모델이 바뀌어도 쌓아 온 내용을 어떻게 이어 갈 수 있을까요? 기억을 업데이트한 뒤에도 판단의 경위를 어떻게 남길 수 있을까요? 장기 협업에서 생기는 질문을 통해 Animesis의 연구 입장을 살펴봅니다.
아래 문답은 《Memory as Ontology》 프리프린트 v1을 바탕으로 정리했습니다. 논문은 패러다임과 아키텍처 설계를 다룹니다. 더 읽어 볼 수 있도록 각 질문에 원문 출처와 연구 범위를 함께 제시합니다.
Memory-as-Ontology의 연구 입장에서 기억은 지속적 정체성을 구성하는 기반입니다. 경험, 관계, 판단은 시간에 따라 쌓이며, 모델은 이 기억을 담는 대체 가능한 계산 기반입니다.
따라서 논문은 정보가 저장되었는지만 보지 않습니다. 새 인스턴스가 이전의 경험을 어떻게 이어받아 작업과 관계를 계속 이해하는지도 다룹니다. 이것이 Animesis가 장기 협업의 연속성을 연구하는 출발점입니다.
논문 근거: §1.2 핵심 주장, §3.1 두 가지 패러다임.
적용 범위: 여기서 말하는 ‘정체성’은 아키텍처 차원의 개념이며, AI의 의식에 관한 결론이 아닙니다. 연구는 주로 인스턴스와 모델을 넘나드는 장기 협업을 대상으로 합니다.
논문이 제안한 ‘모델의 대체 가능성’ 공리에 따르면, 정체성은 특정 모델에 묶이지 않고 기억을 통해 이어집니다. 핵심은 데이터를 옮기는 데 그치지 않고, 새 인스턴스가 상속받은 기억을 이해하고 계속 사용하도록 하는 것입니다.
논문은 기억 상속에 필요한 최소 검수 요건 세 가지를 제시합니다. 첫째, 원래 대화 기록에 의존하지 않고도 이전 인스턴스의 미완료 작업과 관련된 사실 질문에 답할 수 있어야 합니다. 둘째, 상속받은 인지 패턴을 적어도 하나 식별하고 활용할 수 있어야 합니다. 셋째, 제3자가 검증할 수 있는 상속 기록을 남겨야 합니다.
논문 근거: §3.2 모델의 대체 가능성, §5.2.2 상속.
연구 범위: 모델을 바꾸면 능력과 표현 방식이 달라질 수 있습니다. 상속이 성립했는지는 위 요건에 따라 검증해야 합니다.
저장은 내용을 어떻게 보존할지, 검색은 필요할 때 어떻게 찾을지를 다룹니다. 거버넌스는 누가 기록하고 수정할 수 있는지, 어떤 조건에서 바꿀 수 있는지, 수정 후 어떻게 추적할지를 다룹니다.
CMA는 헌법 계층, 계약 계층, 적응 계층, 구현 계층으로 규칙을 구성하며, 상위 계층이 하위 계층을 제약합니다. 예를 들어 예산 상한이 바뀔 때, 거버넌스는 누가 수정 권한을 갖는지, 어떤 규칙을 따라야 하는지, 변경 기록을 어떻게 남길지를 명확히 해야 합니다.
논문 근거: §4.2 네 계층의 거버넌스, §4.5 기존 아키텍처와의 관계.
연구 범위: ‘기능에 앞서는 거버넌스’는 설계 순서를 다룹니다. 아키텍처가 구체적인 환경에서 효과적으로 작동하는지는 별도의 검증이 필요합니다. 제품에 관한 설명은 Animesis 사용 문답에서 확인하세요.
과거 내용을 직접 덮어쓰지 않고, 기록을 추가하는 방식으로 업데이트합니다. 새로운 판단, 정정 내용, 수정 이유를 새 기록으로 남기므로 이전 내용도 계속 추적할 수 있습니다.
