지난 수십년 동안 기업들은 소비자들이 무엇을 원하는지 파악하기 위해 매년 엄청난 비용을 설문조사에 쏟아부었다. 하지만 이러한 전통적인 방식은 느리고, 응답자의 편향에 취약하다는 한계를 가지고 있다. 만약 AI를 활용해서 더 빠르고 정확하게 소비자의 마음을 읽을 수 있다면 어떨까?

최근 거대언어모델(LLM)을 '가상 소비자 패널'로 활용하려는 시도가 주목받고 있다. PyMc-Lab에 근무하는 Benjamin F. Maier 등이 발표한 "LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings" 논문에서 연구진들은 GPT-4o와 Gem-2f와 같은 LLM을 이용해, 실제 소비자 조사 데이터와 동일한 환경에서 AI ‘참여자’를 구성했다. 각 AI는 나이, 성별, 지역, 소득 등 인구통계학적 속성을 입력받아 특정 제품 콘셉에 대한 구매 의도를 리커트 척도로 응답하도록 설계되었고 평가 지표로는 다음과 같은 세 가지 유사도(metric)를 사용했다.