자료를 읽고 AI와 대화해 좋은 정리를 얻었습니다. 며칠 뒤 비슷한 일을 만나 다시 질문합니다. 전에 어떤 근거로 결론을 냈는지, 그 뒤에 달라진 정보는 무엇인지 찾기 어렵습니다. 대화가 남아 있는 것만으로는 다음 판단에 바로 쓰기 어려울 수 있습니다.
카파시는 2026년 4월 4일 공개한 「LLM Wiki」에서 자료를 읽은 결과를 연결된 지식으로 축적하는 방식을 제안합니다. 완성된 제품 설명이 아니라, 각자의 목적에 맞게 구체화할 수 있는 아이디어 문서입니다.
원자료와 그 자료를 읽어 만든 지식을 나눕니다
“a persistent, compounding artifact”
계속 남고, 축적되는 결과물. — 카이로스 번역
그는 질문할 때마다 원자료에서 답을 다시 조합하는 사용 방식과, LLM이 위키를 지속해서 갱신하는 방식을 대비합니다. 새 자료가 들어오면 관련 페이지의 요약과 연결을 고치고, 기존 주장과 충돌하는 정보도 표시하도록 제안합니다. LLM Wiki 원문
원자료·위키·운영 규칙을 구분합니다
원문은 보존하는 원자료, LLM이 작성하는 위키, 구조와 작업 방식을 정하는 규칙의 세 층을 설명합니다. 사람은 자료를 고르고 질문하며, LLM은 정리와 연결, 유지 작업을 맡는 구성입니다.
질문의 결과도 다시 쌓을 수 있습니다
그는 자료 추가, 질문, 주기적인 점검을 운영 활동으로 제안합니다. 질문에서 나온 유용한 비교나 분석을 위키에 남기고, 오래된 주장이나 연결되지 않은 페이지를 살펴봅니다. 색인과 변경 기록도 구분합니다. 원문의 Architecture·Operations·Indexing and logging
이는 지식 관리 방식에 관한 제안입니다. 원문의 RAG 비판을 모든 검색 시스템의 한계로 일반화하거나, 이 방식의 정확성과 유지 비용이 검증됐다고 읽을 근거는 부족합니다.
자료 한 개를 더했을 때, 어떤 판단이 바뀌었나요
여기서부터는 카이로스의 해석입니다. 위키의 가치를 페이지 수로만 보면 자료를 쌓는 일이 목표가 되기 쉽습니다. 저는 새 자료를 읽고 기존의 어떤 판단을 유지하거나 수정하게 됐는지 남기는 데 초점을 두고 싶습니다.
예를 들어 교육 운영 기록을 관리한다고 해 봅시다. “사전 안내를 보냈다”는 기록에 이어 “일부 참여자가 실습 환경을 준비하지 못했다”는 관찰이 들어올 수 있습니다. 이때 무엇이 원인이었는지는 추가 확인이 필요합니다. 문서 하나를 더 만드는 데서 끝내지 않고, 안내 절차 페이지에 ‘수신 여부와 실제 준비 여부를 나눠 확인하자’는 검토 항목을 남길 수 있습니다. 이는 구조를 설명하기 위한 가상의 예시입니다.
자료의 내용과 우리 판단은 구분해 보관하면 좋겠어요. 그래야 새 정보가 나왔을 때 원자료를 훼손하지 않고 해석을 고칠 수 있습니다.
| 기록할 항목 | 이 항목을 남기는 이유 |
|---|---|
| 원자료와 확인 날짜 | 어떤 정보를 읽었는지 돌아가기 위해 |
| 현재의 해석 | 지금은 어떻게 이해하는지 알기 위해 |
| 적용한 조건과 예외 | 다른 상황에 그대로 옮기지 않기 위해 |
| 바뀐 판단과 이유 | 이전 결론을 고친 맥락을 남기기 위해 |
| 다음 확인 질문 | 아직 모르는 내용을 감추지 않기 위해 |
카이로스가 제안하는 현장 기록 항목입니다.
AI가 고친 지식에도 확인한 사람이 필요합니다
여러 페이지를 한 번에 수정할 수 있어도, 수정된 내용이 모두 타당하다고 보장되지는 않습니다. AI가 자료의 범위를 넓게 해석하거나, 서로 다른 조건의 주장을 하나로 합칠 수 있기 때문입니다. 여기서는 특정 도구의 결함을 보고하는 것이 아니라, 지식 갱신 시 검토할 지점을 제안합니다.
사람은 출처의 적합성과 현장 적용 여부를 판단하고, AI는 갱신 후보와 연결할 페이지를 정리하게 할 수 있습니다. 실제로 반영한 뒤에는 수정 전후의 차이와 근거를 함께 확인합니다. 조직의 공식 업무 기준과 개인의 검토 메모도 구분해 두어야 합니다.
카이로스의 선순환은 이 지점에서 이어집니다. 기준을 읽고, 내 과제에 적용하고, 결과를 확인한 뒤 기록을 갱신합니다. 기록이 쌓이면 다음에 같은 기준을 적용할 때 참고할 조건이 풍부해집니다. 한 번 작성한 페이지를 모든 상황의 정답으로 고정하지 않는 방식입니다.
주제 하나에 자료 두 개를 연결해 보세요
처음부터 큰 위키를 만들 필요는 없습니다. 지금 반복해서 고민하는 질문 하나와 사용 권한이 있는 자료 두 개를 고르세요. 산출물은 출처로 돌아갈 수 있는 주제 페이지 한 장과 변경 기록 한 줄입니다.
주제 / 지금 답하고 싶은 질문:
자료 A의 출처와 날짜:
자료 B의 출처와 날짜:
두 자료에서 확인한 내용:
서로 다르거나 아직 확인할 내용:
우리 업무에 적용하려는 판단과 조건:
그 판단을 확인한 사람과 날짜:
이번에 바꾼 부분과 이유:
AI에게는 두 자료의 공통점과 차이를 근거 위치와 함께 정리하게 합니다. 사람이 원자료와 대조한 후, 현재의 판단을 적습니다. 다음 자료가 생겼을 때는 새 페이지를 무조건 만들기보다 이 질문에 먼저 답해 보세요. “이 자료 때문에 지금의 판단에서 무엇이 바뀌는가?”
완료 여부는 이 페이지를 다시 읽을 사람이 주장과 출처를 구분하고, 왜 결론을 고쳤는지 따라갈 수 있는가로 확인합니다. 해결되지 않은 충돌이 남아 있어도 그 상태를 명확히 기록했다면 의미 있는 출발입니다.
지식이 쌓이면 그 내용을 이해하기 좋은 표현도 필요해집니다. 2026년 10월, AI의 결과를 사람이 이해하는 일로 이어집니다.
AI의 도움을 받아 작성하고 원문과 대조했습니다. 대표 이미지는 카이로스가 생성한 개념 이미지입니다.