휴먼 인 더 루프: AI 편향 해결법부터 실전 AI 활용 프롬프트까지

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셰프님들은 지금까지 얼마나 많은 생성형 AI를 사용해보셨나요? 최근 ChatGPT와 Gemini, 그리고 일론 머스크가 개발에 참여한 Grok까지 정말 다양한 AI 툴이 빠르게 등장하고 있어요. 하지만 “어떤 AI를 선택하느냐”도 중요하지만, “해당 AI를 어떻게 활용하느냐”에 대한 고민이 점점 더 커지고 있다고 하는데요.

이처럼 AI 활용 방식에 대한 관심이 높아지면서, 사람과 AI의 역할 분담에 대한 논의도 함께 주목받고 있다고 해요. 오늘은 이러한 경향을 가장 잘 설명하고 있는 키워드, 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)에 대해 자세히 알아볼게요!

💡 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)란?

[출처: SK AX] SK AX 사례로 보는 프로세스 설계부터 운영 전략까지의 휴먼 인 더 루프 구현법.

휴먼 인 더 루프란 AI가 업무를 수행하는 과정에 인간이 직접 개입해 정확성과 신뢰도를 높이는 일련의 프로세스를 의미해요. AI의 사용 과정에서 발생할 수 있는 여러가지 문제를 보완하기 위해 사람이 직접 학습, 검증, 조정 등의 의사결정 단계에 참여하는 것을 뜻하죠.

휴먼 인 더 루프는 ⟨트렌드 코리아 2026⟩에서 근본이즘, 제로클릭, 픽셀라이프 등과 함께 주요 키워드로 소개되며 더욱 주목받았는데요. 최근 AI 기술이 급격히 확산되고, 기술을 ‘어떻게 통제하고 활용할 것인가’에 대한 고민이 커지면서 자연스럽게 관심이 높아졌어요.

⬇️ 픽셀라이프에 대해 더 자세히 알고 싶다면? ⬇️

그렇다면 이러한 ‘휴먼 인 더 루프’는 왜 떠오르게 되었을까요?

🆙 휴먼 인 더 루프가 떠오르게 된 이유는?

1. 그럴 듯한 오류, 생성형 AI의 환각(Hallucination) 문제 🤥

[출처: 조선일보] 국내에서 AI 환각의 대표적인 밈으로 알려진 ‘세종대왕 맥북프로 던짐 사건’.

생성형 AI가 급격히 확산되면서 가장 먼저 드러난 문제는 ‘환각(Hallucination)’이에요. 환각이란 AI가 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상을 뜻하는데요. 실제로 지난 18일, 미국에서는 한 변호사가 OpenAI의 ChatGPT를 활용해 소송 서류를 작성했다가, 실존하지 않는 판례를 인용한 사실이 드러나 법원으로부터 2,500달러의 벌금을 부과받은 사례가 있었어요. 재판부는 해당 서면에서 21건의 존재하지 않는 인용문·사실 왜곡 사례가 발견됐으며, 변호사가 이를 충분히 검증하지 않았다고 지적했죠.

이 사건을 통해 알 수 있는 점은 AI가 그럴듯한 문장을 만들 수는 있어도, 그 문장의 사실 여부까지 책임지지는 못한다는 것이에요. 특히 의료, 금융, 법률처럼 오류 발생에 민감한 영역에서는 “AI가 그렇게 말했으니까”라는 이유만으로 결정을 내릴 수 없죠. ‘휴먼 인 더 루프’는 바로 이러한 문제들로 인해 떠오르게 되었어요. AI의 성능이 고도화될수록, 오히려 인간의 검증 과정은 더욱 필수적인 단계가 되고 있죠.

2. AI 판단의 함정: 데이터는 중립이 아니다 🤷

[출처: 뉴시스] 백인 남성이 대부분을 차지하고 있는 ‘스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)’이 생성한 CEO 이미지.

생성형 AI와 알고리즘이 빠르게 도입되면서 또 하나 크게 떠오른 문제는 ‘편향(Bias)’이에요. AI는 스스로 판단하는 것처럼 보이지만, 실제로는 과거 데이터를 학습해 확률적으로 가장 적절한 답을 예측하는데요. 문제는 그 학습 데이터에 편향이 포함되어 있을 경우, 결과 역시 왜곡될 수 있다는 점이에요.

