AI도 왜 잠을 자야 할까?
글쓴이: 탕이타오
편집: 징위
출처: GeekPark
2026년 3월 31일, Anthropic은 패키징 오류로 인해 Claude Code의 51만 줄 소스 코드를 공개 npm 저장소에 유출시켰다. 이 코드는 몇 시간 만에 GitHub으로 미러링되었고, 이후에는 되돌릴 수 없었다.
유출된 내용은 방대했으며, 보안 연구자들과 경쟁사들은 각자의 목적에 따라 필요한 부분을 취했다. 그러나 아직 공개되지 않은 기능들 중 하나의 이름이 널리 논의되기에 이르렀는데, 바로 ‘autoDream’—자동 꿈꾸기였다.
autoDream은 KAIROS(고대 그리스어로 ‘적절한 순간’을 의미)라는 백그라운드 상주 시스템의 일부이다.
KAIROS는 사용자가 작업하는 동안 지속적으로 관찰하고 기록하며, 매일 일지를 유지한다(약간 ‘랍스터(labster)’ 같은 느낌이 든다). 반면 autoDream은 사용자가 컴퓨터 전원을 끈 후에만 작동하여, 하루 동안 축적된 기억을 정리하고 모순을 제거하며 애매모호한 관찰을 명확한 사실로 전환한다.
이 둘은 하나의 완전한 주기를 구성한다. 즉, KAIROS는 깨어 있고, autoDream은 잠든 상태이다—Anthropic의 엔지니어들이 AI에게 일정한 생체 리듬을 부여한 것이다.
지난 2년간 AI 산업에서 가장 뜨거운 서사는 ‘에이전트(Agent)’였다. 자율적으로 작동하며 영원히 멈추지 않는 것이 인간에 대한 AI의 핵심적 우위로 여겨졌다.
그러나 에이전트 능력을 극한까지 밀어붙인 회사가 오히려 자신의 코드 내에서 AI에게 휴식 시간을 설정한 것이다.
왜 그럴까?
영원히 멈추지 않는 대가
끊임없이 작동하는 AI는 한 장벽에 부딪힌다.
모든 대규모 언어 모델(LLM)은 ‘컨텍스트 윈도우(context window)’라는 개념을 갖는데, 이는 동시에 처리할 수 있는 정보량에 물리적 한계가 있음을 의미한다. 에이전트가 지속적으로 작동하면 프로젝트 이력, 사용자 선호도, 대화 기록 등이 계속 쌓이게 되고, 임계점을 넘어서면 모델은 초기 지시사항을 잊어버리거나 앞뒤가 맞지 않게 되며, 심지어 허구를 창조하기 시작한다.
기술 커뮤니티에서는 이를 ‘컨텍스트 부패(context corruption)’라고 부른다.
많은 에이전트들이 이 문제에 대응하는 방법은 매우 단순하다. 모든 과거 기록을 컨텍스트 윈도우에 집어넣고, 모델 스스로 중요도를 판단하게 맡기는 것이다. 결과는 정보가 많아질수록 성능이 오히려 저하되는 것이다.
인간 두뇌 역시 동일한 장벽에 부딪힌다.
하루 동안 겪은 모든 경험은 빠르게 ‘해마(hippocampus)’에 기록된다. 해마는 용량이 제한된 일시적 저장 공간으로, 마치 흰 판(whiteboard)과 같다. 진정한 장기 기억은 용량은 크지만 기록 속도가 느린 ‘신피질(neocortex)’에 저장된다.
인간 수면의 핵심 과제는 바로 가득 찬 흰 판을 비우고, 유용한 정보를 하드디스크처럼 장기 저장 공간으로 옮기는 것이다.
스위스 취리히 대학교 신경과학 센터의 뷔른 라슈(Björn Rasch) 실험실은 이 과정을 ‘능동적 시스템 통합(active systems consolidation)’이라 명명했다.
지속적인 수면 박탈 실험은 반복적으로 입증해왔다. 즉, 멈추지 않는 두뇌는 더 효율적이 되지 않으며, 먼저 기억력에 문제가 생기고, 그 다음은 주의력, 마지막으로는 기본적인 판단력까지 붕괴된다.
자연선택은 비효율적인 행동에 대해 극도로 잔혹하지만, 수면은 도태되지 않았다. 초파리에서 고래에 이르기까지, 거의 모든 신경계를 가진 동물은 수면한다. 돌고래는 양쪽 뇌반구를 번갈아 쉬는 ‘반구 수면(hemispheric sleep)’이라는 완전히 새로운 수면 방식까지 진화시켰다—그것은 수면 자체를 포기하기보다 차라리 새롭고 복잡한 수면 방식을 발명하는 것을 선택한 것이다.
풀백고래, 흰고래, 범고래가 수조 바닥에서 휴식하는 모습｜출처: 미국 국립의학도서관(National Library of Medicine, United States)
두 시스템이 직면한 제약 조건은 동일하다: 실시간 처리 능력은 제한되어 있으나, 과거 경험은 무한히 팽창한다.
