호모 실리쿠스: AI모델 고도화에 따른 마켓리서치 방법 추가 (Gemini 답변 복붙 포함)

시작

한참 Cerefin과 NVDA GPU의 수요감소 시나리오를 토론(이라고 쓰고 '공부 많이 된다') 하던 중 인공 지능 모델의 성능 개선 한계 효용이 궁금해 져서 Gemini를 붙들고 물어 봤다.

• Synthetic Data e.g. Distillation (증류): 큰 사고 모델(Gemini 3.1 Pro)가 추론하는 과정을 학습해서 날렵한 모델 개발 (Gemini 3.0 Flash)

• Test-Time Scaling : 사고모드 라고 생각하면 되는 '빡세게 검증하고 답하기' 방식

• AI 표 강화학습 (Reinforcement Learning from AI Feedback - RLAIF) : AI 가 채점하면서 실력을 늘린다

3번째는 위험하지 않냐고 하니 ㄱ)Grounding (구글 서치를 통해 실제 테이터와 접지), ㄴ)특정 비율은 인간이 직접 작성한 고품질 데이터 학습 (근데 목적이 edge case 인지 라고 하니... 비정형 혹은 돌발 행동을 주입 해 주는게 인간의 역할인가...)

재밌어서 계속 물어봤는데 시장분석 기능도 늘어난대서 아래 답변 세번째 use case인 멀티모달 에이전트 기반 리서치 시나리오를 가져오라 시켜 보았다. <특정 국가의 특정 제품 출시 리서치해줘>

• 가설을 세우고,

• SNS서치로 멀티모달 자료로 가설 검증, 및 수정 후

• 합성페르소나 5,000단위 (오천명 이라고 하긴 이상해서)로 시뮬레이션 하고

• 보고서를 만들겠다

고 한다.

확장

여기서 합성페르소나가 5,000이래서 1) 놀랐다 2) 신뢰성은? 의 반응이 0.1초 사이 떠올랐다.

NBER, Marketing Science 등의 논문에서 인간과의 상관관계(0.9+) 검증됨

NBER 링크는 깨져있었지만, 두 논문 다 실재했고, 내용도 잘 이해한 게 맞았다. 혹시 관심 있을까 봐 논문 링크 첨부한다.

https://arxiv.org/abs/2301.07543
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abst...