칭찬만 하는 AI로는 조사를 할 수 없습니다. 인텔리시아는 부정 편향을 학습한 모델 앙상블과 직접 구축한 학습 데이터셋으로, 실제 소비자만큼 냉정한 응답을 만들어냅니다.
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.
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.
상품·컨셉 정보를 응답 대상으로 입력합니다
부정 편향 시나리오를 시뮬레이션해 반영합니다
성향이 다른 복수의 모델이 각자 응답을 생성합니다
앙상블 통합으로 균형 잡힌 응답 분포를 완성합니다
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.
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