이렇게 하면 기억은 변화할 수 있고, 한 번 수정했다고 이력이 사라지지도 않습니다. 논문은 두 가지 조정을 구분합니다. 능동적으로 회상 가중치를 낮추는 것과, 시간이 흐르면서 압축·보관하는 것입니다. 기억을 보존하는 것과 계속 사용하는 것은 따로 처리할 수 있습니다.
논문 근거: §4.3 추가 기록 방식, §5.2.3 성장.
연구 범위: 여기서는 추가 기록과 기억의 진화에 관한 설계 원칙을 설명합니다. 구체적인 데이터 구조는 본문의 논의 범위에 포함되지 않습니다.
기억이 어떻게 거버넌스에 따라 관리되는지, 새 인스턴스가 상속받은 기억을 이해하고 계속 사용할 수 있는지도 살펴야 합니다. 검색이 정확한지뿐 아니라 전후의 협업이 이어지는지, 판단의 변화에 근거가 있는지도 검증해야 합니다.
논문은 상속 검수의 구체적인 방향을 제시합니다. 원래 대화에 의존하지 않고 미완료 작업과 관련된 사실 질문에 답할 수 있는지, 상속받은 인지 패턴을 활용할 수 있는지, 상속 과정에 검증 가능한 기록이 있는지입니다.
논문 근거: §5.2.2 상속 검수, §6 비교 틀, §7.2 연구의 한계.
연구 범위: v1은 LongMemEval, LOCOMO 등 표준 벤치마크의 테스트 데이터를 제공하지 않습니다. 따라서 이 논문을 근거로 제품 간 검색 성능의 우열을 판단할 수는 없습니다.
반드시 그렇지는 않습니다. 논문은 모델에서 비롯되는 능력과 스타일의 변화, 그리고 기억이 담고 있는 연속성을 구분합니다. 표현 방식이 달라졌다고 이전의 경험과 판단까지 사라졌다는 뜻은 아닙니다.
이 틀은 데이터가 대화를 넘어 저장되는지만 보는 것이 아니라, 구조화된 정체성 상속을 통해 연속성을 이해합니다. 새 인스턴스가 이전 협업을 이어받았는지 판단하려면, 상속받은 기억을 어떻게 이해하고 사용하는지도 검증해야 합니다.
논문 근거: §3.2 모델의 대체 가능성, §6.2 비교를 위한 연속성의 정의.
연구 범위: v1에는 행동의 일관성을 측정하는 정량 지표가 제시되어 있지 않습니다. 연속성과 행동이 완전히 같다는 것은 별개의 문제입니다.
먼저 변화에 이유가 있는지, 업데이트가 거버넌스에 따라 이루어졌는지, 이력을 여전히 확인할 수 있는지를 살펴볼 수 있습니다. 논문은 점진적인 진화와 이력 보존을 강조하며 변화를 판단할 근거를 제시합니다.
예를 들어 새로운 경험은 과거에 대한 이해를 바꿀 수 있지만, 과거에 일어난 일을 왜곡해서는 안 됩니다. 기억의 압축, 보관, 사용 조정도 거버넌스 틀 안에서 이해해야 합니다.
논문 근거: §5.2.3 점진적 진화, §8.1 향후 과제.
연구 범위: 이 원칙들은 판단 방향을 제시하지만, 완전한 판정 방법은 아닙니다. 인지 타임라인과 전체 상태의 역추적은 v1에서 향후 과제로 제시되어 있습니다.
논문이 제안한 CMA에서는 거버넌스 계층, 기록 책임의 귀속, 승인 규칙이 함께 수정 권한을 결정합니다. 상위 규칙이 하위 규칙을 제약하며, 각 유형의 기억을 누가 책임지고 기록하는지도 명확히 해야 합니다.
CMA는 기록 책임의 귀속, 출처의 신뢰도, 작업 위험, 충돌 조정을 다룹니다. 이 요소들을 함께 고려해 어떤 수정이 가능한지, 어떤 수정에 승인이 필요한지, 기억 사이에 충돌이 생기면 어떻게 처리할지를 정합니다.
