배우가 설계한 AI 메모리 도구의 등장

《레지던트 이블》과 《제5원소》로 잘 알려진 배우 밀라 요보비치가 인공지능(AI) 개발 분야에 직접 뛰어들었다. 요보비치는 엔지니어 벤 시그먼과 함께 4월 6일 오픈소스 AI 메모리 시스템 'MemPalace'를 공개했다. MIT 라이선스로 무료 배포된 이 도구는 출시 수일 만에 깃허브 스타 수만 개를 돌파하며 기술 커뮤니티의 이목을 끌었다.

요보비치는 개인 프로젝트를 진행하던 중 AI 파일 검색의 한계에 수개월간 불편을 느끼며 핵심 아키텍처를 직접 설계했다고 밝혔다. 시그먼은 이를 구현하고 세부 조정을 담당해 출시까지 이끌었다.

AI 건망증 문제를 풀다

MemPalace가 해결하려는 문제는 대형 언어 모델(LLM) 사용자라면 누구나 겪는 불편이다. 클로드(Claude), 챗GPT, 제미나이(Gemini) 등 주요 AI 서비스는 대화 세션이 끝나면 이전 대화 내용을 기억하지 못한다. 요보비치는 이를 'AI 건망증'이라 불렀다.

MemPalace는 모든 대화 데이터를 사용자 기기에 로컬로 저장한다. 요약 없이 원문 그대로 보존하며, 인터넷 연결이나 API 키, 클라우드 서비스가 불필요하다. 파이썬(Python) 3.9 이상이 설치된 환경이면 클로드, GPT, 라마(Llama), 미스트랄(Mistral) 등 텍스트 기반 LLM 어디서든 작동한다.

시스템 구조는 고대 그리스 웅변가들이 긴 연설을 암기할 때 활용한 '기억의 궁전(method of loci)' 기법에서 영감을 받았다. 데이터를 날개(Wing), 방(Room), 홀(Hall), 서랍(Drawer) 형태의 계층 구조로 분류해 저장하는 방식이다.

96.6% 벤치마크 성능…그러나 논란도

개발팀은 버전 3.0.0 기준으로 LongMemEval 벤치마크에서 96.6%를 달성했다고 발표했다. 유료 경쟁 제품인 Mem0와 Zep이 동일 벤치마크에서 약 85%를 기록하는 것과 비교해 눈에 띄는 수치다. 경량 재순위 모델을 적용하면 100%에 달한다는 주장도 나왔다.

그러나 곧 반론이 제기됐다. X(트위터) 커뮤니티 노트는 100% 점수가 실패 문항 3개에 대한 표적 수정과 LLM 재순위화를 적용한 결과이며, 보류 집합 기준 실제 점수는 98.4%라고 지적했다. 또한 LoCoMo 벤치마크 100% 역시 세션 수를 초과하는 top-k=50 설정을 사용한 것으로, 현실적인 top-10 비재순위 조건에서는 88.9%에 그친다는 분석도 나왔다.

시그먼은 이 같은 지적을 수용해 점수 산출 방식을 명확히 하는 방향으로 프로젝트 보고 방식을 업데이트했다.

할리우드와 오픈소스의 교차점

할리우드 배우가 AI 도구의 핵심 설계에 직접 참여한 사례는 이례적이다. 요보비치의 실제 코딩 기여도에 대한 의구심도 일각에서 제기됐지만, 개발팀은 아키텍처 설계 과정에서 그의 역할이 실질적이었음을 강조했다.

궁전 구조 자체만으로도 단순 평면 저장 방식 대비 검색 정확도가 34% 향상된다는 내부 결과도 공개됐다. 스타 수 기준으로 본 커뮤니티의 초기 반응은 이 프로젝트가 단순한 화제성을 넘어 실용적 관심을 받고 있음을 시사한다.