AI가 단순히 ‘모델 성능’만으로는 실제 업무에 투입되기 어려운 시대가 되었습니다. 지금의 AI는 다양한 도구, 문맥, 데이터와 연결되어야 하며, 무엇보다도 ‘사람과의 협업’ 속에서 진짜 힘을 발휘합니다. 바로 이 지점에서 HITL(Human-in-the-Loop)이 중요한 역할을 합니다.
이번 글에서는 AI 성능을 완성하는 퍼즐 조각, HITL에 대해 이야기해보려 합니다.
1. HITL이란 무엇인가?
HITL은 AI 학습과 운영 전 과정에서 사람의 개입이 필수적인 설계입니다.
- 데이터 라벨링: 기계가 예측한 결과를 사람이 교정
- 모델 검증: 실제 내용이나 애매한 판단에 인간 평가
- 경계 상황 처리: 불확실하거나 드문 케이스에서 사람介入
- 실시간 결정: AI가 낮은 신뢰도로 판단할 경우 인간 승인 필요
즉, 사람 ↔ 기계 간의 지속적인 피드백 루프를 구축하는 것 자체가 HITL의 정수입니다.
2. HITL이 중요한 이유
✔ 데이터 품질과 편향 보정
복잡하고 노이즈 많은 현실 데이터를 사람이 직접 라벨링해 오류와 편향을 줄여 정확성 향상을 이끌어냅니다 .
✔ 정밀도 및 윤리적 판단
맥킨지 연구에 따르면 HITL 적용 시 모델 정확도가 25–40% 상승하며, AI 윤리성과 책임성도 확보할 수 있습니다
✔ 엣지 케이스 처리
아주 드물거나 애매한 상황에서 사람의 개입이 없으면 AI는 오류를 낼 수밖에 없습니다. HITL은 이런 비정형 상황을 안정적으로 처리하게 합니다 .
✔ 지속 학습과 모델 드리프트 방지
사람의 피드백을 주기적으로 AI에 반영하면, 모델이 현실 변화에 적응하고 성능 하락을 방지할 수 있습니다 macgence.com+1arxiv.org+1.
3. HITL의 작동 흐름
Macgence에 따르면 HITL 시스템 흐름은 다음과 같습니다
- 데이터 수집 & 전처리
AI가 1차 예측 수행 → 사람 annotator가 결과 검토 및 수정 - 모델 학습 & 예측 생성
수정된 라벨 기반으로 AI 모델 훈련 → 예측 수행 - 사람의 개입(Review)
낮은 신뢰도 또는 애매한 결과에 대해 전문가가 검토 - 모델 재학습
사람이 교정한 데이터를 재투입해 성능 보완 - 배포 후 모니터링
실환경에서 AI 성능 추적 → 새로운 문제 발생 시 사람介入
이런 단계적 구조가 정확도 향상, 지속 학습, 안정적 배포의 핵심입니다.
4. HITL 실제 적용 사례
✅ 자율주행차
테슬라 등은 운전자介入 데이터를 수집하여, 경계 상황을 사람이 검증하고 학습에 반영해 안전성과 성능을 개선합니다
✅ 의료 영상 진단
AI가 병변을 감지하면 방사선과 전문의가 교정하여, 기존 87% → 최대 97% 정확도까지 높여줍니다 .
✅ 콘텐츠 중재
Meta 등 플랫폼은 AI가 잠재적 유해 콘텐츠를 먼저 검출하고, 사람이 최종 판단하여 오탐 및 미탐 감소를 달성합니다 .
✅ 챗봇 & 고객 응대
초안은 AI가, 최종 응답은 사람이 검토—이를 통해 CS 품질과 사용자 만족도를 크게 높입니다 .
✅ 금융 사기 탐지
AI가 의심스러운 거래를 표시하면 금융 전문가가 최종 확인 → 오탐율 축소 및 신뢰 시스템 구축 .
