ChatGPT는 나를 얼마나 기억하는가?

내가 방금 말한 걸 왜 기억 못 하는 거지?

ChatGPT와 진지하게 대화하다 보면 종종 이런 상황을 마주하게 됩니다. 꽤 긴 시간 동안 특정 주제에 대해 이야기하고 있었는데, AI가 갑자기 앞서 나눴던 내용을 무시하거나, 전혀 엉뚱한 대답을 내놓을 때가 있죠. 어쩔 때는 불과 몇 문장 전에 내가 말했던 걸 잊어버린 듯한 반응을 보이기도 합니다.

"혹시 ChatGPT, 내가 방금 말한 걸 기억 못 하는 건가?" 내가 공들여 설명한 내용들이 다 사라진 건 아닐까 걱정됩니다. 채팅창의 내 정보를 가끔 기억하지 못할 때가 있다는 것은 시스템이 불안정하거나 버그나 오류가 있지 않을까도 의심하게 하기도 합니다.

하지만 사실 이건 AI의 '기억상실'이라기보다는, AI가 정보를 처리하는 방식과 관련이 깊습니다. AI가 우리의 대화를 '기억'하는 방식은 인간과는 매우 다릅니다. 그 비밀의 열쇠는 바로 '컨텍스트 윈도우(Context Window)'라는 개념에 있습니다.

컨텍스트 윈도우: AI의 '휘발성 기억'

ChatGPT 같은 LLM(거대 언어 모델)은 우리가 생각하는 방식으로 정보를 '저장'하거나 '기억'하지 않습니다. 대신, AI는 한 번에 처리할 수 있는 '정보의 길이'에 제한을 둡니다. 이 제한된 공간을 바로 컨텍스트 윈도우라고 부릅니다.

쉽게 말해, 컨텍스트 윈도우는 AI가 "현재 대화에서 참고할 수 있는 모든 정보(내 질문, AI의 이전 답변, 이전 대화 내용 등)를 담아두는 '작업 공간'"이라고 생각할 수 있습니다. AI는 이 컨텍스트 윈도우 안에 있는 정보만을 가지고 다음 답변을 생성합니다. 이 공간에 없는 정보는 AI가 '인지'할 수 없는 것이죠.

왜 대화 내용이 '무한정' 기억되지 않는 걸까?

컨텍스트 윈도우의 개념을 이해하면, 왜 ChatGPT가 '무한정' 대화를 기억하지 못하는지 명확해집니다.

기술적 한계

LLM은 컨텍스트 윈도우 안의 모든 토큰(단어 조각) 간의 관계를 계산해야 합니다. 이 계산량은 컨텍스트 길이가 길어질수록 기하급수적으로 늘어납니다. 만약 컨텍스트 윈도우가 무한정 길어진다면, AI가 답변 하나를 만드는 데 필요한 시간과 컴퓨팅 자원이 천문학적으로 증가하여 사실상 사용 불가능해집니다.

효율성

모든 대화 내용을 처음부터 끝까지 다 기억하고 처리하는 것은 비효율적입니다. AI는 특정 시점의 대화에 가장 필요한 핵심 정보에 집중해야 합니다.

휘발성 기억

AI의 컨텍스트 윈도우는 '휘발성'입니다. 새로운 대화가 이어져 컨텍스트 윈도우의 길이가 한계를 넘어서면, 가장 오래된 내용부터 순서대로 '밀려나가' 사라집니다. AI는 사라진 정보를 더 이상 참고할 수 없습니다.

결국, ChatGPT가 때때로 앞선 내용을 '잊어버리는' 것처럼 보이는 것은 AI의 컨계스트 윈도우라는 작업 공간의 한계 때문입니다. AI는 '나를 싫어해서' 혹은 '집중력이 없어서' 당신의 말을 잊는 것이 아니라, 정해진 작업 공간 안에서 효율적으로 정보를 처리하기 위해 이전 정보를 '흘려보내는' 것입니다.

문서 전체를 넣었는데, 왜 중간부터 뚝 끊겨?

ChatGPT가 긴 대화의 앞부분을 '잊어버리는' 이유가 컨텍스트 윈도우라는 AI의 한정된 '작업 공간' 때문이라는 것을 알아봤습니다. 이 현상은 대화뿐만 아니라, AI에게 긴 문서를 요약해달라고 요청할 때도 흔히 발생합니다.

