[트렌드 코리아 2026] Human-in-the-Loop 전략 – AI 성공의 마지막 퍼즐

AI 성공의 마지막 퍼즐, 왜 다시 ‘사람’인가? : Human-in-the-Loop 전략

1~2년 사이에 AI에 대한 기업인 인식은 확연하게 달라지고 있습니다. 과거에는 “어떻게 하면 AI를 도입해 인건비를 줄일까?”가 주된 화두였다면, 이제는 “도입한 AI가 뱉어내는 엉뚱한 답변(Hallucination)과 리스크를 어떻게 통제할 것인가?”가 핵심 아젠다로 떠오르고 있습니다.

많은 기업이 생성형 AI라는 거대한 파도에 올라탔지만, 정작 그 파도를 제어할 ‘키(Key)’를 놓치고 있는 경우가 많습니다. 기술 만능주의의 환상에서 벗어나 AI 시스템의 완성도를 결정짓는 핵심 개념인 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop, 이하 HITL)‘를 살펴보고자 합니다.

---

 1. ‘인간 감독’의 의무화와 규제

현장에서 법무팀이나 컴플라이언스 담당자들을 만나보면, 그들의 표정이 사뭇 심각합니다. 과거 HITL이 모델의 성능을 높이기 위한 선택적 옵션이었다면, 이제는 법적 규제를 준수하기 위한 필수적인 ‘면허증’으로 변모하고 있기 때문입니다.

최근 전 세계적으로 AI 규제의 흐름은 ‘속도’에서 ‘안전’으로 급선회했습니다. 가장 대표적인 예로 2024년 제정된 EU AI Act를 들 수 있습니다. 이 법안은 의료, 금융, 채용 등 고위험(High-Risk) AI 시스템에 대해 ‘적절한 인간의 개입(Human Oversight)’을 법적으로 강제하고 있습니다. 만약 알고리즘이 내린 결정에 사람이 개입하여 검토할 수 있는 프로세스가 없다면, 유럽 시장 진출 자체가 불가능해질 수 있다는 뜻입니다. 미국 백악관의 행정명령 또한 AI 안전성 테스트 결과에 인간 검증 절차를 포함할 것을 요구하고 있습니다.

또한, 데이터 주권(Data Sovereignty) 문제도 간과할 수 없습니다. 과거처럼 비용 절감을 위해 개발도상국에 데이터를 무분별하게 보내 라벨링을 맡기던 방식은 이제 데이터 국지화(Data Localization) 법안과 충돌할 위험이 큽니다.

 Insight: “HITL 시스템 구축을 단순한 인건비 지출로 보지 말고, 글로벌 규제 리스크를 방어하는 ‘컴플라이언스 투자’로 인식하여 예산을 재편성하십시오.”

---

 ‘단순 노동’에서 ‘고숙련 전문가’로의 가치 이동

제가 최근 만난 한 금융사 CDO(최고데이터책임자)는 “이제 웬만한 데이터 라벨링은 AI가 다 하는데, 왜 비용은 더 늘어나는가?”라고 반문하셨습니다. 여기에 시장의 거대한 경제적 변화가 숨어 있습니다.

과거의 HITL이 ‘고양이 사진 분류’와 같은 단순 작업을 저임금 크라우드 워커(Crowd Worker)에게 맡기는 것이었다면, 생성형 AI 시대의 HITL은 변호사, 전문의, 개발자 등 도메인 전문가(SME, Subject Matter Experts)의 영역으로 이동했습니다. LLM(거대언어모델)의 수준이 높아지면서, 일반인이 판단할 수 없는 고난도 추론이나 전문 지식에 대한 피드백(RLHF)이 필요해졌기 때문입니다. 실제로 Scale AI나 Labelbox 같은 글로벌 기업들은 박사급 인력을 매칭하는 프리미엄 서비스로 비즈니스 모델을 피벗(Pivot)하고 있습니다.

또한, 기업들은 HITL 비용을 ‘리스크 헤징(Risk Hedging)’ 비용으로 간주하기 시작했습니다. 구글의 제미나이(Gemini) 사태처럼 AI가 역사적 오류나 편향된 이미지를 생성했을 때 기업이 입게 될 천문학적인 평판 하락과 주가 폭락을 고려한다면, 사전에 전문가가 개입하여 검수하는 비용은 오히려 저렴한 ‘보험료’에 불과합니다.

 Insight: “단가 중심의 아웃소싱에서 벗어나, 우리 비즈니스의 도메인 지식을 가진 ‘내부 전문가’를 AI 튜터로 양성하는 것이 장기적으로 가장 경제적인 ROI를 가져옵니다.”

---

 ‘공정 무역’을 넘어 ‘공정 AI’의 시대로

사회적 관점에서 주목해야 할 키워드는 ESG 경영과 결합된 ‘책임감 있는 AI(Responsible AI)‘입니다. 소비자와 임직원들은 이제 결과물뿐만 아니라, 그 AI가 만들어지는 ‘과정’의 윤리성을 묻기 시작했습니다.

