글로벌 AI 모델인 챗GPT는 주로 서구권의 영어 데이터를 기반으로 학습했다. 이 때문에 '사주명리학'과 같은 동양의 특수 도메인을 다룰 때, 개념을 오인하거나 단순 번역투의 어색한 답변을 내놓는 '문화적 편향(Cultural Bias)' 문제가 제기되어 왔다.
이러한 틈새를 파고든 것이 '도메인 어댑테이션(Domain Adaptation)' 기술이다. 범용 챗GPT가 '역마살'을 단순히 '이동하는 경향(Moving tendency)' 정도로 직역한다면, 사주GPT는 명리학 원전에 기반하여 '활동 반경의 확장과 직업적 변동성'이라는 심층적인 의미를 추론해낸다.
핵심은 '파인튜닝(Fine-tuning, 미세조정)'에 있다. 사주GPT 개발팀은 수십만 건의 실제 사주 간명지(통변 데이터)와 한국적 상담 로그를 AI에 재학습시켜, AI가 기계적인 번역기가 아닌 한국의 정서와 문맥을 이해하는 상담가처럼 말하도록 언어 모델을 최적화했다.
업계 관계자는 "범용 AI는 사주 용어를 영어로 번역했다가 다시 한국어로 바꾸는 과정에서 정보 손실(Loss)이 발생한다"며 "한국적 맥락을 학습한 버티컬 AI만이 사주가 가진 은유적이고 복합적인 의미를 정확히 전달할 수 있다"고 분석했다.
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