최근 arXiv에 공개된 "Notes to Self: Can LLMs Benefit from Experiential Abstractions?"는 대형언어모델이 과제를 수행한 뒤 그 경험을 요약한 메모를 남기고, 다음 수행에서 그 메모를 활용할 수 있는지 묻습니다.1 아직 동료심사를 마쳤다고 말할 수 있는 자료는 아닙니다. 그래도 발상은 또렷합니다. 모델이 자신의 이전 수행을 문장으로 압축하고, 그 압축을 다음 판단의 재료로 삼는다는 것입니다.
이 장면을 보면 오래된 신앙 실천 하나가 떠오릅니다. 성찰기도, 곧 examen입니다. 둘 다 지나간 일을 언어로 정리하고 다음 행동 앞에 다시 놓습니다. 닮은 점은 분명합니다. 그러나 닮은 형식만 보고 같은 실천이라고 부르기에는 빠진 것이 너무 큽니다.
닮은 절차, 없는 상대
성찰기도는 하루를 되돌아보며 감사하고, 성령의 도우심을 구하고, 지나온 시간을 살핀 뒤 용서와 다음 날의 은총을 청하는 기도 전통입니다.2 예수회 자료가 이 기도의 목적을 삶 속에서 움직이시는 하나님을 알아차리는 데 둔다는 점도 함께 봐야 합니다.3 형식만 보면 AI의 자기 메모와 겹쳐 보입니다. 사람이 "오늘 이 대목에서 조급했다"고 적는 일과, 모델이 "이 유형의 과제에서는 이런 접근이 실패했다"고 남기는 일은 모두 경험을 문장으로 압축합니다.
하지만 examen의 핵심은 정리 자체가 아닙니다. 그 정리를 누구 앞에 내놓느냐가 핵심입니다. 성찰기도는 자기 자신을 향한 독백이 아니라 하나님 앞에서의 자기대면입니다. 잘못을 인정하는 일에는 책임질 대상이 있고, 그 대상과의 관계가 다음 결단의 무게를 만듭니다.
AI의 메모에는 이 구조가 없습니다. 모델은 자기 출력을 참조할 뿐, 그 출력을 누구에게도 내놓지 않습니다. 저장소에 남는 텍스트가 있을 수는 있지만 참회할 상대가 없고, 부끄러움이나 용서도 성립하지 않습니다.
겹치는 효과와 다른 이름
그렇다고 AI의 자기 메모를 가볍게 볼 필요는 없습니다. 반복적인 자기 기록과 피드백 루프가 다음 수행에 영향을 줄 수 있다는 점은 "Notes to Self" 논문이 다루는 바로 그 질문입니다.1 성능 개선이라는 범위 안에서는 충분히 중요한 연구 주제입니다. 다만 외부 피드백이 없는 자기수정은 추론 성능을 떨어뜨리기도 한다는 ICLR 연구가 있어, 메모가 생겼다는 사실을 개선의 보증으로 읽어서도 안 됩니다.4
다만 성찰기도가 추구해 온 것은 행동 교정만이 아닙니다. 관계 안에서 자신을 다시 읽는 일입니다. 효과가 비슷해 보여도 무엇을 향해 있는지는 다른 질문으로 남습니다. 정확도를 높이는 훈련과 하나님 앞에서 자신을 읽는 훈련은 겹치는 말로 설명될 수 있지만, 같은 자리로 포개지지는 않습니다.
정리의 방향은 대상에게 있습니다
AI가 기도, 인격, 공동체 같은 신앙 언어를 흔드는 방식은 대개 이렇습니다. 절차는 비슷한데 대상이 비어 있는 형태로 다가옵니다. 그러니 성찰기도를 준비할 때는 "무엇을 정리했는가"보다 "누구 앞에서 정리했는가"를 먼저 물어야 합니다.
공동체 안에서 그 기록을 나눌 자리가 있는지도 함께 물을 만합니다. 그 질문 하나가 기도와 자기 관리를 가르는 자리일 수 있습니다.
각주
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Notes to Self: Can LLMs Benefit from Experiential Abstractions? — arXiv, 2026-07-22 발행. ↩ ↩2
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Try the Daily Examen — Loyola Press. 이냐시오 전통이 안내하는 성찰기도의 다섯 흐름을 확인한 자료다. ↩
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The Examen — Jesuits in Britain. 성찰기도를 삶 속 하나님의 활동을 알아차리는 기도로 설명한다. ↩
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Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet — ICLR 2024. 외부 피드백 없는 자기수정이 안정적인 향상을 보장하지 않는다는 한계를 다룬다. ↩
