휴먼인더루프

 

휴먼인더루프 (Human-in-the-Loop, HITL)란?

휴먼인더루프(HITL)는 인공지능(AI) 시스템의 학습과 의사결정 과정에 사람이 직접 개입하여 상호작용하는 모델을 의미합니다.

AI가 독립적으로 모든 것을 처리하는 것이 아니라, 판단이 불확실한 지점에서 사람이 개입해 수정하거나 가이드를 제공함으로써 정확도와 안전성을 극대화하는 방식입니다.

1. HITL 작동 단계

• 데이터 레이블링 (Labeling): AI가 학습할 데이터(사진, 텍스트 등)를 사람이 직접 분류하고 태깅합니다.
• 모델 학습 및 예측 (Training & Predicting): 구축된 데이터를 바탕으로 AI가 결과를 도출합니다.
• 검증 및 피드백 (Verification & Feedback): AI의 결과물 중 모호하거나 틀린 부분을 사람이 수정하여 다시 학습시킵니다.

2. HITL이 필요한 이유

• 정확도 향상: AI의 환각 현상(Hallucination)이나 오류를 사람이 바로잡아 품질을 높입니다.
• 윤리적 판단: AI가 가질 수 있는 편향성을 감시하고 도덕적 기준을 적용합니다.
• 예외 상황(Edge Case) 처리: 데이터가 부족한 특수 상황에서 전문가의 직관을 더합니다.

3. 주요 활용 사례

분야	활용 방식
자율주행	시스템이 판단하기 어려운 돌발 상황 발생 시 운전자가 제어권 확보
의료 AI	AI의 영상 분석 결과를 토대로 전문의가 최종 확진 판정
고객 상담	챗봇의 한계를 넘어서는 복잡한 민원을 상담원이 이어받아 처리

요약: AI의 효율성(Efficiency)과 인간의 판단력(Judgment)을 결합하는 필수 협력 체계