AI 작명과 챗GPT 작명은 무엇을 놓치나

언어 모델은 문장을 잘 씁니다. 그런데 작명에 필요한 일의 상당 부분은 문장이 아니라 계산입니다. AI 작명을 쓸지 말지는 어느 쪽 일을 시키는가로 갈립니다.

언어 모델이 구조적으로 보장하지 못하는 세 가지

1. 획수를 원획으로 세는 일 성명학의 획수는 눈에 보이는 필획이 아니라 부수를 원래 형태로 되돌린 원획입니다. 江은 氵를 水로 보아 7획이지, 보이는 대로 센 6획이 아닙니다. 이 값이 한 획만 어긋나도 4격이 통째로 달라집니다. 언어 모델은 글자를 세는 기계가 아니라 다음 말을 고르는 기계라, 이런 계산을 매번 같은 값으로 내놓는다고 보장하지 못합니다.

2. 인명용 한자인지 확인하는 일 자녀 이름에는 대법원규칙이 정한 인명용 한자만 쓸 수 있고, 그 밖의 한자는 출생신고가 수리되지 않습니다. 이것은 추론이 아니라 목록 대조입니다. 목록을 들고 있지 않으면 답을 지어낼 수밖에 없습니다.

3. 용신을 뽑는 일용신을 정하려면 먼저 사주 여덟 글자를 세워야 하고, 그러려면 절기 기준 만세력이 필요합니다. 한 해의 시작이 1월 1일이 아니라 입춘이고, 절기 시각은 해마다 다릅니다. 그다음 억부·조후·통관·병약·격국 다섯 관점을 각각 계산합니다. 데이터와 규칙이 하는 일이지 문장 생성이 하는 일이 아닙니다.

세 가지의 공통점은 틀려도 그럴듯해 보인다는 것입니다. 획수가 한 획 틀린 결과지와 맞는 결과지는 겉보기에 구분되지 않습니다.

그럼에도 AI가 잘하는 일

반대로 언어 모델이 사람보다 빠르고 고르게 해내는 일도 분명합니다.

• 한자의 뜻과 어원을 읽기 쉬운 문장으로 푸는 일
• 이름의 어감을 설명하고 후보들의 결을 비교해 주는 일
• 왜 이 이름이 이 사주에 맞는지를 근거를 받아 서술하는 일
• 수천 자 규모의 한자를 뜻으로 분류해 두는 일

작명에서 오래 아쉬웠던 부분이 "왜 이 이름인지 설명이 한 줄"이었다는 점을 생각하면, AI가 채울 자리가 실제로 있습니다.

무엇으로 짓는가로 갈린다

같은 입력에 같은 결과가 나오는가는 생각보다 중요한 줄입니다. 같은 사주와 같은 한자 조합인데 물어볼 때마다 점수와 설명이 달라진다면, 그 점수는 무엇을 재는 자가 아닙니다.

무명이 AI를 쓰는 자리

무명은 AI를 씁니다. 다만 자리를 나눠 둡니다.

• 규칙 엔진이 하는 일: 만세력으로 사주 세우기, 다섯 관점 용신 계산, 인명용 한자 풀에서 후보 뽑기, 자원오행·발음오행·음양·81수리 채점.
• AI가 하는 일: 한자의 뜻 풀이, 이름이 이 사주에 어떻게 닿는지 서술, 의뢰서에 적힌 바람을 읽어 정리.

그래서 점수는 AI가 만들지 않습니다. 같은 사주에 같은 한자 조합이면 언제 어느 화면에서 보아도 같은 숫자가 나옵니다. 이름 풀이의 점수를 읽는 법은 이름 풀이 보는 법에 정리했습니다.

그리고 마지막 한 글자는 기계가 고르지 않습니다. 무명은 이름 하나를 통보하지 않고 시안 여덟 개를 기준과 함께 보여드립니다. 학설은 후보를 좁혀 줄 뿐이고, 평생 부를 이름을 고르는 것은 가족의 몫이라고 봅니다.

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참고 자료

• 가족관계 등록 > 자녀의 이름: 찾기쉬운 생활법령정보
• 강희자전 부수 원획 기준
• 무명 사주 분석 엔진(5관점 용신: 억부·조후·통관·병약·격국)

AI 성능은 계속 좋아집니다. 이 글이 말하는 것은 지금 모델이 나쁘다는 것이 아니라, 계산으로 보장해야 하는 일과 문장으로 설명해야 하는 일이 다르다는 것입니다.