ChatGPT 업로드 삭제 기능을 둘러싞 불만의 여름

올해 3월 23일, OpenAI 라이브러리를 도입했습니다 ChatGPT에. 이제, 까다로운 Snapchat 메시지처럼 사라지는 대신, 채팅 세션에 업로드한 모든 것이 영구적으로 저장되고 – 새로운 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다, 당신이 그 기본 설정을 그대로 두는 경우에 한해.

PDF, 이미지, 붙여넣은 텍스트(자동으로 텍스트 파일로 변환되어 저장됨), 그리고 업로드 기능이 허용하는 모든 것이 영구적으로 남아 있게 되며, 사용자가 직접 삭제하지 않는 한 삭제되지 않습니다.

기능이 발전함에 따라, 라이브러리의 휴지통 관리 프로세스는 ‘이메일’ 패러다임을 채택했으며, 삭제 행위는 파일을 보관 영역으로 이동시키는 것에 불과합니다; 그리고 그곳에서 항목은 30일 후에 최종 삭제됩니다.

5월 5일부터, Plus 및 Pro 웹 사용자에게 GPT-5.5 Instant는 이전 채팅에서 컨텍스트를 수집할 수 있게 되었습니다, 업로드되거나 생성된 파일(선택적으로 Gmail 포함)을 활용하여 응답 품질을 향상시킵니다.

9일 후, OpenAI 유료 계층을 도입했습니다, 지불 금액에 따라 다양한 데이터 저장 한도가 제공됩니다; 그리고 갑자기 전체 모델이 이메일에서 iCloud, OneDrive 또는 영구적이고 끊임없이 상승하는 비용을 추출하도록 설계된 다른 원클릭 스토리지‑as‑a‑service 솔루션으로 전환되었습니다.

시간을 내야 합니다 – OpenAI의 ChatGPT 제품에서 제한에 도달했습니다. 출처

우리는 당신을 위해 기억합니다, 소매업

하지만 여기서 OpenAI는 추가적인 끈을 제공했습니다. 분명히 저에게는 새로운 업로드 보존 정책이 ChatGPT의 연속성 및 사용자별 컨텍스트 기억을 크게 향상시킨다는 것이 명확해졌기 때문입니다(업로드를 정기적으로 삭제하지 않는다고 가정할 때).

동시에, ChatGPT의 기존 장기 메모리(LTM) 인터페이스는 직접 편집이 어려워졌으며, 당신과 당신의 세계에 관한 스스로 진화하지만 투과되지 않는 정보 매트릭스로 변했습니다. 운이 좋고 상황이 맞다면, 특정 특성을 LTM에 저장하도록 GPT에 요청할 수 있으며, 해당 채팅에서 LTM 제출 도구를 사용할 수 없다고 말하는 대신 이를 수행합니다:

새로운 ‘불투명’ 사용자 메모리 GUI로, 개별 요소를 이전처럼 개별적으로 제거할 수 없습니다.

하지만 이 오래된 데이터 풀은 더 이상 쉽게 편집할 수 없으며; 메모리 관리의 중심은 LTM에서 사용자의 이전 채팅이 남긴 누적된 문서, 이미지 및 기타 과거 잔재로 이동한 것으로 보입니다.

포럼에서 많은 사람들이 지적했듯이, 이러한 아티팩트는 이를 생성한 채팅과 별도로 취급됩니다; 채팅을 삭제해도 삭제되지 않습니다, 현재 이를 수행할 옵션은 없습니다.

이는 ‘다크 패턴’으로 해석될 수 있으며, 사용자를 데이터 보존 쪽으로 유도합니다. 데이터 양이 너무 압도적일 정도로 많아지고 제공된 삭제 워크플로가 극도로 끔찍하게 느리게 진행될 때, 단순히 ChatGPT 계정을 삭제하고 새로 시작하는 것이 더 쉬운 것으로 여겨집니다.

‘핵’ 솔루션이 업로드 삭제에 대한 마찰이 논의될 때 점점 더 많이 보이고 있습니다. 출처

따라서 현재 사용자에게 제시되는 트레이드오프는 OpenAI에 파일을 신뢰해야 하고, 신분증이나 고객 데이터와 같은 ‘민감한’ 업로드를 관리하고 삭제하는 수고를 감수해야 하며(현재 OpenAI가 제공하는 방법으로는 대량의 업로드 파일을 탐색하기가 보통 어렵지만), 업로드를 성공적으로 삭제하더라도 향후 채팅에서는 그 누적 데이터에서 오는 컨텍스트가 부족하게 된다는 점을 받아들여야 합니다.