분명 꽤 긴 보고서나 논문을 통째로 넣어주고 "이거 요약해 줘!"라고 했는데, AI는 마치 중간까지만 읽고 마는 것처럼 뚝 끊긴 요약을 내놓는 경험, 있으신가요? 심지어 "나머지 부분도 요약해 줘"라고 다시 말해도, 이전에 처리했던 내용과 연결이 매끄럽지 않은 경우가 많습니다. AI는 왜 당신의 소중한 문서를 처음부터 끝까지 다 처리하지 못하는 걸까요?

AI가 정보를 세는 최소 단위와 그 한계

이유는 바로 '토큰(Token)'이라는 AI의 정보 처리 단위와 그 '한계'에 있습니다.

우리가 문장을 말하거나 쓸 때 단어를 사용합니다. AI도 마찬가지로 정보를 처리할 때 특정 단위를 사용하는데, 그것이 바로 토큰입니다. 토큰은 단어 전체가 될 수도 있고(예: '사과'), 단어의 일부가 될 수도 있으며(예: '바나', '나'), 심지어 구두점(예: ',')이나 공백이 될 수도 있습니다. 쉽게 말해, AI가 정보를 이해하고 처리하기 위해 텍스트를 쪼개는 '가장 작은 조각'이라고 생각하시면 됩니다.

ChatGPT 같은 LLM은 입력받는 모든 정보(여러분의 질문, 이전 대화 내용, 그리고 첨부된 문서 등)를 이 토큰 단위로 변환하여 처리합니다. 그리고 앞서 설명한 컨텍스트 윈도우는 바로 이 '토큰의 개수'로 그 크기가 제한됩니다.

예를 들어, 'GPT-3.5 Turbo는 4,096 토큰', 'GPT-4는 8,192 토큰 또는 32,768 토큰', '최근에 나온 GPT-4 Turbo는 128,000 토큰'과 같이 모델마다 처리할 수 있는 최대 토큰 수가 정해져 있습니다.

AI의 '작업대 크기'

이 '최대 토큰 수'를 이해하기 쉽게 비유하자면, AI에게는 정해진 크기의 '작업대'가 있다고 생각하시면 됩니다.

한정된 작업대: AI는 한 번에 이 작업대 위에 올려놓을 수 있는 만큼의 정보(토큰)만을 가지고 작업을 시작합니다.

문서를 펼쳐놓기: 여러분이 AI에게 긴 문서를 요약해달라고 하면, AI는 그 문서를 토큰 단위로 쪼개어 자신의 작업대 위에 펼쳐놓기 시작합니다. 질문 자체도 토큰으로 변환되어 작업대 한쪽을 차지합니다.

작업대가 꽉 차면...: 문서의 내용이 너무 길어 AI의 작업대(컨텍스트 윈도우) 크기를 넘어서면, AI는 더 이상 해당 문서를 펼쳐놓을 수 없습니다. 물리적으로 더 이상 올릴 공간이 없기 때문이죠.

이것이 바로 AI가 긴 문서를 요약할 때 중간부터 뚝 끊기거나, 요청한 정보를 모두 처리하지 못하는 이유입니다. AI가 능력이 부족해서가 아니라, 단순히 한 번에 처리할 수 있는 정보의 물리적 '공간(토큰 수)'이 제한적이기 때문입니다. AI는 그 작업대 위에 놓인 정보만을 가지고 최선을 다해 답변을 만들어냅니다.

따라서 AI에게 긴 문서를 건넬 때는, 이 '작업대 크기'를 고려하여 AI가 효율적으로 정보를 처리할 수 있도록 도와줘야 합니다. 그러면'128k 토큰' 같은 숫자들이 실제로 어느 정도의 정보를 의미할까요?

128k 토큰이면 소설 한 권이라는데

이제 "GPT-4 Turbo는 128k 토큰까지 기억한다던데?"라는 말을 들으면, 이 숫자들이 AI의 실제 '기억 용량'을 의미한다는 것을 짐작할 수 있을 겁니다. 하지만 '128k 토큰'이라는 숫자는 과연 어느 정도의 정보량을 의미할까요? 그리고 AI는 정말 그 많은 토큰을 '기억'하는 걸까요, 아니면 그저 '참조'하는 것에 불과할까요?

