필요한 경우, 개인 정보를 반복해서 입력해야 하는 디지털 환경에서 특히 유용합니다. 작업 성과 향상, 의사결정 지원, 감정 조절, 전문적 정체성 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 여러 사용자 간의 지식 공유와 협업이 필요한 환경에서 네트워크 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

Q: 세컨드 미의 개인정보 보호는 어떻게 이루어지나요?

A: 세컨드 미는 각 사용자의 데이터를 분리하여 관리합니다. 훈련 파이프라인에서 사용자 개인정보 보호를 위해 각 사용자의 데이터는 격리된 상태로 유지됩니다. 또한 마인드버스는 사용자가 로컬에서 데이터 수집, 학습, 모델 훈련, 네트워크 통합을 관리할 수 있도록 프로젝트를 깃허브에 오픈소스로 공개했습니다. 이를 통해 사용자는 자신의 데이터에 대한 통제권을 유지하면서 세컨드 미의 기능을 활용할 수 있습니다.

해당 기사에서 인용한 논문 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 이디오그램 생성

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.