[카드뉴스] 인간과 인공지능의 환상의 호흡, 휴먼인더루프

인간 개입으로 인공지능 학습 효과 및 데이터 완결성↑

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“저는 24시간 다양한 문의를 신속하게 도와드리는 AI상담사에요.”

한 기업 고객센터에 전화를 걸자 인공지능(AI) 상담사가 전화를 받습니다. 머신러닝, 딥러닝 기술과 함께 진화한 인공지능은 이제 우리에게 친숙한 기술이 됐는데요.

인공지능은 방대한 데이터를 단기간에 학습할 수 있어 지적인 반복 작업에 적합합니다. 많은 기업들이 데이터 분석, 판단 과정에서 발생하는 비용을 줄이고, 속도와 정확성을 높이기 위해 인공지능을 도입하고 있죠.

하지만 명확한 한계가 있습니다. 수많은 정보들을 기반으로 가장 자연스러운 답을 찾을 순 있지만, 인간처럼 정보에 대한 해석이나 다양한 견해를 제시할 수는 없다는 점입니다. 아직까지는 인공지능 스스로 완벽한 결과를 도출할 수 없습니다.

이를 위한 해결책 중 하나가 휴먼인더루프(HITL, Human In The Loop)입니다. 인공지능이 데이터를 도출하기 전에 인간 전문가가 중간 결과물을 조정하고, 다양한 변수를 미리 확인해 데이터의 완결성을 높이는 것이죠.

HITL은 인공지능의 학습 과정에도 활용됩니다. 인공지능의 학습으로 판단하기 어렵거나 효율이 떨어지는 상황에서 전문가가 개입해 성능을 향상시킵니다.

인공지능과 사람은 상호 보완적입니다. 인공지능은 데이터를 빠르게 가공하고, 사람은 의미를 찾아냅니다. HITL 프로세스로 인공지능의 한계를 보완하면 업무 효율을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.


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