두 가지 해답
생물학에는 ‘수렴 진화(convergent evolution)’라는 개념이 있다. 친연관계가 먼 종들이 유사한 환경적 압박을 받으면 독립적으로 유사한 해결책을 진화시킨다. 가장 전형적인 예는 눈이다.
오징어와 인간 모두 카메라식 눈을 갖고 있다. 초점 조절이 가능한 수정체가 빛을 망막에 모으고, 홍채가 들어오는 빛의 양을 조절하며, 전체 구조는 거의 동일하다.
오징어와 인간의 눈 구조 비교｜출처: OctoNation
하지만 오징어는 연체동물이고, 인간은 척추동물이다. 두 종의 공통 조상은 5억 년 이상 전에 살았으며, 당시 지구상에는 아직 복잡한 시각 기관조차 존재하지 않았다. 서로 완전히 독립적인 진화의 길을 걸어왔음에도 불구하고, 거의 동일한 종착점에 도달한 것이다. 빛을 효율적으로 선명한 이미지로 전환하려면 물리 법칙이 허용하는 경로는 거의 카메라식 구조뿐이며, 초점을 맞출 수 있는 렌즈, 이미지를 받아내는 감광면, 빛의 양을 조절하는 조리개—이 세 가지 요소는 결코 빠질 수 없다.
autoDream과 인간 두뇌의 수면 사이의 관계도 이와 유사할 수 있다—즉, 유사한 제약 조건 하에서 두 시스템이 유사한 구조로 수렴할 수 있다.
‘오프라인 상태여야 한다’는 점이 두 시스템에서 가장 유사한 공통점이다.
autoDream은 사용자가 작업 중일 때는 작동할 수 없다. 그것은 메인 스레드와 완전히 분리된 별도의 서브프로세스로서 독립적으로 실행되며, 도구 권한 또한 엄격히 제한된다.
인간 두뇌 역시 동일한 문제를 안고 있으며, 그 해결책은 더욱 근본적이다. 해마(일시적 저장소)에서 신피질(장기 저장소)로의 기억 이동은 수면 중에만 나타나는 특정 뇌파 리듬에 의존한다.
그중 가장 중요한 것은 해마의 ‘날카로운 파동-물결(rapid wave-ripple)’인데, 이는 당일 기록된 기억 조각들을 하나씩 패키징하여 대뇌 피질로 전송하는 역할을 한다. 한편, 대뇌 피질의 ‘저주파 진동(slow oscillation)’과 시상의 ‘방추파(spindle wave)’는 이 전체 과정을 정밀한 시간 동기화로 지원한다.
이 뇌파 리듬은 각성 상태에서는 형성될 수 없으며, 외부 자극에 의해 쉽게 파괴된다. 따라서 당신은 피곤해서 잠드는 것이 아니라, 두뇌가 ‘앞문’을 닫아야만 ‘뒷문’을 열 수 있는 것이다.
또는, 동일한 시간 창 내에서 정보 수집과 구조적 정리는 보완 관계가 아니라, 오히려 자원을 경쟁하는 관계이다.
수면 중의 능동적 시스템 통합 모델. A(데이터 이동): 깊은 수면(비REM 수면) 동안, 해마(일시적 저장소)에 새로 기록된 기억은 반복적으로 재생되며, 점진적으로 신피질(장기 저장소)로 이동·고정된다. B(전송 프로토콜): 이 데이터 이동 과정은 두 영역 간 고도로 동기화된 ‘대화’에 의존한다. 대뇌 피질은 느린 뇌파(빨간선)를 주요 타이밍 신호로 발생시킨다. 파장의 정점에 따라 해마는 기억 조각들을 고주파 신호(녹색선의 날카로운 파동-물결)로 패키징하고, 시상에서 발생하는 반송파(파란선의 방추파)와 완벽히 조화를 이룬다. 이는 고주파 기억 데이터를 전송 채널의 빈틈에 정확히 삽입해 정보가 동기화되어 대뇌 피질로 업로드되도록 보장한다.｜출처: 미국 국립의학도서관(National Library of Medicine, United States)
또 다른 공통점은 ‘모든 기억을 저장하지 않고, 편집한다’는 점이다.
autoDream이 시작되면 기존 로그를 모두 보존하지 않는다. 먼저 현재 기억을 읽어 기존 지식을 확인한 후, KAIROS의 일일 로그를 스캔하여 이전 인지와 차이가 나는 부분—예를 들어 어제 말했던 것과 다른 내용, 또는 이전에 생각했던 것보다 더 복잡한 내용—에 집중하여 우선적으로 기록한다.