5. 기대 효과 & 고려 사항
| 기대 효과 | 설명 |
|---|---|
| 정확도 최대화 | McKinsey 기준 모델 정확도 25–40% 증가 az.macgence.com+3macgence.com+3it.macgence.com+3 |
| 윤리적·투명성 | AI가 의사결정에 책임성을 가질 수 있게 함 |
| 신속한 학습 적응 | 사람 피드백 기반 빠른 학습 주기 가능 |
| 확장성 한계 주의 | 사람介入 필요 때문에 규모 확대 시 비용·시간 부담 존재 |
| 프라이버시 리스크 | 개인정보 포함된 피드백 시 보안 강화 필요 |
6. HITL을 도입할 때 고려해야 할 전략
많은 기업이 HITL이 필요하다는 것은 인지하고 있지만, 실제로 어디부터 어떻게 적용할지에 대한 전략이 부족한 경우가 많습니다. 단순히 “사람을 붙이자”는 접근이 아니라, 역할 정의와 워크플로우 설계가 핵심입니다.
✅ HITL이 필요한 영역부터 선별
모든 AI 모델에 사람介入이 필요한 것은 아닙니다. 다음의 조건이 해당되면 HITL 도입을 적극 고려해야 합니다.
- AI의 오탐/미탐 가능성이 높은 영역
- 비정형 데이터나 엣지 케이스가 자주 발생하는 분야
- 법적·윤리적 책임이 요구되는 도메인(의료, 금융 등)
- 사용자 신뢰 확보가 중요한 고객 응대/리스크 판단 분야
이런 구간만 우선 타겟팅하면, 최소 자원으로도 최대 효과를 낼 수 있습니다.
✅ 사람의 개입 단계를 명확히 설계
사람이 언제, 어떤 기준으로介入해야 할지 명확히 정의해야 합니다. 예를 들어:
- 예측 확신도가 80% 미만일 때 검토 요청
- 비정상 로그/패턴 탐지 시 검증 요청
- 분류 태그 수정 로그를 누적 학습 데이터로 재반영
즉, HITL은 단순한 ‘사람이 보는 시스템’이 아니라, 사람介入이 시스템적으로 설계된 구조여야 합니다.
✅ AI + Human의 협업 루프 자동화
효율적인 HITL을 위해서는, 사람介入 이후 데이터가 자동으로 재활용되는 구조가 필수입니다.
이를 통해 AI는 점점 더 정교해지고, 사람介입은 점차 줄어들게 됩니다. 이 피드백 루프를 자동화하면, 장기적으로는 운영 비용은 줄이고, 성능은 계속 향상되는 선순환이 일어납니다.
7. HITL이 이끄는 미래 AI의 방향
앞으로의 AI는 “얼마나 똑똑하냐”보다 “얼마나 잘 협업하느냐”가 중요해집니다.
즉, 완전한 자율 지능이 아니라, **‘증강된 협업 지능(Augmented Intelligence)’**이 새로운 패러다임이 되는 것입니다.
✅ AI는 실행 주체, 사람은 판단 주체
AI가 반복적·대량 작업을 빠르게 처리하고, 사람은 전략적 판단과 맥락 판단에 집중합니다.
이런 역할 분담을 통해, 사람의 창의성과 판단력은 AI를 통해 증폭되며 실제 의사결정의 품질이 올라갑니다.
✅ Explainable AI + HITL = 신뢰 가능한 AI
앞으로의 AI는 단지 결과를 주는 것이 아니라, **“왜 이런 결과가 나왔는지 설명”**해야 신뢰받을 수 있습니다.
HITL은 이러한 **설명 가능성(explainability)**을 인간이 직접 확인하고 보완하는 방식으로 구현하게 됩니다.
예시:
- AI의 추천 사유를 사람이 검토 후 피드백
- 고객에게 결과뿐만 아니라 결정 과정까지 제공
- 법적/윤리적 문제에 대비한 감사 로그 자동 기록
✅ ‘AI 운영팀’이라는 새로운 조직 모델
앞으로는 HITL이 도입된 시스템을 운영하는 AI 오퍼레이션 팀이 조직에 반드시 필요해질 것입니다.
이 팀은 단순히 모델을 개발하는 것을 넘어서, AI + 사람 협업 구조를 설계하고 유지 관리하는 역할을 맡게 됩니다.
