#순행 간섭

[특집] 옛 주소로 기차표를 끊는 AI — '기억 갱신 격차'를 재고, 훈련으로 줄인 Supersede 완전 해부

"저 부산으로 이사했어요"라고 말해 두었는데, 몇 주 뒤 AI 비서가 대구행 기차표를 끊는다. 2026년 6월 arXiv 논문 「Supersede」는 이 실패를 '기억 갱신 격차'라고 부르고, 네 가지 질문으로 파고든다. 실패는 정말 있나? 더 큰 모델이면 풀리나? 더 큰 메모장이면 풀리나? 훈련하면 줄어드나? 답은 있다, 아니다, 아니다, 그렇다. 300자 메모장만 쥔 gpt-5.4는 전체 대화를 다 본 자신보다 15점 낮았고, 대화가 24배 길어지자 정답률은 68%에서 28%로 무너졌으며, 메모장을 24배로 늘려 줘도 28%였다. 마지막으로 3B 모델을 GRPO로 훈련해 9.0%를 16.7%로 끌어올렸다. 1957년의 순행 간섭 실험부터 데이터베이스의 UPDATE, 2026년의 'ChatGPT Dreaming'까지 이 문제가 어디서 왔는지 따라가고, 논문의 그림과 표를 하나씩 읽는다. 같은 데이터와 같은 프롬프트로 공개 모델(Qwen 3.5 9B)에서 실험을 직접 재현해 25.6점의 격차를 확인했고, 메모를 요약 대신 '주제: 값' 장부로 쓰게 하는 지시문 하나로 그 격차가 11.5점까지 줄어드는 것도 보았다. 하지만 그 장부도 대화가 48세션으로 길어지자 88%에서 8%로 무너졌다. 그리고 논문의 문자열 채점기가 옛 값 '7:00 pm'을 정답으로 처리한다는 것도 찾아냈다.