2년 뒤에도 근거를 댈 수 있는 결론
연구가 무너지는 이유는 메모를 잃어버려서가 아닙니다. 어떤 주장이 어디에서 왔는지 아무도 보여 주지 못하거나, 오늘 남아 있는 것이 그때 쓴 그것임을 증명하지 못해서입니다.
모든 주장이 출처를 달고 다닙니다
질문하시면 답변이 근거로 삼은 대목과 함께 돌아옵니다. 하나하나가 파일 이름과 그 안의 줄 번호를 말합니다. 유사도 점수를 던져 놓고 마는 것이 아니라, 실제 문장이 실제로 놓인 자리를 그대로요. 요약과 인용을 가르는 지점이 여기입니다.
이력에 서명이 붙어 있어 확인할 수 있습니다
메모의 모든 판본이 쓰이는 순간 기록되고 암호학적으로 서명됩니다. 그 메모가 나중에 고쳐지지 않았다는 것을 누구든 뒤에 확인할 수 있습니다. 당신의 말을 믿어 줄 이유가 없는 사람에게 질문을 받은 당신 자신도요.
모를 때는 모른다고 말합니다
답변에는 근거 있음, 약함, 메모가 뒷받침하지 않음 가운데 하나의 판정이 붙고, 그 판정은 유사도 점수로 짐작하는 대신 당신이 던진 질문의 말과 맞대어 확인합니다. 인용을 지어내는 도구는 연구에서는 도구가 아예 없는 것보다 나쁩니다.
심사자가 논문의 한 문장을 문제 삼습니다
그 문장은 2년 전에 쓰였습니다. 쓴 사람은 이미 떠났습니다.
볼트에 그 주장이 어디에서 왔는지 묻습니다. 근거가 된 인터뷰 메모와 정확한 줄, 그리고 날짜가 돌아옵니다. 그 옆에는 그 메모의 서명된 기록이 있습니다. 이날 쓰였고 그 뒤로 바뀌지 않았다고요. 출처 파일은 직접 여십니다. 폴더 안의 Markdown 파일이라 당신과 그 파일 사이를 가로막는 것이 없습니다. 그리고 그 문단을 앞뒤와 함께 읽습니다.
심사자에게 드릴 답은 "그렇게 믿습니다"가 아닙니다. 그 대목과 그 파일, 그리고 저희에게 아무것도 묻지 않고 누구나 확인할 수 있는 서명입니다.
제 데이터에 써도 되나요?
찾는 일은 로컬에서. 생성은 당신이 가리킨 곳에서.
맞는 대목을 찾는 일은 언제나 당신의 컴퓨터에서 일어납니다. 그다음은 당신의 선택입니다. 클라우드 모델을 연결하시면 찾아낸 대목이 그 업체로 갑니다. 직접 붙여넣으셨을 때와 똑같이요. 로컬에서 도는 모델을 가리키시면 컴퓨터를 떠나는 것이 하나도 없습니다. 두 번째 선택지는 오늘 이미 쓸 수 있고, "우리 데이터는 어디에서 처리됩니까?"라는 질문의 답을 "당신의 기기에서"로 바꿔 놓는 것이 바로 그것입니다.