'128k', '32k' 토큰: 이 숫자들이 의미하는 AI의 실제 '기억 용량'은?

AI 모델의 컨텍스트 윈도우 크기는 보통 '토큰' 단위로 표기됩니다. 이 토큰은 영어의 경우 대체로 단어의 약 75% 수준이라고 알려져 있습니다. 즉, 100단어가 있으면 약 130~140토큰이 된다는 의미죠. 한국어는 음절 단위로 쪼개지는 경우가 많아 영어보다 더 많은 토큰이 필요할 수 있습니다.

그럼 구체적인 숫자를 실제 정보량으로 바꿔 볼까요?

1k (1,000) 토큰: 대략 영단어 750개 정도입니다. 짧은 이메일이나 단락 몇 개 분량이라고 생각하면 됩니다.

4k (4,000) 토큰: 영단어 약 3,000개. A4 용지 5~7페이지 정도의 분량입니다. 일반적인 블로그 글 하나를 충분히 담을 수 있는 크기입니다.

32k (32,000) 토큰: 영단어 약 24,000개. 소설의 한 챕터 또는 짧은 소설 한 권 분량입니다. 웬만한 긴 보고서도 여기에 들어갈 수 있습니다.

128k (128,000) 토큰: 영단어 약 96,000개. 이는 책 한 권(소설 기준 250~300페이지) 또는 긴 학술 논문 여러 편에 해당하는 방대한 양입니다. 최근 출시되는 최신 모델들이 이 정도의 컨텍스트 윈도우를 제공하고 있습니다.

이처럼 숫자로만 보던 토큰의 개념을 실제 텍스트 분량으로 바꿔보면, AI가 한 번에 얼마나 많은 정보를 '보고' 처리할 수 있는지 실감할 수 있습니다.

AI는 진짜 정보를 '기억'하는가, 아니면 그저 '참조'하는가?

여기서 중요한 철학적, 기술적 질문이 발생합니다. AI가 128k 토큰이라는 방대한 양의 정보를 처리할 수 있다면, 정말 그 내용을 '기억'하고 있다고 볼 수 있을까요? 아니면 단지 '참조'하는 것에 불과할까요?

결론부터 말하면, LLM은 인간처럼 정보를 '장기 기억'하거나 '경험으로 축적'하는 방식의 기억과는 다릅니다. AI는 컨텍스트 윈도우 내의 정보를 '참조'하고 '계산'하는 방식으로 작동합니다.

참조(Reference)

AI는 컨텍스트 윈도우 안에 있는 모든 토큰을 입력으로 받아, 이들 간의 복잡한 관계(어텐션 메커니즘을 통해)를 계산하고 패턴을 찾아냅니다. 예를 들어, 긴 보고서가 컨텍스트 안에 있다면, AI는 그 보고서의 모든 내용을 마치 '손안의 자료'처럼 펼쳐놓고 필요할 때마다 그 안의 정보를 찾아 답변에 활용합니다.

계산(Computation)

이 모든 과정은 결국 복잡한 수학적 계산입니다. '기억한다'는 것은 인간의 뇌처럼 특정 뉴런 연결이 강화되거나 정보가 영구적으로 저장되는 개념에 가깝지만, LLM은 '현재 입력된 정보'를 기반으로 실시간으로 계산하여 응답을 만들어내는 방식입니다. 대화가 끝나고 컨텍스트 윈도우에서 벗어난 정보는 AI의 '머릿속'에서 영구적으로 사라집니다.

따라서 AI는 128k 토큰이라는 방대한 양의 정보를 '한 번에 보고 참조할 수 있는' 능력을 가진 것이지, 그 정보를 '장기 기억'하여 나중에 다른 대화 세션에서 독립적으로 활용하는 것은 아닙니다.

최대 컨텍스트는 '참조 가능한 정보의 양'을 의미

이 점을 명확히 이해하는 것이 중요합니다. 최대 컨텍스트 윈도우의 크기는 AI 모델의 '지능의 크기'를 직접적으로 나타내는 지표가 아닙니다.

