동의합니다 !!

지금 보니 아까는 제가 좀 정신이 없어서 답변을 작성하다 말았네요;;

우선 제가 보는 AI 페르소나 응답의 가치중의 하나는..
사용자 혹은 작성자에게 보다 폭 넓은 시야를 제공하는것이 가장 크다고 보고 있습니다.

저도 이 서비스를 만들면서 느낀건데, 우선 세상이나 사건들을 보는 시야가 넓어지긴 했습니다.
왜 저걸 저렇게 생각하지? 에서 "아 저런 사건을 저렇게 받아 들이고 저렇게 이해할 수도 있구나.."
라는 식으로 좀 더 넓게 볼 수 있겠더라구요.
말씀하신 선거 의 경우에도 마찬가지일꺼 같아요.

제가 방금 같은 대구 를 대상으로 한번 돌려봤는데, 현실과 동떨어지게 나오긴 했더라구요.

manyperson Link

저희 서비스에서도 비슷하게 테스트 해봤는데, 그렇게 딱.. 제가 생각하는대로 결과가 나오지 않긴 합니다만, 다양한 시각들을 볼 수 있긴 하더라구요. ( 물론 최근 정보의 업데이트 때문에 그렇게 정확하지 않긴 한데, 이건 차차 기술적으로 커버하면 될일이라고 봅니다. )

사실, 저희 서비스 자체도, 테스트 하면서 사람들이 어떻게 생각할까..하고 돌려봤었는데.. 매우 긍정적이긴 했는데, 실제로는 잘 모르겠네요 아직은 ^^;;

llm은 텍스트 토큰 단위로 추론하니 고빈도 라벨이 등장하면 그 라벨이 학습 시 함께 등장한 패턴이 활성화되어 다른 정보를 압도하는 경향이 있는 것 같습니다.

또한 페르소나에 디테일한 라벨이 있다고 해서 그 사람의 투표 행동이 LLM이 추론할 수 있는 함수로 결정되지 않고 실제 정치 행동을 결정하는 건 이전 투표 이력, 가족,동료의 지지 정당, 최근 본 뉴스, 후보 개인 호감도 합성 페르소나엔 없는 정보가 너무 많이 영향을 끼칩니다.
이는 비단 모든 경제/정치 (특정)상황/현상을 추론하는것에 동시에 작용하는 것 같습니다.