프론티어 모델이 verifiable domain에서 무한한 합성 데이터를 생성하는 능력은 이미 인간을 압도한다. 그러나 non-verifiable domain에서는 정반대의 상황이 벌어진다. 기계는 ‘이 메이크업 색조합이 예쁘다/안 예쁘다’를 절대 스스로 판단할 수 없고, 인간의 주관적 피드백만이 유의미한 라벨을 만들어낸다. 노정석의 회사는 바로 이 지점을 파고들어, 사용자에게 메이크업 조합을 보여주고 ‘좋아요/싫어요’ 피드백을 수집하는 closed-loop system을 구축했다. 이렇게 축적된 데이터는 프론티어 모델이 절대 복제할 수 없는 독점 자산이 된다. 중요한 점은 이 피드백이 단순한 클릭 이상의 신호(시선 추적, 구매 전환 등)를 포함할 경우 더욱 강력한 moat를 형성한다는 것이다. Tesla의 자율주행 데이터 파이프라인도 동일한 원리—운전자의 급제동, Autopilot 해제 같은 간접적 피드백이 라벨이 됨—로 작동한다.
근거
“무언가 사람들에게 끊임없이 메이크업 combination을 보여주고, 고객들이 그것을 ‘좋아’, ‘싫어’ … 해서 피드백을 주는 그런 loop가 있다고 하면, 거기에 label이 생기는 거거든요.”
연결된 생각
- 20260607-non-verifiable-data-domain — 개념적 근거: 인간 피드백이 필요한 이유.
- 20260602-closed-loop-system-as-data-moat — 실행 전략: 피드백 루프를 시스템화하는 방법.