실제로 과거 미국의 글로벌 IT 기업인 ⟨Amazon⟩은 채용자들의 이력서를 학습한 AI 채용 시스템을 도입했다가, 특정 성별 지원자에게 일관되게 낮은 점수를 주는 경향이 확인되면서 해당 프로젝트를 중단한 바 있어요. AI가 차별하려는 의도를 가진 것이 아니라, 과거 채용 데이터의 구조를 그대로 반영한 결과였죠.

이처럼 AI가 내린 결과가 사람의 삶과 기회에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 상황에서, “AI가 내린 판단은 과연 중립적인가?”라는 의문이 퍼지기 시작했어요. AI가 1차적으로 예측과 점수를 제시하더라도, 사람이 그 맥락과 타당성을 다시 검토하고 최종 판단을 내리는 방식이 필요해진 것이죠.

🔎 휴먼 인 더 루프의 사례

1. 최악의 광고라고 혹평을 받은 코카콜라의 AI 광고 🛻

[출처 dino burbidge 링크드인] 코카콜라 AI 광고 영상에서 장면마다 트럭의 바퀴 개수와 위치가 다르게 표현된 모습.

⟨코카콜라⟩는 최근 크리스마스 캠페인에서 생성형 AI를 적극 활용해 약 7만 개 이상의 영상 클립을 생성·조합하며 단기간에 광고를 완성했어요. 기존의 방식이라면 오랜 시간이 걸렸을 제작 과정을 AI 기술로 압축한 사례였죠. 그러나 공개 이후 소비자 반응은 기대와 달랐어요. “영혼이 없다”, “기계적인 느낌이 강하다”는 평가가 이어졌고, 브랜드가 오랫동안 구축해 온 따뜻한 감성과 향수를 충분히 전달하지 못했다는 지적도 나왔어요. AI가 대량의 시각적 요소를 빠르게 만들어낼 수는 있었지만, 코카콜라 특유의 정서적 연결감까지 완성하지는 못한 것이죠.

이 사례는 기술의 문제가 아니라 설계의 문제를 보여줘요. AI는 속도와 효율을 담당할 수 있지만, 최종 메시지의 맥락과 감정선까지 스스로 책임지지는 못해요. 결국 필요한 것은 AI가 만든 결과물을 사람이 한 번 더 다듬고, 어색함을 걷어내며, 브랜드의 감성을 입히는 과정이라고 할 수 있어요. 코카콜라 AI 광고 논란은 단순한 기술 실험을 넘어, 검증과 조율까지 포함한 구조, 즉 휴먼 인 더 루프가 필수적인 시대에 들어섰음을 보여주는 사례에요.

⬇️ 코카콜라의 마케팅 전략에 대해 더 자세히 알고 싶다면? ⬇️

2. Meta(인스타그램) AI 시스템의 정상 콘텐츠 과잉 삭제 문제 🚫

[출처: JTBC] JTBC 사건반장에 보도된 인스타그램 비활성화 오류 피해자들의 상황.

[출처: JTBC] JTBC 사건반장에 보도된 인스타그램 비활성화 오류 피해자들의 상황.

⟨Meta⟩는 인스타그램과 페이스북에서 AI 기반 자동 콘텐츠 검열 시스템을 운영하고 있어요. 그러나 최근 여러 차례 정상 게시물이 잘못 삭제되거나 계정이 대량 정지되는 사례가 발생했는데요. 예술 작품이나 의료 정보, 유방암 인식 캠페인 게시물이 음란물로 자동 분류되어 삭제되거나, 일부 소상공인 계정이 스팸 탐지 알고리즘에 의해 일괄 정지되는 일도 있었어요. 이는 AI가 이미지와 텍스트를 패턴 중심으로 분석하다 보니 문화적·사회적 맥락을 충분히 반영하지 못한 결과였죠.