더 큰 작업대: 이는 AI가 한 번에 다룰 수 있는 '작업대의 크기'를 의미할 뿐입니다. 작업대가 커지면 더 많은 자료를 펼쳐놓고 복잡한 작업을 할 수 있지만, 작업대 자체는 정보를 '기억'하는 장소가 아닙니다.

더 넓은 시야: 128k 토큰의 컨텍스트 윈도우는 AI가 대화나 문서의 '더 넓은 맥락'을 한 번에 볼 수 있게 해준다는 의미입니다. 이는 일관성 있는 긴 답변을 생성하고, 방대한 문서에서 필요한 정보를 정확히 찾아내는 데 매우 유리합니다. 마치 망원경으로 더 넓은 시야를 확보하는 것과 같습니다.

결론적으로, '128k 토큰을 기억한다'는 표현은 AI가 그만큼의 정보를 '참조하여 처리할 수 있다'는 의미에 가깝습니다.

'컨텍스트'와 '장기 메모리'의 결정적 차이

우리는 AI가 '컨텍스트 윈도우'라는 한정된 작업대 위에서 '토큰' 단위의 정보만을 참조하며 작동한다는 것을 알게 되었습니다. 이제 이 지식을 바탕으로 한 단계 더 나아가, LLM(거대 언어 모델)에게 '기억'이란 과연 무엇인지, 그리고 이것이 인간의 '기억'과 어떻게 다른지 알아보겠습니다.

LLM에게 '기억'이란 무엇인가?

우리가 일상에서 '기억'이라고 말할 때, 그것은 과거의 경험이나 지식이 뇌 속에 저장되어 필요할 때마다 의식적으로 끄집어낼 수 있는 능력을 의미합니다. 어릴 적 소풍 갔던 기억, 어제 점심 메뉴, 심지어 몇 년 전 배웠던 복잡한 수학 공식까지도 우리의 '장기 기억' 속에 저장되어 있습니다.

하지만 LLM에게 '기억'은 이러한 인간의 기억과는 근본적으로 다릅니다.

'학습된 패턴'으로서의 기억

LLM이 학습 과정에서 얻은 지식은 특정 정보를 개별적으로 '저장'하는 것이 아니라, 방대한 텍스트 데이터에서 단어, 문장, 개념 간의 통계적 패턴을 학습하여 신경망의 연결 강도(파라미터)로 인코딩된 형태입니다. '지구가 둥글다'는 사실을 기억하는 것이 아니라, '지구'라는 단어 다음에 '둥글다'라는 개념이 올 확률이 높다는 패턴을 학습한 것에 가깝습니다.

'실시간 연산'으로서의 기억

대화 중 LLM이 보여주는 '기억력'은 사실 '장기 기억'이 아닙니다. 이것은 컨텍스트 윈도우 내의 모든 입력 토큰들을 바탕으로 실시간으로 복잡한 계산(어텐션 메커니즘 등)을 수행하여 다음 토큰을 예측하는 과정입니다. 이전 대화 내용을 '기억'하는 것이 아니라, 현재 입력된 텍스트 전체(질문 + 이전 대화)를 하나의 거대한 입력으로 보고 계산하는 것입니다.

따라서 LLM의 '기억'은 영구적인 저장 능력이라기보다는, 주어진 컨텍스트 내에서 정보를 '인식하고 활용하는 실시간 처리 능력'에 가깝습니다.

'AI 메모리' vs '컨텍스트 윈도우'

이러한 차이점을 더 명확히 하기 위해, 사람들이 흔히 'AI 메모리'라고 부르는 개념과 '컨텍스트 윈도우'를 구분해야 합니다.

컨텍스트 윈도우 (Context Window)

LLM이 한 번에 보고 처리할 수 있는 최대 길이의 입력 시퀀스입니다. 사용자의 현재 질문과 지금까지의 대화 내용을 모두 토큰으로 변환하여 이 윈도우 안에 집어넣습니다. 이 윈도우 내의 정보는 대화가 길어져 한계를 넘어서면 가장 오래된 내용부터 밀려나 사라집니다. 세션이 종료되면 모든 정보가 사라집니다.

AI는 이 윈도우 안의 정보를 '참조'하여 답변을 생성할 뿐, 이 정보를 자신의 '지식'으로 영구히 저장하지는 않습니다.

