작업을 수행한 서비스 제공자가 자기 결과를 최종 판정한다면 실패를 숨기거나 판단 기준을 유리하게 해석할 수 있음. 실행과 검증을 나눌 필요가 있는 이유임.

DAPPOS에서는 서비스 제공자가 작업 완료를 먼저 보고할 수 있습니다. 제공자가 보고하지 않더라도 인텐트에 지정된 시간이 지나면 Execution Validator가 실제로 결과가 만들어졌는지 확인합니다.

검증자가 실패를 발견하면 실행망에 챌린지를 제출할 수 있음. 즉 서비스 제공자는 실행을 맡고, 검증자는 약속된 결과가 충족됐는지를 따로 확인하는 구조임.

실행자가 결과를 제출하더라도 독립된 검증 절차가 남아 있다는 점이 일곱 번째 신뢰 장치임.

Intent를 처리하는 Service Provider에게 실행 방법까지 하나로 강제하면 시스템의 선택지가 줄어들 수 있음.

DAPPOS의 Intent Execution Network는 Service Provider가 Intent를 어떤 구체적인 방식으로 완수했는지는 중요하게 다루지 않고, 약속된 결과가 성공했는지를 중심으로 검증​합니다.

이게 중요한 이유는 실행과 검증을 서로 다른 문제로 볼 수 있기 때문임.

Execution
→ 결과를 만드는 가장 좋은 방법을 찾음

Verification
→ 약속된 결과가 실제로 나왔는지 확인함

Service Provider는 다양한 실행 방법을 선택할 수 있고,

Validator Network는 결과 조건을 중심으로 판단함.

실행 경로는 유연하게 두면서 결과에 대한 책임은 유지하는 구조라고 볼 수 있음.

AI가 검색 과정에서 잘못된 자료 하나를 보는 것과 그 자료를 반복적으로 사용하는 기억으로 남기는 것은 위험도가 다름.

기억에 들어간 정보는 이후 여러 판단에 영향을 줄 수 있기 때문임.

DAPPOS는 Bubble Engine의 주요 메커니즘을 설명하면서 Compound Memory와 함께 misinformation handling을 명시적으로 언급합니다. 공식 기술 자료에서는 cross-verification과 Web3 기반 메커니즘을 활용해 정보 품질 문제를 다루는 방향도 제시합니다.

즉 Memory 시스템에서 중요한 질문은

“무엇을 기억할까”

뿐 아니라

“이걸 기억해도 되는가”

임.

기억 능력이 강해질수록 잘못된 정보도 더 오래 살아남을 수 있기 때문에 Memory와 Verification을 함께 설계해야 하는 이유임.