파일로 AI 교사의 기억을 안전하게 이어가는 방법
DDF/Rahmenk는 독일어 교사 역할을 하는 AI ‘Felix’가 새 대화나 다른 AI에서도 이전 상태를 이어가게 만드는 개인 프로젝트다. 일반적인 대화 메모리와 달리, 오래됐거나 불완전하고 서로 충돌하는 기록까지 구분해서 다루는 것이 목표다. 숨겨진 플랫폼 메모리나 AI가 과거를 다시 추측하는 방식 대신, 사람이 직접 확인할 수 있는 로컬 파일을 사용한다.
현재 상태를 가리키는 파일, 인수인계 자료, 새 AI가 순서대로 읽을 목록, 전송 묶음, 파일 변경 여부를 확인하는 해시, 복구 및 실패 기록으로 구성된다. 자료는 현재 규칙, 최신 상태, 과거 기록, 후보 정보, 증거, 운영에 영향을 주지 않는 참고 자료 등으로 분류된다. 필요한 증거가 없으면 AI가 기억을 지어내지 않고 작업을 멈추도록 정했다.
일반적인 처럼 과 에서 비슷한 내용을 찾는 구조라기보다, 분류된 에서 통제된 방식으로 필요한 기록을 꺼내는 구조에 가깝다.
핵심 포인트
- 의 근거를 숨겨진 서비스 메모리가 아니라 확인 가능한 로컬 파일에 둔다.
- 현재 상태, 과거 기록, 후보 정보, 증거를 서로 다른 등급으로 분류한다.
- 새 AI가 자료를 읽는 순서와 인수인계 묶음을 미리 정한다.
- 해시로 파일이 바뀌거나 손상됐는지 확인한다.
- 필수 증거가 없으면 AI가 과거를 추측하지 않고 멈춘다.