연구자들은 "Context Engineering 2.0"을 지속 가능한 AI 기억을 위한 길로 추진합니다.

연구자들은 인공지능의 기억과 맥락 처리 방식에 대한 근본적인 개편을 촉구하고 있으며, 제안된 방식은 인간의 기억과 유사한 "Semantic Operating System"을 통해 수십 년간 정보 저장, 갱신 및 삭제를 가능하게 하는 것이다.

초기 맥락 인식 시스템은 엄격한 명령어 입력을 요구했으나 2020년 이후 GPT-3와 같은 모델이 자연어를 이해하고 암시를 해석함으로써 사람 스타일의 입력을 처리하기 시작했다.

연구자들은 인간 지능과 기계 지능 간의 갭 증가가 맥락 엔지니어링의 중요성을 강화하며, 시스템이 인간의 의도를 더 잘 해석할 수 있게 한다고 주장한다.

장기적 맥락은 AI 발전에 중요한 역할을 하며, Era 3.0은 사회적 신호와 감정을 포함한 인간 수준의 해석에 중점을 두고, Era 4.0은 시스템이 사람보다 사람을 더 잘 이해하는 것을 목표로 한다.

Semantic Operating System은 대규모 의미 저장, 인간화된 메모리 관리, 시퀀스 처리 아키텍처, 사용자가 시스템의 추론을 검사·확인·수정할 수 있는 내장 해석성을 요구한다.

현대 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드, 센서 데이터를 통합해야 하며, 각기 다른 데이터를 변환해 공유 벡터 공간에 삽입하거나 교차 주의를 통해 상호 작용하는 방법을 제안한다.

초기 단계 시스템은 이미 긴 초반 처리 이후에도 연구 계획 저장이 가능, 프로젝트 배경 및 역할을 손쉽게 관리 등 현실에서 일부 적용되고 있다.

마지막으로 연구자들은 디지털 흔적이 우리의 사회적 관계와 유사하게 우리를 정의할 수 있으며, 지속적인 기억·지식·정체성 형태로 작용할 가능성을 제시한다. Semantic Operating System은 이러한 미래를 위한 기술적 기반이 될 것으로 기대된다.