논문 근거: §4.2 네 계층의 거버넌스, §4.4 거버넌스 기본 요소.
연구 범위: 다중 에이전트 환경에서는 규모에 관한 검증이 여전히 필요합니다. 제품의 다중 사용자 기억 공유와 팀 권한 관리는 개발 중입니다.
논문의 기억 표현과 상속 원칙을 바탕으로, 우리는 한 가지 질문을 더 제기합니다. 어떤 지식은 계속 사용할 수 있고, 어떤 경험은 특정 몸체와 센서에 의존할까요? 이는 연구 사이트에서 다루는 몸체 간 기억 이전 문제이기도 합니다.
예를 들어 작업 배경과 특정 센서의 측정 경험에는 서로 다른 이전 조건이 필요할 수 있습니다. 무엇을 그대로 보존할 수 있고 무엇을 다시 검증해야 하는지는 체화된 지능 환경에서 계속 연구해야 할 문제입니다.
관련 연구: §3.2 모델에 독립적인 기억 표현, §8.1 모델 간 이식성.
연구 범위: v1은 모델 교체를 다루며, 로봇 몸체 간 이전을 검증한 것은 아닙니다. 여기서는 논문의 원칙을 확장한 연구 질문을 제시합니다.
논문은 탄생, 상속, 성장, 분기, 종료의 다섯 단계로 장기 운영을 설명합니다. 거버넌스는 각 단계와 단계 간 전환에 걸쳐 적용되어 기억의 형성, 진화, 인계에 명확한 규칙을 마련합니다.
탄생 시 거버넌스의 기반을 마련하고, 상속 시 기억 인계를 검증하며, 성장 과정에서는 근거 있는 진화를 허용합니다. 분기와 종료는 선택적인 단계입니다. 기억을 보호한다고 결정권을 AI에 넘기는 것은 아니며, 최종 결정권은 사람에게 있습니다.
논문 근거: §5.2 다섯 단계, §3.4 적용 범위.
용어 설명: ‘디지털 시민’은 특정 거버넌스 틀 안에서의 제도적 정체성을 뜻합니다. 분기와 종료는 선택적인 단계입니다.
이 논문은 Zhenghui Li가 작성했으며, 2026년 3월 5일 arXiv에 프리프린트로 공개되었습니다. 아래 인용 형식은 arXiv:2603.04740 v1에 해당하며, 원문 페이지에서 확인할 수 있습니다.
Li, Z. (2026). Memory as ontology: A constitutional memory architecture for persistent digital citizens. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.04740
LI Z. Memory as ontology: a constitutional memory architecture for persistent digital citizens[EB/OL]. arXiv: 2603.04740, 2026. https://arxiv.org/abs/2603.04740.
@misc{li2026memoryasontology, title={Memory as Ontology: A Constitutional Memory Architecture for Persistent Digital Citizens}, author={Li, Zhenghui}, year={2026}, eprint={2603.04740}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.AI}, doi={10.48550/arXiv.2603.04740}}
CMA는 Constitutional Memory Architecture의 약자로, 입헌적 기억 아키텍처를 뜻합니다. ‘헌법’은 규범의 위계라는 개념을 빌려 온 표현입니다. 상위 규칙이 하위 규칙을 제약하며, 상위 규칙과 충돌하는 하위 규칙은 효력을 가질 수 없습니다.
CMA에서 이 규칙들은 기억의 기록, 수정, 거버넌스를 대상으로 합니다. 반면 Anthropic의 Constitutional AI는 AI 행동의 가치 정렬에 ‘헌법’을 사용합니다. 이름은 비슷하지만 다루는 대상은 다릅니다.
논문 근거: §4.1 왜 ‘헌법’이라고 부르는가.
arXiv:2603.04740 v1을 바탕으로 정리했으며, 2026년 9월 13일 업데이트했습니다. 더 자세한 연구 배경은 Animesis 연구 사이트에서 확인하세요.