기업마다:
- 데이터 라벨러 → ‘AI 조율자’로 진화
- QA 엔지니어 → ‘모델 검증관’으로 변화
- CS 담당자 → ‘AI 후견인’으로 전환
즉, HITL은 사람의 역할을 대체하는 것이 아니라, 새로운 방식의 협업을 창조하는 시스템인 셈입니다.
8. 적용 방안 (안)
8-1. Bedrock 기반 AI 채팅 서비스에서의 HITL 적용
✅ 1단계: 왜 HITL이 필요한가?
Bedrock 기반 AI 챗봇은 보험사·금융사 등 고객 접점에서 다양한 질문에 빠르게 응답할 수 있는 장점이 있습니다.
하지만 실제 서비스 환경에서는 다음과 같은 상황이 빈번히 발생합니다:
- 고객이 “보험 해지 시 위약금은 얼마나 되나요?”와 같이 민감하고 법적으로 중요한 질문을 했을 때,
- AI가 과거 기준의 조건을 잘못 응답하거나, 조건 없이 일반화된 답을 제시하는 경우,
- 그로 인해 잘못된 정보 제공, 불완전 판매, 고객 불만 또는 법적 분쟁으로 이어질 가능성이 있습니다.
이러한 상황을 방지하기 위해서는 AI의 자동 응답만으로는 부족하고,
사람이 응답 내용을 확인하고 판단하는 안전장치(HITL 구조)가 반드시 필요합니다.
✅ 2단계: HITL 적용 방식 요약
- AI가 사용자의 질문에 응답을 생성하고
- 응답 내용에 민감 키워드 포함 여부 및 신뢰도 점수를 자동으로 평가
- 검토가 필요한 경우, 사람이 응답 내용을 확인·수정·승인
- 최종 검토된 응답만 사용자에게 전달
✅ 3단계: HITL 워크플로우
| 단계 | 처리 흐름 |
|---|---|
| 1️⃣ 사용자 질문 | “보험 해지 시 위약금은 어떻게 되나요?” |
| 2️⃣ AI 응답 생성 | Claude 모델이 자동 응답 생성 |
| 3️⃣ 응답 분석 | 민감 키워드 탐지, confidence score 평가 |
| 4️⃣ 검토 필요 여부 판단 | needs_approval=True 플래그 지정 |
| 5️⃣ 운영자에게 전달 | 관리자 대시보드로 응답 내용 전송 |
| 6️⃣ 운영자 확인 및 수정 | 운영자가 내용 확인 후 수정 또는 승인 |
| 7️⃣ 사용자에게 응답 | 검토된 응답만 사용자에게 전달 |
✅ 4단계: AI 학습으로 재반영 (Feedback Loop)
- 운영자가 수정한 응답은 자동으로 피드백 데이터로 저장
- 일정 주기로 Claude 또는 Titan 모델에 fine-tuning 수행
- 또는 동일 질문 패턴에 대해 RAG 필터링 또는 응답 개선 적용
→ 결과적으로 시간이 지날수록 AI의 응답 품질이 높아지고, 운영자 개입은 줄어듦
✅ 5단계: 적용 결과 및 효과
- ⚠️ 위험성 있는 응답 자동 필터링 → 법적 리스크 사전 차단
- ✅ 운영자 확인을 통한 응답 정확도 95% 이상 유지
- 🔁 지속적인 피드백 학습으로 AI 성능 향상
- 🙌 빠른 대응력 + 책임 있는 정보 제공 구조 완성
8-2. GPT 기반 금융 문서 Q&A 시스템에서의 HITL 적용
✅ 1단계: 왜 HITL이 필요한가?
GPT를 활용해 사내 문서(PDF 약관, 상품 설명서 등) 기반으로 질문에 답변하는 시스템은 매우 강력하지만, 실제 금융 환경에서는 다음과 같은 위험이 존재합니다:
- 예를 들어, 직원이 “ISA 계좌 변경 시 유예 기간이 있나요?”라고 질문했을 때,
- GPT가 과거 버전의 약관을 참조하거나, 문서 파싱 과정에서 중요한 조건을 누락한 응답을 생성할 수 있습니다.
