AI의 기억 정리 절차를 고치면서 기존 공통 메모를 통째로 반환하도록 바꿨다. 여러 AI 도구가 남긴 기록에서 재사용할 교훈을 골라 공통 메모에 더하는 자동화였다. 새 기록을 읽는 일만큼 이미 적힌 내용을 빠짐없이 읽는 일도 필요했다.
이 작업의 질문은 좋은 문장을 찾는 데서 끝나지 않는다. 그 내용이 공통 메모에 이미 들어 있는지 판단해야 한다. 새 기록을 전부 읽어도 비교할 기존 메모가 발췌본이면, 보이지 않는 문단에 같은 내용이 있는지 알 수 없다.
가상의 경우로, 기존 메모 뒤쪽에 “실패한 시도의 조건도 함께 남긴다”는 원칙이 있다고 하자. 새 기록에서 같은 원칙을 발견했는데 비교 화면에는 기존 메모의 앞부분만 보인다. AI는 새 교훈이라고 생각해 문장을 보탤 수 있다. 새 기록 쪽만 온전히 읽어서는 이 중복을 가려낼 수 없다.
수정된 절차는 기존 공통 문서의 UTF-8 본문 전체와 길이, 해시를 함께 돌려준다. 본문은 의미를 비교할 재료이고 길이와 해시는 어느 판본을 받았는지 확인할 정보다. 해시가 맞는다는 사실만으로 AI가 문장 전체를 읽었거나 같은 뜻을 알아봤다고 말할 수는 없다.
복구 기록에는 원래 빠뜨린 비교를 같은 입력 묶음으로 다시 수행했다고 남아 있다. 뒤이은 자연 정기 실행에서는 전체 본문·해시와 입력 열 개를 실제 비교하고 별도 교훈을 골랐다는 기록도 있다. 고정 입력을 다시 검사한 결과와 다음 정기 실행에서 확인한 결과는 구별할 수 있다. 다만 여기서 기억의 정확도가 얼마나 올랐는지나 모든 중복이 사라졌는지까지 알 수는 없다.
활동 목록처럼 제목만 고르는 작업이라면 큰 본문을 매번 가져올 필요가 없다. 하지만 기존 문서와 새 기록의 의미가 겹치는지 묻는 작업은 다르다. 제목과 짧은 요약에 없는 조건이 바로 비교해야 할 내용일 수 있다. 입력을 줄일 때는 줄인 뒤에도 원래 질문에 답할 수 있는지 먼저 따져야 한다.
내가 이런 기억 정리 결과를 검수한다면 새로 뽑은 교훈 옆에서 비교한 기존 문서의 판본과 읽은 범위를 먼저 찾겠다. “추가할 내용 없음”이라는 결과에도 같은 확인이 필요하다. 전체 비교가 빠졌다면 추가를 멈출 수는 있어도, 그 멈춤을 새 교훈이 없다는 확인이나 이미 잘 기록돼 있다는 판정으로 바꿀 수는 없다.