Human in the Loop

변화와 불변의 조화 속에서 

'변하지만 변하는 않는 것이 있습니다'

반대로, '변하지만 변하지 않는 것은 없습니다'

예를 들면, 전자는 자연의 법칙, 인간의 감정 등이고

후자는 우주, 생명, 관계 등 모든 것은 변화한다고 말할 것 같습니다.

 

이 두 가지의 상반되면서도 공존할 수 있는 관점에서

중력은 물리 법칙으로 변하지 않는 것이지만,

우주의 팽창과 에너지 상태는 지속적으로 변화합니다.

또한, 사랑의 감정은 변형되지만 존재하는 것이고,

관계의 형태와 사람은 변한다고 생각합니다.

 

변화와 불변은 서로 대립하지만, 조화롭게 존재합니다.

 

AI가 Data를 분석 → 현장 엔지니어가 검증하고 수정하는 것,

AI가 예측한 공정 조건 → 엔니지어가 실험 설계로 검증 → 피드백,

AI가 도구이지만, 엔지니어의 본질적 사고와 현장 경험이 있어야

진정한 경쟁력이 된다는 생각이 듭니다.

 

'AI와 함께 지속 가능한 엔지니어링 문화를 설계하기 위한

Human in the Loop(HITL)관점의 Category와 개입 포인트를 

사람의 경험 + 지식 축적 + 지식 Flywheel을 중심으로 만들어 가면 어떨까요?

결국은 HITL 개인 포인트별 데이터 계층, 모델 계층, 해석 계층,

의사결정 계층, 지식 축적 계층에 구체적인 역할 정의가 필요해 보입니다.

 

각 단계에서 HITL 개입 → 지식의 정확성, 안정성, 신뢰성 확보,

축적된 지식은 AI 학습 및 현장 교육에 재투입

→ 지속 가능한 Flywheel 형성의 순환 구조를 가지게 될 것 같습니다.

 

물론, 표준화된 Human in the loop 프로세스 설계

즉, 각 단계에 개입 기준의 명확화가 중요하고, 

또한, 성과 기반의 HITL KPI 관리도 필요해 보이는데,

예를 들면, AI Accuracy, Hit Rate + HITL 검증 성공율 등이고,

이와 함께, HITL Feedback Loop로 AI 모델 개선을 Quarterly Review 등

주기적으로 개선하는 것이 지속 가능한 엔지니어링 문화에 필요해 보입니다.

 

이렇게 하면 

AI의 효율성과 인간의 본질적 판단력이 결합되어

지속 가능한 Knowledge Flywheel과 엔지니어링 문화를 강화할 것 같습니다.

최근 업무 자동화를 주진하는 Agent AI도 HITL관점의 설계가 중요해 보입니다.