AI 모델의 '장기 메모리' 또는 '지식'

이는 LLM이 사전 학습 과정에서 습득한 방대한 지식과 언어 규칙이 신경망의 파라미터(수천억~수조 개의 가중치) 형태로 저장된 것을 의미합니다. 이 지식은 모델 파일 자체에 내재되어 있으며, 모델이 업데이트되기 전까지는 변하지 않습니다.

이 '장기 메모리'는 모델이 새롭게 학습되기 전까지는 변하지 않으므로, 최신 정보나 실시간으로 변화하는 사용자별 정보는 담을 수 없습니다.

결국, 컨텍스트 윈도우는 모델이 자신의 '장기 메모리' 지식과 더불어 '현재 상황'을 이해하기 위해 일시적으로 활용하는 '단기 작업대'라고 볼 수 있습니다.

AI는 무엇을 '잊고', 무엇을 '지속적으로 활용'하는가?

이제 이 구분을 통해 AI가 무엇을 '잊고' 무엇을 '지속적으로 활용'하는지 명확해집니다.

'잊는' 것

컨텍스트 윈도우에서 밀려난 정보: 대화가 길어지면서 컨텍스트 윈도우의 앞부분에서 밀려나간 모든 대화 내용.

대화 세션이 종료된 정보: 사용자와의 채팅 세션이 끝나면, 해당 세션에 사용된 모든 컨텍스트 정보는 소멸됩니다. 다음 대화 세션에서는 새로 시작합니다.

사용자별 고유 정보 (기본적으로): 사용자가 업로드한 파일, 웹 검색 결과 등의 특정 정보는 해당 세션에서만 활용되고 모델의 '장기 메모리'로 저장되지 않습니다.

'지속적으로 활용'하는 것

사전 학습된 지식: 모델의 파라미터에 내재된 방대한 언어 모델 지식과 일반 상식. 이는 모델이 업데이트되기 전까지는 항상 활용됩니다.

시스템 프롬프트 (System Prompt): 서비스 제공자가 모델에게 부여하는 기본 지침(예: "나는 친절한 AI 어시스턴트야" 또는 "항상 한국어로 답변해")은 대화 시작 시마다 컨텍스트 윈도우에 포함되어 모델의 행동을 지속적으로 제어합니다.

결론적으로, LLM의 '기억'은 인간의 그것과는 차이가 많습니다. AI는 우리가 제공하는 현재 맥락(컨텍스트 윈도우) 속에서 정보를 '참조'하고 '계산'하며, 이를 통해 마치 '기억'하는 듯한 일관성을 보여줍니다.

AI의 '기억력 한계'를 활용하는 대화 전략

이제 우리는 ChatGPT를 포함한 LLM이 가진 '기억력 한계'의 본질을 이해했습니다. AI는 인간처럼 무한정 기억하는 것이 아니라, '컨텍스트 윈도우'라는 한정된 작업대 안에서만 정보를 참조한다는 것을요. 그렇다면 이런 한계에도 불구하고, 우리는 어떻게 AI와 더 길고 복잡한 대화를 나누고, 방대한 정보를 효과적으로 처리할 수 있을까요?

AI의 '기억' 방식을 이해하면, 오히려 이 한계를 영리하게 활용하여 AI를 훨씬 더 강력한 파트너로 만들 수 있습니다.

긴 문서, 복잡한 대화도 AI와 효과적으로 나누는 노하우

AI의 컨텍스트 윈도우는 정해진 크기의 작업대입니다. 이 작업대를 가장 효율적으로 사용하는 것이 핵심입니다.

Tip 1: 정보 압축과 요약 삽입: AI의 '작업대'를 효율적으로 활용하는 법

가장 기본적이면서도 강력한 전략입니다. AI의 작업대에 불필요한 '잡동사니'를 줄이고, 핵심 정보만 깔끔하게 정리해서 올려두어야 합니다.

단계별 대화: 모든 정보를 한 번에 던지지 마세요. 복잡한 주제라면, 먼저 큰 그림을 설명하고, AI가 이해했는지 확인한 다음 세부 질문으로 넘어가는 식으로 대화를 구조화하세요.