- 만약 그 답변을 그대로 신뢰하고 업무에 적용할 경우, 내부 규정 위반, 고객 민원, 감사 이슈로 이어질 수 있습니다.
이처럼 문서 기반 AI 응답도 반드시 사람이 검토하고 교정할 수 있는 구조가 필요합니다.
GPT가 정확하지 않은 문서를 참조하거나 애매하게 요약했을 때, 사람이 정확성을 보완해주는 것이 핵심입니다.
✅ 2단계: HITL 적용 방식 요약
- GPT가 **문서를 검색(RAG)**하고
- 응답을 생성한 뒤,
- 문서의 최신성, 신뢰도, 고지 문구 포함 여부 등을 기준으로 검토 필요 여부를 자동 판단
- 운영자가 해당 응답을 직접 확인하고 수정
- 검토된 답변만 사용자에게 제공
✅ 3단계: HITL 워크플로우
| 단계 | 처리 흐름 |
|---|---|
| 1️⃣ 사용자 질문 | “ISA 계좌 변경 시 유예 기간은?” |
| 2️⃣ 문서 검색 (RAG) | ISA 관련 최신 약관 문서 추출 |
| 3️⃣ GPT 응답 생성 | “변경은 30일 이내 가능합니다.” |
| 4️⃣ 검토 기준 점검 | 문서 버전, 약관 조건, 고지 문구 누락 여부 |
| 5️⃣ 검토 필요 여부 판단 | low_confidence=True 또는 충돌 감지 |
| 6️⃣ 운영자 확인 및 교정 | 응답 문장을 수정하거나 보완 |
| 7️⃣ 사용자에게 응답 전달 | 교정된 응답만 전달됨 |
✅ 4단계: AI 학습으로 재반영 (Feedback Loop)
- 운영자가 수정한 응답과 문서 매핑 정보는 피드백 데이터로 저장
- 이를 기반으로 RAG 검색 우선순위 재정렬, 문서 파싱 정확도 개선
- 반복되는 질문은 GPT가 더 정확하고 요약력 높은 응답을 생성할 수 있도록 튜닝
→ 시간이 지날수록 사람의 확인 없이도 정확도 높은 응답 제공 가능
✅ 5단계: 적용 결과 및 효과
- 잘못된 문서 참조 및 요약 오류 제거
- 문서 최신성 유지 및 규정 준수 보장
- 피드백 기반으로 검색/요약 정확도 점진 향상
- 내부 감사 대응 가능 + 문서 기반 AI의 실무 활용도 향상
📊 두 시스템에서의 HITL 적용 비교 요약
| 항목 | Bedrock 채팅 서비스 | GPT 문서 Q&A 시스템 |
|---|---|---|
| 🎯 주요 목적 | 민감 응답의 실시간 정확도 확보 | 문서 기반 정보의 정확성 및 규정 일치 확인 |
| 🚦 검토 트리거 조건 | 민감 키워드, 낮은 확신도 (confidence < 0.7) | 문서 버전 충돌, 조건 누락, 고지 문구 불일치 |
| 👨 운영자 개입 방식 | 응답 승인/수정 후 사용자에게 전달 | 응답 교정 및 문서 확인 후 사용자에게 전달 |
| 🔁 피드백 활용 방식 | 수정 내용 → LLM 튜닝 또는 RAG 응답 개선 | 문서 매핑 + 수정내용 → RAG 정제 및 응답 템플릿 강화 |
| 📈 결과 및 기대 효과 | 오답 최소화, 신뢰도 상승, 민원·리스크 사전 차단 | 문서 정확도 향상, 내부 규정 준수 보장, 자동화된 개선 흐름 |
마무리
HITL은 단순한 ‘보완 수단’이 아닙니다. AI 기술을 실제 현장에 안착시키는 핵심 설계 철학이며,
결과적으로 더 높은 성능과 더 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만들어냅니다.
AI가 더 강력해질수록, 인간의 개입은 사라지는 것이 아니라 더 정교하고 전략적인 방식으로 재배치됩니다.
그리고 바로 그 구조의 이름이 Human-in-the-Loop, HITL입니다.