정리된 기억은 3단계 인덱스 구조로 저장된다. 가볍게 참조되는 포인터 계층은 항상 로드되며, 주제별 파일은 필요 시에만 불러오고, 전체 역사 기록은 절대 직접 로드되지 않는다. 또한 프로젝트 코드 내에서 직접 확인 가능한 사실(예: 특정 함수 정의가 어느 파일에 있는지)은 아예 기억에 저장되지 않는다.
인간 두뇌 역시 수면 중 거의 동일한 일을 수행한다.
하버드 의과대학 강사인 아이린 J. 웜슬리(Erin J. Wamsley)의 연구에 따르면, 수면은 특이하거나 예상치 못한 정보, 감정적 반응을 유발하는 정보, 아직 해결되지 않은 문제와 관련된 정보를 우선적으로 강화한다. 반면 반복적이고 특징 없는 일상적 디테일은 대부분 버려지고, 추상적인 규칙만 남는다—당신은 어제 출근길에 구체적으로 어떤 풍경을 보았는지는 기억하지 못할 수도 있지만, 길이 어떻게 되는지는 확실히 기억할 것이다.
흥미로운 점은, 두 시스템이 한 가지에서 서로 다른 선택을 했다는 것이다. autoDream이 생성한 기억은 코드 내에서 명시적으로 ‘hint’(단서)로 표시되며, ‘truth’(진실)가 아니다. 따라서 에이전트는 이를 사용하기 전 반드시 여전히 유효한지 재검증해야 한다. autoDream은 자신이 정리한 내용이 부정확할 수 있음을 인지하고 있기 때문이다.
인간 두뇌는 이런 메커니즘을 갖지 않는다. 이것이 바로 법정에서 목격자 증언이 자주 오류를 범하는 이유이다. 목격자들이 고의로 거짓말을 하는 것이 아니라, 기억이 두뇌의 산재된 조각들로부터 임시로 조합된 것이기 때문에 오류가 오히려 일반적인 현상이다.
진화는 아마도 인간 두뇌에 불확실성 라벨을 부착할 필요성을 느끼지 않았을 것이다. 신체적 신속 반응이 요구되는 원시 환경에서는 기억을 믿고 즉각 행동하는 것이 유리했고, 기억을 의심하는 것은 주저함을 의미했으며, 주저함은 곧 패배를 의미했기 때문이다.
그러나 지식 기반의 반복적 의사결정을 수행하는 AI에게는 검증 비용이 매우 낮고, 맹목적인 자신감은 오히려 위험하다.
두 상황은 서로 다른 해답을 도출한다.
더 똑똑한 게으름
진화 생물학에서 수렴 진화란, 정보를 직접 교류하지 않은 채 두 개의 독립적인 진화 경로가 동일한 종착점에 도달하는 것을 의미한다. 자연계에는 표절이 없지만, 엔지니어는 논문을 읽을 수 있다.
Anthropic이 이 수면 메커니즘을 설계할 때, 그 배경에는 인간 두뇌와 동일한 물리적 장벽이 있었던 것인지, 아니면 처음부터 뇌과학을 참고한 것인지?
유출된 코드에는 신경과학 관련 문헌 인용이 전혀 없으며, autoDream이라는 이름 역시 개발자의 농담에 가깝다. 보다 강력한 동기는 아마도 공학적 제약 자체일 것이다. 컨텍스트에는 확고한 상한이 있고, 장시간 작동 시 노이즈가 누적되며, 온라인 상태에서의 정리는 메인 스레드의 추론을 오염시킬 수 있다. 그들은 공학적 문제를 풀고 있었고, 생물 모방은 결코 목적이 아니었다.
해답의 형태를 진정으로 결정하는 것은, 제약 조건 자체가 가하는 압력이다.
지난 2년간 AI 산업에서 ‘더 강력한 지능’을 정의하는 방향은 거의 항상 동일했다—더 큰 모델, 더 긴 컨텍스트, 더 빠른 추론, 7×24시간 무중단 운영. 방향은 언제나 ‘더 많이’였다.
autoDream의 존재는 다른 가설을 암시한다: 즉, 더 똑똑한 지능체는 오히려 더 게으를 수 있다.
자신을 정리하기 위해 멈추지 않는 지능체는 점점 더 똑똑해지지 않고, 오히려 점점 더 혼란스러워질 뿐이다.
인간 두뇌는 수억 년의 진화를 통해 다소 어색해 보이는 결론에 도달했다: 지능은 반드시 리듬을 가져야 한다. 깨어 있을 때는 세상을 인지하고, 잠들 때는 세상을 이해한다. AI 기업이 공학적 문제 해결 과정에서 독자적으로 동일한 결론에 도달했다면, 이는 다음과 같은 함의를 갖는다:
지능에는 피할 수 없는 기본적 오버헤드가 존재한다.
어쩌면, 결코 자지 않는 AI는 더 강력한 AI가 아니다. 그것은 단지 자신이 잠을 자야 한다는 사실을 아직 깨닫지 못한 AI일 뿐이다.
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