핵심 요약 반복: 대화가 길어져 AI가 이전 내용을 잊어버린다고 느껴질 때, 주요 핵심 내용을 짧게 요약하여 다시 제공해 주세요. 예를 들어 "앞서 논의했던 [핵심 주제]와 관련해서 질문이 있습니다. [핵심 내용 요약]입니다." 이런 식으로 이전 맥락을 리마인드 해주면 AI가 다시 해당 정보에 집중할 수 있습니다.

불필요한 대화 정리: "알겠습니다", "네" 같은 AI의 불필요한 응답이나, 대화의 본질과 관련 없는 잡담은 컨텍스트 윈도우를 차지합니다. 중요한 대화에서는 이런 부분을 줄이고 핵심 내용에 집중하세요.

긴 문서 분할 요약: 방대한 문서를 한 번에 넣지 않습니다. 문서를 여러 부분으로 나누어 AI에게 한 부분씩 제공하고 요약하게 합니다. 각 부분의 요약을 받은 후, 그 요약들을 다시 AI에게 제공하여 전체 요약을 요청합니다. 이 과정에서 필요한 경우 AI에게 "이전 요약들을 종합해서 최종 요약을 만들어 줘"라고 지시할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI는 큰 문서의 전체 맥락을 점진적으로 이해할 수 있습니다.

Tip 2: RAG (검색 증강 생성): 외부 기억 장치를 활용하는 AI의 진화

가장 발전된 형태의 '기억력 한계' 극복 전략입니다. AI가 스스로 외부에 있는 '도서관'이나 '데이터베이스'에서 필요한 정보를 찾아와 답변을 생성하게 하는 방식입니다. 이것이 바로 최근 LLM 서비스에서 많이 활용되는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)의 핵심 원리입니다. AI가 '환각(Hallucination)'을 일으킬 확률을 줄이고, 항상 최신 정보나 특정 소스에 기반한 답변을 생성할 수 있게 합니다.

RAG는 AI 모델이 답변을 생성하기 전에, 외부 데이터베이스(웹 검색 결과, 기업 내부 문서, 개인 지식 베이스 등)에서 사용자의 질문과 관련된 정보를 검색(Retrieval)해 오고, 그 검색된 정보를 참조하여 답변을 생성(Generation)하는 방식입니다.

ChatGPT가 웹 브라우징 기능을 통해 최신 뉴스를 찾아 답변하는 것이 대표적인 RAG의 활용입니다. AI는 학습 데이터에 없는 '오늘의 날씨'나 '최신 주가'를 외부 웹에서 실시간으로 찾아와 컨텍스트 윈도우에 넣고 답변합니다.

PDF 파일, Notion 문서, 슬랙 메시지 등을 검색 가능한 형태로 구축해두고, AI가 질문에 답할 때 해당 문서를 '참조'하도록 하는 시스템을 만들 수 있습니다. AI는 이 문서들을 마치 자신의 '외부 기억 장치'처럼 활용하게 됩니다.

Tip 3: 최신 '긴 컨텍스트 모델' 활용

기술 발전은 AI의 '작업대 크기' 자체를 넓히는 방향으로 나아가고 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 4천 토큰 컨텍스트 윈도우가 표준이었지만, 이제는 128k 토큰을 넘어 100만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 제공하는 모델(예: Google Gemini 1.5 Pro)까지 등장했습니다.

AI의 '책상' 자체가 엄청나게 넓어졌습니다. 이제 AI는 긴 소설, 전체 보고서, 심지어 몇 시간 분량의 영상 대본까지도 한 번에 '펼쳐놓고' 처리할 수 있게 됩니다. 이는 여러 활용방안에서 응용할 수 있습니다.

예를 들어 전체 프로젝트 코드를 AI에게 한 번에 넘겨주고 버그를 찾거나 리팩토링 제안을 받을 수 있습니다. 수백 페이지에 달하는 계약서 전체를 AI에게 맡겨 핵심 조항을 추출하거나 리스크를 분석하게 할 수 있으며 장편 소설 전체의 주제, 등장인물 관계, 플롯 등을 한 번에 분석할 수 있습니다.

물론 긴 컨텍스트 모델도 완전히 무제한은 아니며, 모든 토큰에 대한 '어텐션'이 균등하지 않을 수 있다는 연구 결과도 있지만, 확실히 AI와 다룰 수 있는 정보의 양적 한계를 크게 넓혔다는 것은 부인할 수 없습니다.

