DAPPOS, AI도 쓰면서 계속 나아질 수 있음 - 5/5

AI 서비스에 피드백을 보내도 실제로 어디에 반영되는지 알기 어려울 때가 많음. 좋아요와 싫어요를 눌러도 지금 사용 중인 작업 방식이 어떻게 달라지는지는 보이지 않기 때문임.

DAPPOS는 Bubble Engine 개발 과정에서 사용자 피드백을 받아 테스트하고, 개선한 뒤 다시 배포하는 피드백부터 배포까지의 폐쇄형 최적화 루프를 구축했다고 설명했다.

5편을 연결하면 흐름은 이렇습니다

xBubble로 작업 실행 → 반복되는 문제 발견 → Bubble Up 제출 → Bubble Engine 테스트·평가 → 새로운 SOP 생성 또는 기존 SOP 개선

Bubble Up을 한 번 제출했다고 모든 결과가 즉시 완벽해진다고 단정할 수는 없음. 다만 한 사람의 피드백을 현재 답변에만 소비하지 않고, 비슷한 다음 요청에도 활용할 수 있는 SOP 개선으로 연결하려는 구조라는 점이 중요함. 이는 공식 설명을 바탕으로 한 해석임.

DAPPOS가 만들려는 건 실수하지 않는 AI만이 아님. 사용자가 문제를 알려주면 xBubble과 Bubble Engine의 작업 방식 자체가 계속 개선될 수 있는 AI OS에 가까움.

➡️DAPPOS Bubble Engine 개발 업데이트