RESPONSE ENGINE · NEGATIVE-BIASED ENSEMBLE

솔직한 응답을 만드는 기술

칭찬만 하는 AI로는 조사를 할 수 없습니다. 인텔리시아는 부정 편향을 학습한 모델 앙상블과 직접 구축한 학습 데이터셋으로, 실제 소비자만큼 냉정한 응답을 만들어냅니다.

왜 다르게 만들었나

친절한 AI는 나쁜 응답자입니다

범용 LLM은 안전하고 긍정적으로 답하도록 정렬되어 있어, 제품에 대한 불만이나 비판을 실제 소비자만큼 표현하지 못합니다. 부정적 의견이 사라진 조사 결과는 낙관적으로 왜곡되고, 잘못된 출시 의사결정으로 이어집니다.

21.4% vs 4.2%
실제 소비자 vs 일반 LLM의 부정응답 비율
정답셋 기준 측정
MODEL ENSEMBLE

부정 편향을 학습한 모델들의 앙상블

부정 시나리오를 보강해 학습한 성향이 서로 다른 복수의 모델을 앙상블로 운영합니다. 긍정으로 쏠린 응답 분포를 실제 소비자의 분포에 맞게 균형화해, 단일 모델로는 얻을 수 없는 냉정하고 현실적인 응답을 만듭니다.

1

Input

상품·컨셉 정보를 응답 대상으로 입력합니다

2

Simulate

부정 편향 시나리오를 시뮬레이션해 반영합니다

3

Respond

성향이 다른 복수의 모델이 각자 응답을 생성합니다

4

Ensemble

앙상블 통합으로 균형 잡힌 응답 분포를 완성합니다

TRAINING DATASET

직접 만든 데이터로 학습합니다

공개 데이터만으로는 소비자의 진짜 목소리를 학습할 수 없습니다. 특히 커머스 리뷰 등 실제 데이터조차 긍정 후기로 쏠려 있어, 부정 응답을 학습할 데이터가 절대적으로 부족합니다. 인텔리시아는 학습 데이터셋 자체를 직접 수집·구축해 이 문제를 해결합니다.

  • 자체 기획조사·인터뷰로 확보한 실제 소비자 응답 데이터
  • 유통채널·플랫폼 판매량 DB와 커머스 상품 리뷰 데이터
  • 부족한 부정 응답을 보강하는 부정 시나리오 데이터셋 구축
  • 검증을 통과한 응답만 학습에 재투입되는 데이터 플라이휠
Human-Grounded
직접 수집한 실제 응답 기반 학습 데이터셋
Negative-Boosted
부정 시나리오 보강으로 균형 잡힌 분포 학습
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