궁극의 대화법

결국, AI의 '기억력 한계'를 이해하는 것은 AI를 '기억 못 하는 바보'로 치부하는 것이 아니라, AI의 작동 원리를 파악하여 최적의 활용법을 찾아내는 지혜입니다.

AI의 특성 이해: AI는 인간처럼 직관적으로 맥락을 추론하지 않습니다. 주어진 컨텍스트 내에서 명확하고 구체적인 정보에 반응합니다.

명확한 프롬프트: 필요한 정보는 항상 컨텍스트 윈도우 안에 명확하게 포함되도록 질문을 구성하세요.

피드백과 조정: AI의 답변이 만족스럽지 않다면, 이전 정보를 다시 제공하거나 질문을 구체화하여 컨텍스트 윈도우 안에서 AI가 정확한 정보를 찾도록 유도하세요.

이러한 전략들을 통해 ChatGPT를 단순한 대화 도구를 넘어, 지식과 정보를 능동적으로 관리하고 활용하여 복잡한 작업을 함께 수행하는 강력한 '최대 효율 파트너'로 만들 수 있을 것입니다. AI와의 대화는 이제 단순히 질문하고 답을 받는 것을 넘어, '컨텍스트'를 관리하고 '정보를 조율'하는 새로운 차원의 지적 활동이 될 것입니다.

마치며: ChatGPT의 '기억 한계'를 이해하고 활용하자

우리는 지금까지 ChatGPT를 포함한 LLM이 가진 '기억력 한계'*의 본질을 깊이 있게 파헤쳐 봤습니다. '컨텍스트 윈도우’의 크기가 곧 AI가 한 번에 처리할 수 있는 정보량, 즉 '토큰'의 개수로 결정된다는 것을 알게 되었습니다. AI의 '기억'은 인간처럼 경험을 축적하는 '장기 기억'이 아닌, 주어진 컨텍스트 내에서 실시간으로 정보를 '참조'하고 '계산'하는 능력이라는 점을 기억해야 합니다.

컨텍스트 윈도우의 한계를 잘 이해하면 우리의 AI 활용 능력을 한 단계 업그레이드시킬 수 있습니다.

우리는 AI의 '기억 한계'를 영리하게 넘어서는 다양한 전략들을 살펴보았습니다.

단계별 대화와 정보 압축: AI의 '작업대'를 효율적으로 관리하고, 중요한 정보가 컨텍스트 윈도우에서 밀려나지 않도록 핵심 내용을 요약하여 다시 제공하는 노하우를 배웠습니다.

RAG(검색 증강 생성): AI가 외부의 방대한 지식 소스(웹, 개인 문서 등)를 '외부 기억 장치'처럼 활용하여 최신 정보나 특정 데이터에 기반한 답변을 생성하게 하는 진화된 방법을 이해했습니다.

긴 컨텍스트 모델의 등장: AI의 '작업대 크기' 자체가 획기적으로 넓어진 최신 모델들을 활용하여, 훨씬 더 방대한 양의 정보를 한 번에 처리할 수 있게 된 현재의 기술 발전을 확인했습니다.

이 모든 지식은 AI를 단순히 '똑똑한 챗봇'으로 사용하는 것을 넘어, 여러분의 요구에 맞춰 가장 효율적이고 정확하게 정보를 처리하는 '강력한 파트너'로 활용할 수 있게 해줄 것입니다.

이제 AI와의 대화는 단순히 질문하고 답을 받는 것을 넘어, '컨텍스트를 설계하고 관리하는' 새로운 차원의 지적 활동이 됩니다. AI의 '기억 한계'를 이해하고 그에 맞춰 대화해 그 생산성을 높이는 계기가 되었으면 좋겠습니다.

컨텍스트 윈도우는 LLM을 사용하는 입장에서 가장 맞닿아 있는 부분입니다. 따라서 컨텍스트 윈도우를 잘 이해할 수록 더 효과적으로 프롬프트를 작성하고 올바른 결과를 잘 얻을 수 있습니다. 다음 글에서는 이번 글에서 다루지 못했던 컨텍스트 윈도우와 관련된 여러 궁금증들을 풀어보도록 하겠습니다.

혹시 댓글로 질문을 남겨주시면 해당 내용도 참고해서 분석해보겠습니다!