오픈AI, 챗GPT에 '장기 기억' 탑재…맥락 자동 축적·갱신

챗GPT 메모리 기능이 대화 맥락을 시간 흐름에 따라 자동 갱신하는 '드리밍(Dreaming)' 기반 시스템으로 전면 교체됐다. 인공지능(AI) 챗봇 서비스가 대화마다 처음부터 사용자를 파악해야 했던 한계가 사라진 셈이다.

4일(현지시간) 오픈AI는 챗GPT의 메모리 합성 방식을 대폭 개선한 '드리밍 V3'를 공개하고 미국 내 플러스(Plus)·프로(Pro) 사용자를 대상으로 순차 배포를 시작했다고 발표했다. 향후 수 주 내에 무료 및 고(Go) 사용자까지 확대할 예정이다.

드리밍은 사람이 잠자는 동안 기억을 정리하듯 챗GPT가 백그라운드에서 대화 기록을 종합해 최신성과 관련성이 높은 메모리를 자동으로 정리·갱신하는 방식이다. 기존 저장된 메모리 방식은 사용자가 직접 '기억해 줘'라고 요청해야 정보가 저장됐고 명시적 지시가 없으면 대화 내용이 사라지는 한계가 있었다.

시간이 지나면서 저장된 정보가 낡거나 부정확해지는 문제도 고질적으로 지적됐다. 오픈AI는 작년 4월 드리밍 초기 버전을 도입해 저장된 메모리를 보완했지만 당시엔 단독 메모리 시스템으로는 충분하지 않다고 평가했다. 이번 V3는 그 한계를 극복한 독립적인 메모리 아키텍처로, 기존 저장 메모리 방식을 대체한다.

개선된 시스템은 세 가지 축을 중심으로 설계됐다. 우선 과거 대화에서 언급된 장비나 작업 환경 등 사실 정보를 이후 대화에 즉시 반영하는 '문맥 기억' 기능이 도입됐다. 예를 들어 사용자가 이전 대화에서 자신의 카메라 장비를 언급했다면 이후 호환 장비를 추천할 때 별도 설명 없이도 해당 셋업에 맞는 제품을 제안할 수 있다.

채식주의 여부나 조용한 식사 환경 선호처럼 사용자의 제약 조건과 취향을 지속적으로 반영하는 '선호도 추적' 기능도 강화됐다. 이를 통해 사용자는 같은 내용을 반복해서 설명하지 않아도 자신의 성향에 맞는 답변을 받을 수 있다.

시간 흐름에 따라 기억 내용을 업데이트하는 '시간 갱신' 기능도 추가됐다. 예컨대 '7월에 싱가포르 여행을 갈 예정'이라는 정보는 일정이 지난 뒤 자동으로 '싱가포르 여행을 다녀왔다'는 내용으로 수정된다. 기존 시스템에선 여행이 끝난 이후에도 사용자가 여전히 싱가포르에 머무는 것으로 인식해 현지 맛집을 추천하는 등 부정확한 응답이 나오는 문제가 있었다.