정의
검증 불가능 데이터 도메인(Non-Verifiable Data Domain)은 알고리즘적으로 reward function을 정의할 수 없어 참/거짓을 명확히 판별할 수 없는 데이터 영역이다. 프런티어 모델이 자동으로 합성 데이터를 생성할 수 없으며, 인간의 주관적 판단이나 실제 환경과의 상호작용을 통해서만 데이터를 획득할 수 있는 영역을 가리킨다.
핵심 속성
- 검증 불가능성: 알고리즘으로 reward function을 정의할 수 없음. 수학·코딩·과학처럼 정답이 명확한 영역과 대비됨.
- 주관성 의존: 인간의 취향, 맥락, 경험에 기반한 판단이 필요함 (예: 메이크업 조합 평가, 시 창작).
- 환경 전환 가능성: closed-loop system(시뮬레이터, AI 서비스, 피드백 루프)을 통해 verifiable domain으로 전환 가능.
- 프로프라이어터리 데이터의 근원: 프런티어 모델이 쉽게 복제할 수 없는 데이터의 진정한 원천.
관계
- 20260606-closed-loop-system-as-moat — 연장: non-verifiable을 verifiable로 바꾸는 시스템 구조
- 20260607-data-moat-is-environment-design — 하위개념: 데이터 모트는 환경 설계 능력에서 비롯됨
- 20260607-evaluation-first-defines-environment — 사전조건: evaluation metric 정의가 환경 설계의 첫걸음
인용
“알고리즘적 방법으로 검증 가능한 reward function을 만들 수 없는 영역… prompt work이나 agent를 아무리 잘 조합해도 참과 거짓이 명확한 synthetic data를 잘 생성할 수 없는 영역” “non-verifiable을 verifiable로 바꿔주는 이 closed-loop system… 환경이 없다면 절대 무언가 얻을 수 없는 거죠.”