ChatGPT에게 바로 사주를 물으면 무엇을 확인해야 하나요?
일반 대화형 모델에 생년월일만 입력하면 그럴듯한 명식과 해석을 만들 수 있지만, 그 결과가 특정 역법 규칙으로 계산됐다는 보장은 없습니다. 먼저 양력·음력과 윤달, 출생지, 시간대, 절기 경계, 자시 처리 같은 입력과 규칙이 명시됐는지 확인해야 합니다. 모델이 외부 계산 도구를 사용했는지, 계산 결과를 다시 검증할 수 있는지도 구분해야 합니다. 도구 없이 생성된 간지는 참고값으로만 보고, 중요한 개인정보는 대화창에 불필요하게 입력하지 않는 편이 안전합니다.
텍스트 생성과 명식 계산은 왜 분리해야 하나요?
언어 모델의 문장 생성과 역법 계산은 서로 다른 작업입니다. 연·월·일·시의 간지를 정하려면 절기 시각, 달력 변환, 시간대와 지역시 보정, 프로그램이 채택한 경계 규칙을 적용해야 합니다. 하나의 규칙 집합을 고정하면 결과를 테스트로 재현할 수 있지만, 유파별 규칙이 다르면 경계 사례의 답도 달라질 수 있습니다. 따라서 "항상 하나의 정답"이라고 말하기보다 입력·규칙·결과를 함께 공개하고 같은 조건에서 다시 계산되는지 확인하는 것이 정확합니다.
사주 서비스는 계산과 설명을 어떻게 나눌 수 있나요?
첫째, 달력과 시간 입력을 정규화합니다. 둘째, 공개한 규칙으로 네 기둥과 파생 관계를 계산합니다. 셋째, 계산값을 바꾸지 않은 채 전통 명리의 용어와 관점을 설명합니다. 넷째, 해석이 과학적으로 검증된 개인 예측이 아니라는 한계와 유파 차이를 표시합니다. 언어 모델을 사용하더라도 계산 결과와 설명 문장을 분리해야 어느 단계에서 오류가 났는지 확인할 수 있습니다. 이 설계가 해석 자체의 타당성까지 입증하는 것은 아닙니다.
전용 계산 엔진은 무엇이 다른가?
목적에 맞게 설계된 시스템은 달력 변환과 기둥 배정을 결정론적 코드로 수행하고, 언어 모델은 계산된 구조를 설명하는 단계에 제한할 수 있습니다. 이 구조가 모든 해석의 정확성을 보증하는 것은 아닙니다. 계산 규칙·입력 가정·고정 테스트 사례를 공개하면 적어도 같은 입력에서 같은 명식이 나오는지는 검증할 수 있습니다. 아래 비교는 이 저장소의 회귀 테스트와 같은 비개인 고정 입력을 사용합니다.