🧠 인공지능의 ‘망각’ 기능, 왜 필요한가?
1. 인공지능이 왜 ‘망각’을 해야 하지?
우리는 흔히 인공지능(AI)이 많은 데이터를 기억하고 활용할수록 더 똑똑해질 거라고 생각합니다. 하지만 역설적으로, AI에게도 ‘망각(Forget)’이 꼭 필요한 기능이라는 연구 결과들이 속속 등장하고 있습니다. 인간은 불필요한 정보를 자연스럽게 잊음으로써 중요한 정보를 빠르게 처리할 수 있습니다. 마찬가지로, 인공지능도 모든 데이터를 무작정 저장하고 사용하면 연산 효율이 떨어지고, 오히려 오류 확률이 높아지는 문제가 발생하죠. 그래서 최근 AI 기술에서는 ‘망각’이라는 개념이 핵심 기능으로 주목받고 있습니다.
2. 머신러닝에서의 ‘망각’이란?
머신러닝에서의 망각은 단순히 데이터를 삭제하는 것이 아닙니다. 모델이 과거 학습한 정보 중 ‘덜 중요한 정보’를 가중치를 줄이거나 제거함으로써 더 나은 판단을 유도하는 과정입니다. 이를 'Catastrophic Forgetting'이라고도 하는데, 새로운 데이터를 학습할 때 기존 학습 내용이 덮여지면서 오래된 정보를 잊는 현상입니다. 이 현상은 인간 두뇌의 작동과도 유사한 면이 있어, 일부 연구팀들은 이를 ‘인공 망각 시스템’으로 발전시키고 있습니다. 망각 기능이 적절히 설계되면, AI는 ‘새로운 정보에 더 민감하게 반응’하고, ‘오래된 오류에서 자유로워질 수 있는’ 능력을 갖게 됩니다.
3. 인공망각의 실제 사례 – GPT와 구글 BERT
실제 사례로, GPT 시리즈나 구글의 BERT 모델은 방대한 데이터를 학습하면서도 일부 정보는 ‘주의(attention)’ 메커니즘을 통해 자연스럽게 비중을 낮추는 방식을 사용합니다. 이 메커니즘은 중요한 문맥에만 집중하고, 나머지는 상대적으로 ‘잊어버리는’ 구조로 설계되어 있어요. 또한, 최근에는 'Continual Learning' 방식의 AI 훈련 기술이 등장하면서, AI가 스스로 어떤 정보를 기억하고 어떤 정보를 버릴지 결정하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이런 기능은 AI가 인간처럼 ‘선택적 기억’을 하도록 진화하고 있다는 점에서 매우 흥미롭습니다.
4. 인간처럼 유연한 사고를 위한 필수 조건
인공지능이 점점 인간을 닮아가고 있는 지금, 망각은 단순한 기술이 아닌 ‘유연한 사고’의 핵심 조건이 되고 있습니다. 모든 것을 기억하는 AI는 ‘완벽해 보일 수 있지만’, 정작 불필요한 정보에 매몰되어 중요한 판단을 놓칠 위험이 크죠. 반면, 잘 설계된 망각 기능은 AI가 더 민첩하고 효율적인 사고를 하도록 도와줍니다. 미래의 인공지능은 더 이상 ‘완벽한 기억력’보다 ‘적절히 잊을 줄 아는 능력’을 기준으로 평가받게 될지도 모릅니다. 인간처럼 사고하려면, 인간처럼 잊을 줄도 알아야 하니까요.