대다수 사용자가 데이터 과학자가 아니며, 대용량 파일 업로드 컬렉션을 선택적이고 지능적으로 정리하는 방법을 쉽게 이해하지 못할 수도 있음에도 불구하고, 이 문제를 해결하기 위한 도구는 여전히 작업에 부적절해 보입니다:

작성 시점에, 보다 나은 삭제 관리에 대한 이 최신 요청은 어제만 게시되었습니다. 출처

OneDrive, iCloud 또는 – 이제 – ChatGPT에 대한 업셀 경로는 사용자가 끝없는 데이터 스트림을 실제로 정리해야 한다는 위협에 의존합니다: 자동 저장되는 첨부 파일; 절대 선별·선택되지 않는 사진 홍수; 2038년에 회계사가 필요로 할 수도 있는 이메일; 그리고 이제 AI가 실제로 더 잘 작동하도록 만드는 급증하고 부풀어오르는 업로드/생성 클라우드; 하지만 이는 사용자가 아닌 자기 이익을 위한 기업의 조건과 그들의 인프라 내에 보관됩니다.

OneDrive와 iCloud와 같은 스토리지 임대업자는 사용자가 10~15년 분량의 사진이나 기타 데이터를 깊이 파고들기보다 늘어난 저장 용량에 더 많은 비용을 지불하는 것을 선호한다는 점에 의존합니다. 이때 오류와 판단 착오의 위험이 크게 작용할 수 있습니다.

아마도 이것은 ChatGPT의 2026 라이브러리 기능에 대한 부수적인 수익원일 뿐이며, 대신 오래된 LTM 시설에서 분리된 ‘프리미엄’ 서비스 형태로 LLM 기억 상실에 대한 실용적인 해결책을 제공하고 있습니다. 저장소는 Google Drive와 같은 다른 유료 제공자로 이전할 수 있지만, 현재 WebDav나 기타 자체 호스팅 솔루션에 자체 데이터를 호스팅하는 옵션은 없습니다.

기억에 어려움

한 가지 흥미로운 질문은 왜 OpenAI가 이 일을 하고 있는가이다. 명백한 답은 Google Gemini가 이미 유료 구독에서 이 메커니즘을 제공하고 있기 때문이다: 유료 Gemini 등급으로 업그레이드하면 연관된 Google 계정의 저장 한도가 크게 증가하여 모든 업로드 데이터를 인질처럼 잡아둘 수 있다. 이런 관점에서 보면 OpenAI는 약간 수준을 올린 것에 불과하다.

하지만 OpenAI가 실제로 Google에 저장 인프라 측면에서 따라잡을 수 있다 하더라도, 이 접근 방식이 수조 달러에 달하는 더 큰 재정적 고려사항으로부터 회사를 구할 가능성은 매우 낮아 보이며, 광고도 이러한 규모의 문제를 해결할 수 없다.

따라서 남은 이유는 피해 제한일 수 있다 – 추가 수익이 OpenAI가 감당해야 했던 비대칭적 투자 중 일부를 최소한 보전해 주는 경우; 사용자 유지 – 마이그레이션에 따른 마찰이 제공자를 전환하는 것을 억제하기 때문에; 혹은 덜 냉소적으로는 인간‑AI 관계에서 비슷한 무언가 장기 지속 메모리를 제공하는 경우 – 이것이 제3차 AI 혁명의 핵심 과제가 될 수 있으며, 따라서 순수한 가치 제안이다.

현명한 이들을 위한 한 마디

많은 사람들, 나를 포함해서, 채팅 시스템에 무질서하고 정리되지 않은 업로드(네트워크 비밀번호와 같은 원치 않는 데이터가 섞여 있을 수 있음)에 의존하는 대신 ‘인수인계’ 문서를 만드는 방향으로 전환하고 있다:

이 매우 체계적이고 아름답게 정돈된 인수인계 문서를 만든 채팅은 때때로 조잡하고 다소 절박했다.

.MD 마크다운 형식을 사용하면 (주로 소비자 AI 프레임워크가 이를 선호하고 텍스트 문서보다 약간 더 미묘하고 합리화된 표현을 가능하게 하기 때문에), 점점 조잡해지는 채팅 세션이 끝날 때 AI에게 교환의 핵심 포인트를 요약해 개요로 만들도록 요청할 수 있다. 이후 인스턴스나 다른 AI가 그 개요를 사용해 필요한 지식을 빠르게 습득하고 작업을 ‘이어받’을 수 있다.

이와 같은 인수인계 파일로 교환 내용을 요약하는 한 가지 장점은 채팅에 사용된 대부분, 혹은 전부의 업로드를 요약본에 포함시킬 수 있으며 원본을 안전하게 삭제할 수 있다는 점이다.

또 다른 장점은 시간이 지남에 따라 이러한 요약 문서를 선택적으로 제공, 업데이트 및 삭제할 수 있어 정보가 저장되는 위치와 해당 정보가 포함하는 데이터를 제어할 수 있다는 것이다.

최첨단 LLM 제공업체의 뒤에서 이러한 종류의 정제가 지속적으로 이루어지고 있다고 생각할 수 있지만, 주요 플랫폼들의 ‘전통적인’ LTM 시스템은 사용자가 방대한 업로드를 축적하고 풍부하지만 복잡하고 중복된 역사적 맥락을 제공하도록 허용할 때와 같은 방식으로 시간이 지나면서 더 똑똑해지거나 더 많은 정보를 얻게 되는 것처럼 보이지 않는다.