과거 타임(Time)지가 보도한 오픈AI의 케냐 노동자 이슈는 ‘디지털 고스트 워크(Ghost Work)’라는 어두운 이면을 세상에 알렸습니다. 커피를 마실 때 공정 무역 원두를 따지듯, AI 서비스를 이용할 때도 학습 데이터 구축 과정에서 노동 착취나 트라우마 유발 콘텐츠 노출이 없었는지를 따지는 ‘윤리적 소비’가 확산되고 있습니다. 이는 기업의 브랜드 이미지와 직결되는 문제입니다.

동시에 조직 내부적으로는 인간-AI 협업(Co-pilot) 문화가 정착되고 있습니다. “AI가 내 일자리를 뺏을 것”이라는 막연한 공포 대신, “AI가 초안을 작성하고 인간이 최종 승인(Sign-off)한다”는 업무 프로세스가 자리 잡고 있습니다. 챗GPT나 MS Copilot을 사용할 때 우리가 자연스럽게 ‘좋아요/싫어요’를 누르거나 답변을 수정 요청하는 행위 자체가 거대한 사회적 HITL 프로세스의 일부가 되었습니다.

 Insight: “AI 학습 과정의 투명성과 노동 윤리를 확보하는 것은 이제 선택이 아닌 필수이며, 이를 ‘공정 AI’라는 브랜드 자산으로 활용하는 전략이 필요합니다.”

---

 AI가 AI를 가르치고, 인간은 ‘엣지(Edge)’를 다룬다

기술적으로는 매우 흥미로운 역설이 발생하고 있습니다. AI 기술이 발전할수록, 역설적으로 인간의 역할은 더욱 고도화되고 있습니다.

최근 기술 트렌드의 핵심은 RLAIF(Reinforcement Learning from AI Feedback)입니다. 쉬운 문제는 AI가 다른 AI를 감독하고 평가하게 하여 효율을 극대화하는 것입니다. 앤스로픽(Anthropic)의 ‘헌법적 AI(Constitutional AI)’가 대표적인 사례입니다. 그렇다면 인간은 필요 없을까요? 아닙니다. 인간은 AI끼리도 합의하지 못하는 ‘엣지 케이스(Edge Case, 예외적이고 모호한 상황)’나 고도의 윤리적 판단이 필요한 최상위 레이어에 집중하게 됩니다.

또한, 능동 학습(Active Learning) 기술의 발전으로 전수 검사가 아닌, AI가 “이건 정말 모르겠어요”라고 판단한 데이터만 사람에게 넘기는 방식이 표준이 되었습니다. 이는 MLOps(머신러닝 운영) 파이프라인 내에서 인간의 개입 시점을 최적화하여 기술적 효율성을 극대화합니다.

 Insight: “모든 데이터를 사람이 검수하려 하지 마십시오. RLAIF와 같은 자동화 기술로 90%를 처리하고, 인간은 가치가 가장 높은 10%의 ‘결정적 순간’에만 개입하도록 프로세스를 설계해야 합니다.”

---

 Human-in-the-Loop 전략 – 엣지(Edge)를 다루다

휴먼 인 더 루프(HITL)가 단순한 기술적 절차가 아닌, 책임감 있는 AI를 구현하는 것이며 인간의 역할은 가치가 높은 일에 집중하는 것입니다..

1. Compliance (규제 준수): 법적 리스크 방어 기제로서의 HITL
2. Expertise (전문성): 단순 노동에서 도메인 전문가 중심의 피드백으로 전환
3. Ethics (윤리): ESG 경영의 일환인 ‘책임감 있는 AI’ 구현
4. Collaboration (협업): AI와 인간의 역할 분담 및 RLAIF 기술 활용

가장 완벽한 AI는 인간을 배제한 AI가 아니라, 인간과 가장 잘 협력하는 AI입니다. 지금 귀사의 AI 전략 로드맵에 “언제, 어디서, 누가 개입할 것인가?”에 대한 명확한 설계도가 그려져 있는지 다시 한번 점검해 보시기 바랍니다. 그 설계도 안에 기업의 미래 경쟁력이 담겨 있습니다.

---

 참고 자료 (References)

• Regulation (EU) 2024/1689 (EU AI Act): 유럽연합 인공지능 법안 원문 및 해설
• Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy AI: 미국 백악관 행정명령 (2023)
• Gartner AI Hype Cycle & Market Guide for Data Labeling: 가트너 시장 분석 보고서
• MIT Technology Review: “The Trauma Floor” 및 AI Ethics 관련 기사
• Anthropic Research Papers: Constitutional AI 및 RLAIF 관련 기술 논문
• Microsoft Work Trend Index: AI 시대의 노동 변화 및 협업 트렌드 보고서