이러한 문제가 반복되자, Meta는 AI 단독 판단 시스템을 중단하고 휴먼 인 더 루프 구조를 강화했어요. AI가 1차로 콘텐츠를 분류하되, 애매한 사례나 다수 신고가 접수된 게시물, 고위험 카테고리는 사람이 다시 검토해 최종 판단을 내리는 방식이죠. 더 나아가 'Meta Oversight Board'를 통해 계정 정지나 콘텐츠 삭제 결정에 대한 항소를 재검토하고, 정책 개선을 권고하는 체계도 운영하고 있어요. 또한 사람의 검토 결과를 AI 학습에 다시 반영해 유사한 오류를 줄이려는 선순환 구조를 만들고 있죠. 결국 Meta는 기술의 속도는 AI가 맡고, 정확성과 책임은 인간이 보완하는 방식으로 운영 구조를 재설계하게 되었어요.

3. 네이버의 댓글 차단 시스템과 ‘클린봇’의 운영 구조 🤖

[출처: NEWS1] 부적절한 표현을 감지해 네이버 카페의 일부 댓글을 차단하는 클린봇 설정 화면.

⟨네이버⟩는 뉴스·카페·스포츠 등의 댓글 영역에서 AI 기반 자동 탐지 시스템인 ‘클린봇’을 운영하고 있어요. 하루에도 수십만, 수백만 건씩 올라오는 댓글을 사람이 모두 확인하는 건 현실적으로 불가능하기 때문이죠. 이로 인해 클린봇을 통해 AI가 먼저 욕설, 비방, 혐오 표현 등을 1차적으로 탐지하고, 기준에 해당하는 댓글은 자동으로 ‘숨김 처리’하고 있어요. 네이버 자료를 보면, 운영정책 위반 게시물은 대부분 AI 시스템으로 빠르게 감지·조치되지만, 추가 검토가 필요하다고 판단되는 건은 전담 인력이 면밀히 확인해 처리한다고 명시되어 있는데요.

여기서 주목할 부분은 AI가 최종 제재를 확정하지는 않는다는 점이에요. 반복 위반 사례, 이의 제기가 들어온 건, 정책 해석이 필요한 애매한 표현은 전담 운영 인력이 다시 검토하죠. 즉, AI가 1차 필터로 대량 데이터를 빠르게 걸러내는 역할을 하고, 실제 제재 여부와 계정 조치는 사람이 판단해요. 만약 모든 판단을 자동화한다면, 잘못된 차단으로 인한 사용자 피해와 신뢰 하락을 기업이 감당해야 하기 때문이죠.

이처럼 AI는 빠르게 답을 낼 수 있지만, 최종 판단까지 대신해주지는 못해요. 우리 역시 AI를 사용할 때 검증 단계를 함께 설계해야 하죠. 그렇다면 우리의 업무에서는 AI를 어떻게 검증 가능한 도구로 활용해야 할까요? 아래는 AI를 더 안전하게 활용하기 위한 실전 프롬프트 예시예요.

📌Chance Time : AI 결과, 이렇게 한 번 더 검증해보세요 (휴먼 인 더 루프 실전 Tip)

주방장 Tip | 자동화의 시대, 속도 위에 더해지는 검증의 힘 👍

AI는 누구보다 빠르게 판단할 수 있지만, 그 속도가 언제나 정확함을 보장하는 것은 아니에요. 코카콜라의 AI 광고와 Meta의 콘텐츠 검열 사례, 그리고 네이버의 댓글 차단 시스템 역시 우리에게 같은 메시지를 전하고 있죠. 결국 중요한 건, AI가 먼저 걸러내더라도 사람이 한 번 더 신중하게 검토하고 판단해야 한다는 점이에요.

우리의 업무도 마찬가지예요. AI에게 초안을 맡기고, 데이터를 정리하게 하고, 리스크를 표시하게 할 수는 있어요. 하지만 최종 승인, 맥락 판단, 책임 있는 결정은 사람이 내려야 하죠. AI를 “대신 결정해주는 도구”로 쓰는 순간 위험이 시작되고, AI를 “한 번 더 생각하게 만드는 도구”로 쓰는 순간 생산성이 올라가요.

기술의 속도는 AI에게 맡기되, 판단의 무게는 우리가 쥐고 있는 것.

그게 바로 휴먼 인 더 루프의 핵심이 아닐까요?

다음주에 더 맛있는 레시피로 돌아올게요🥙 매주 목요일 아침 8시에 만나요👨🏻‍🍳

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