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AETERN AI · RESEARCH

연구

Aetern AI의 연구는 개인 AI의 장기 기억, 사용자 이해, 정체성의 연속성, 기억 거버넌스를 다룹니다. 이 페이지에서는 당사의 논문, 핵심 연구 과제, 관련 문헌을 소개하며, 고전 철학부터 현대의 AI 기억 연구에 이르는 대표적인 연구를 다룹니다. 퍼블릭 도메인 문헌은 이 사이트에서 전문을 열람할 수 있습니다. ‘Commentary’는 Aetern AI의 해석이며, 저자의 견해를 나타내는 것은 아닙니다.

각 문헌은 영어로 게재되어 있습니다.

논문 · PUBLICATIONS

  1. Memory, Outside the ModelAetern AI Research · November 2026Portability and User Control in Personal AIPosition paper
  2. How History Becomes a SelfAetern AI Research · November 2026Personality Formation and Cross-Model Continuity in Personal AIConceptual working paper

연구 과제와 문헌 · QUESTIONS & LITERATURE

R.01 · 장기 기억

장기 기억은 어떻게 저장·구조화·검색되어야 하는가?

수개월에서 수년에 이르는 상호작용 기록을 어떻게 구조화하고, 검색하고, 갱신할 것인가.

  1. Theaetetus: The Wax Tablet and the Aviaryc. 369 BCPlato · Theaetetus, translated by Benjamin Jowett전문
  2. Confessions, Book X: The Fields and Spacious Palaces of Memoryc. 400Augustine of Hippo · Confessions, Book X, translated by E. B. Pusey전문
  3. Why there are complementary learning systems in the hippocampus and neocortex: Insights from the successes and failures of connectionist models of learning and memory1995James L. McClelland et al. · Psychological Review 102(3), 419–457
  4. Memory Networks2015Jason Weston et al. · ICLR 2015
  5. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks2020Patrick Lewis et al. · NeurIPS 2020
  6. Locating and Editing Factual Associations in GPT2022Kevin Meng et al. · NeurIPS 2022
  7. MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems2023Charles Packer et al. · arXiv preprint

R.02 · 사용자 이해

사용자에 대한 이해는 원래의 표현에서 어떻게 형성되고, 어떻게 수정되는가?

사용자가 실제로 한 말에서 이해를 도출하고, 새로운 정보에 따라 어떻게 수정할 것인가.

  1. The construction of autobiographical memories in the self-memory system2000Martin A. Conway, Christopher W. Pleydell-Pearce · Psychological Review 107(2), 261–288
  2. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior2023Joon Sung Park et al. · UIST 2023
  3. Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning2023Noah Shinn et al. · NeurIPS 2023
  4. Cognitive Architectures for Language Agents2024Theodore R. Sumers et al. · Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 2024
  5. LongMemEval: Benchmarking Chat Assistants on Long-Term Interactive Memory2025Di Wu et al. · ICLR 2025

R.03 · 정체성의 연속성

모델 교체를 넘어 AI의 정체성은 무엇으로 구성되며, 어떻게 이어지는가?

모델·애플리케이션·기기가 바뀔 때 무엇이 이어져야 하며, 그것을 어떻게 측정할 것인가.

  1. Of Identity and Diversity1694John Locke · An Essay Concerning Human Understanding, Book II, Chapter XXVII (added in the second edition)전문
  2. Of Personal Identity1739David Hume · A Treatise of Human Nature, Book I, Part IV, Section VI전문
  3. Lessons From an App Update at Replika AI: Identity Discontinuity in Human-AI Relationships2024Julian De Freitas et al. · Harvard Business School Working Paper No. 25-018
  4. “Please, don’t kill the only model that still feels human”: Understanding the #Keep4o Backlash2026Huiqian Lai · CHI 2026

R.04 · 기억 거버넌스

망각·정정·삭제는 어떤 메커니즘을 따라야 하는가?

추적 가능한 출처, 정정 가능한 이해, 검증 가능한 삭제, 그리고 데이터 이동성.

  1. The seven sins of memory: Insights from psychology and cognitive neuroscience1999Daniel L. Schacter · American Psychologist 54(3), 182–203
  2. Machine Unlearning2021Lucas Bourtoule et al. · IEEE Symposium on Security and Privacy 2021
  3. MemoryBank: Enhancing Large Language Models with Long-Term Memory2024Wanjun Zhong et al. · AAAI 2024

연구 방법 · METHODOLOGY

  1. 명세의 테스트화

    핵심 설계 제약을 자동으로 검증할 수 있는 테스트로 형식화한다.

  2. 결함 주입

    출시 전에 의도적으로 결함을 주입하여 테스트의 탐지 능력을 검증한다.

  3. 공개 벤치마크

    공개된 장기 기억 벤치마크로 시스템의 역량을 평가한다.

  4. 연속성 검증

    사전에 정한 기준에 따라 모델 교체 전후의 일관성을 비교한다.