음, 위에서 설명한 종류의 핵심 프라이머로 업로드를 처리하는 것은 자원 집약적일 뿐만 아니라, 많은 사용자가 거부한 일종의 학습으로 해석될 수도 있다.

반대로, 업로드된 이미지는 사용자 채팅 중에 추출된 embeddings와 함께 보존될 수 있으며, 문서는 이미 텍스트 기반이라 참고하기에 적합하다. 추론 시점에 이러한 업로드에서 추출한 사용자 메타데이터를 조사하는 것이 사용자의 무작위 업로드 산을 이해 가능한 데이터베이스로 재구성하는 것보다 더 쉽고 비용도 적다.

OpenAI로부터 더 명확한 근거가 제시되지 않은 상황에서, 이것이 ChatGPT 플랫폼에서 일어나고 있는 일인 것으로 보인다.

샤이아말란식 반전

‘불만의 여름’이라고 이 기사에서 부르는 현상은 많은 사용자가 ChatGPT의 라이브러리에서 업로드된 파일을 삭제하는 것이 얼마나 어려운지에 대해 느낀 좌절감을 나타냅니다. 게다가 용어와 관련 인터페이스 요소가 거의 매일 바뀌어 제3자 솔루션인 Chrome 웹 확장 프로그램을 이용해 라이브러리 항목을 삭제하려고 해도 작동하지 않음이 됩니다.

불만의 구체적인 원인 중 하나는 라이브러리의 ‘전체 선택’ 버튼이 모든 항목을 깊게 탐색해 선택하지 못하고, 페이지에 lazy‑load된 항목만 선택한다는 점입니다:

‘전체’가 전체가 아닐 때 – 수천 개, 혹은 수십만 개의 다른 파일을 처리해야 할 수도 있으며, 이는 스페이스 바를 천 번 누르는 것만큼 멀리 있습니다.

따라서 삭제해야 할 업로드 항목이 90,000개라면 스페이스 바를 매우 오랫동안 누르고 있어야 합니다 – 하지만 lazy‑load가 가장 초기 항목의 컨텍스트를 잃거나 브라우저가 충돌할 정도로 오래 눌러서는 안 됩니다.

한 사용자는 라이브러리에서 대량 파일을 선택해 삭제하는 번거로운 과정을 상세히 설명했습니다.

어제, 약 600개의 파일을 세 개의 특정 프로젝트(대부분 가정용 네트워킹과 관련)로 모은 여름이 지나, 나는 내 ChatGPT PDF 내보내기 – OpenAI가 전혀 쉽게 만들지 않는 것 – 와 .MD 요약이 장기 프로젝트에 충분하다고 판단했습니다. 이는 내 ChatGPT 계정의 프로젝트 폴더에 데이터가 쌓이는 불편함과 대비되는 것이었으며, 이러한 프로젝트와 연관된 파일 및 이미지들은 며칠 전까지 일반적인 업로드 삭제 루틴에서 제외되어 있었고, 또 다른 GUI/사용성 재배치가 이루어졌습니다.

그래서 나는 버튼을 누르는 번거로운 한 시간과 감독을 준비하고, 포럼을 확인해 사용자들의 의견과 이슈에 대한 팁을 최신 상태로 파악했습니다.

한Reddit 게시물 하나의 댓글이 사용자가 방금 ChatGPT에게 파일 자체를 삭제하도록 요청했으며, ChatGPT가 이를 수행했다고 나타냈습니다:

ChatGPT는 여름 내내 사용자가 겪던 문제를 해결했습니다. 출처

그래서 나는 내 600개의 업로드 파일에 동일한 방법을 시도했으며, 약간의 머뭇거림과 회피 후, ChatGPT가 실제로 내 계정에 있던 모든 업로드를 한 번에 삭제했고, 내 개입을 요구하지 않았습니다.

오늘 아침에 테스트용 업로드에 다시 시도했으며, 역시 모든 파일을 한 번에 삭제했고, 많은 사용자가 필요하다고 불평했던 감독도 필요하지 않았습니다:

두 경우 모두 나는 환각 여부를 확인했지만, 삭제는 실제였습니다. 이는 GPT 채팅 프로세스 자체에 GUI 기능이 존재하지만 (적어도 현재는) GUI 자체에서는 완전히 누락되어 있음을 의미합니다.

ChatGPT에게 휴지통을 비우도록 시도한 나의 모든 시도가 실패했음을 언급해야 합니다. 앞서 언급한 lazy‑load 요구 사항이 휴지통에도 적용되므로, 100,000개의 파일을 가진 사용자는 삭제를 쉽게 완료할 수 없습니다. 그러나 최소한 한 사람은 한 달만 기다리면 삭제가 이루어질 것입니다.

또한 모든 최첨단 LLM의 인터페이스와 기능이 매일 변형·축소·확장된다는 점을 고려해야 하며, 이 기능이 사용자에게 작동하지 않을 수도 있고; 내일 사라질 수도 있으며; 혹은 진화하고 개선될 수도 있습니다.

2026년 9월 29일 화요일 최초 게시