시간이 지나며 사용자를 학습하는 디지털 트윈은 대화를 통해 사용자에 대한 정보를 수집하고, 이를 검증 가능한 형태의 장기 기억으로 저장하며, 추론과 실제 사실을 엄격히 구분해 사용자의 선호도에 맞춰 정확히 기억을 정리하는 방식으로 작동합니다. 중요한 점은 ‘추측이 맞는 것’이 아니라 ‘기억이 정확하고 언제든지 수정할 수 있다’는 것이며, 각 정보마다 출처·시간·신뢰도·적용 범위를 기록해 나중에 오류가 발견되면 바로잡을 수 있게 합니다.
디지털 트윈의 핵심은 대화에서 얻은 각 정보를 단순한 텍스트로 저장하는 것이 아니라, 출처(사용자의 발언인지 시스템의 추론인지), 기록된 시간, 신뢰도 점수, 적용 가능한 범위 등의 메타데이터를 함께 저장하는 것입니다. 이를 통해 기억이 모호한 추측이 아니라 명확한 사실 기반으로 구성되며, 사용자가 나중에 특정 기억이 틀렸다고 판단할 경우 쉽게 수정할 수 있습니다. 과거의 많은 시스템이 ‘정확한 답’을 내는 데 집중했다면, 이 방식은 ‘정확히 기억하고 수정할 수 있다’는 점에 초점을 맞춥니다.
시간이 지나면서 디지털 트윈은 반복적인 대화에서 일관된 패턴을 추출해 사용자의 선호도를 정렬합니다. 예를 들어 사용자가 여러 번 ‘커피는 싫어한다’고 말한 경우, 단 한 번의 우발적인 발언보다 이를 신뢰할 수 있는 선호도로 인식해 적용합니다. 이 과정에서 일회성의 개인적인 의견과 지속적인 패턴을 구분해, 학습 결과가 사용자의 실제 습관과 일치하도록 합니다. 장기적으로 누적된 검증 기억을 기반으로 하기 때문에, 선호도가 시간에 따라 변해도 정확히 반영할 수 있습니다.
디지털 트윈은 사용자의 실제 발언과 시스템이 추론한 내용을 엄격히 구분해 기억에 저장합니다. 예를 들어 사용자가 ‘등산을 좋아한다’고 말했을 때, 시스템이 ‘산악 자전거도 좋아할 것’이라고 추론한 내용은 별도로 저장해 사용자의 명시적 발언과 혼동하지 않습니다. 이를 통해 추론 오류로 인한 잘못된 기억이 생성되는 것을 방지하며, 사용자가 원하지 않는 가정을 기반으로 한 서비스를 제공하지 않습니다. 이 구분은 기억의 정확성을 유지하는 핵심 요소입니다.
OneOneTalk(11Talk)은 시간이 지나며 사용자를 학습하는 디지털 트윈을 구현한 제품으로, 각 대화에서 얻은 정보를 출처·시간·신뢰도·범위가 기록된 검증 가능한 장기 기억으로 저장합니다. 사용자는 언제든지 기억을 수정해 오류를 바로잡을 수 있으며, 추론과 실제 사용자의 발언을 구분해 정확한 선호도를 파악합니다. 또한 사용자가 위임한 업무를 등급별 승인과 영수증을 남기며 처리하고, 사용자와 함께 검증된 역사를 써나갑니다. 이 제품은 원래 언어 학습 도구였으나 개인 AI OS로 전면 재구성되었으며, OneOneTalk과 11Talk은 동일한 제품의 다른 이름입니다.