고리 안에 갇힌 사람

HITL(Human-in-the-Loop)은 인간 지능과 인공 지능(AI) 시스템을 통합하여 작업을 보다 효율적이고 정확하게 수행하는 대화형 컴퓨팅 접근 방식입니다.

인간인더루프(Human-in-the-Loop)의 탄생

Human-in-the-Loop의 개념은 성공적인 작동을 위해 인간의 상호 작용이 필요한 시스템을 설명하는 데 사용되는 제어 엔지니어링에 뿌리를 두고 있습니다. 첫 번째 중요한 언급은 기계와 생명체에 내재된 통신 및 제어 시스템을 연구하는 분야인 사이버네틱스의 출현과 함께 1940년대로 거슬러 올라갑니다.

그러나 AI 영역에서 HITL의 본격적인 적용은 기술 발전으로 인간의 인지 능력과 기계 중심 작업을 결합할 수 있는 가능성이 입증되면서 21세기 초부터 발전하기 시작했습니다.

Human-in-the-Loop 공개

핵심적으로 Human-in-the-Loop는 인간이 ML 모델 수명 주기의 다양한 단계에 적극적으로 참여하는 기계 학습에 대한 접근 방식입니다. 데이터 사전 처리, 기능 추출, 모델 교육부터 테스트 및 배포 후 피드백에 이르기까지 인간의 개입은 AI 시스템의 기능을 강화합니다.

HITL은 기본적으로 AI가 반복적이고 계산 집약적인 작업을 쉽게 처리할 수 있지만 인간은 AI가 모방하기 어려운 창의성, 상황별 이해, 직관과 같은 고유한 속성을 테이블에 제공한다는 철학을 기반으로 구축되었습니다.

Human-In-The-Loop의 기능

HITL 시스템은 인간과 기계가 모두 문제 해결 프로세스에 기여하는 협업 프레임워크를 통해 작동합니다. 다음은 작동 방식을 간략하게 보여줍니다.

1. 전처리: 인간의 참여는 라벨링 및 주석을 포함하여 데이터 세트의 품질과 관련성을 보장합니다.
2. 훈련: 정리되고 레이블이 지정된 데이터 세트는 ML 모델을 교육하는 데 사용됩니다.
3. 추론: 훈련된 모델은 입력을 기반으로 예측을 수행합니다.
4. 검토: 필요한 경우 사람이 모델의 출력을 검토하고 수정합니다.
5. 피드백: 수정된 출력은 시스템으로 다시 피드백되어 모델의 향후 성능을 향상시킵니다.

이 피드백 루프는 모델의 예측이 원하는 정확도 수준에 도달할 때까지 계속됩니다.

Human-In-The-Loop의 주요 특징

개념 및 실행으로서 Human-in-the-Loop는 다음과 같은 몇 가지 주목할만한 특징을 가지고 있습니다.

• 협업 인텔리전스: HITL은 기계의 계산 능력과 인간의 인지 능력을 결합합니다.
• 대화형 학습: 시스템은 인간의 피드백을 통해 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.
• 향상된 정확도: 인간의 개입은 AI 시스템이 자체적으로 발생할 수 있는 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 다재: HITL은 자율주행차부터 의료 진단까지 다양한 영역에 적용될 수 있습니다.
• 신뢰와 투명성: HITL은 의사결정 과정에 인간을 참여시킴으로써 AI 시스템의 투명성과 신뢰도를 향상시킵니다.

Human-In-The-Loop 시스템의 유형

HITL 시스템에는 인간 개입의 수준과 성격에 따라 분류된 여러 유형이 있습니다.

Human-In-The-Loop 활용: 과제 및 솔루션

HITL은 의료, 자율주행차, 항공우주, 고객 서비스 등과 같은 다양한 도메인에서 응용 프로그램을 찾습니다. 그러나 어려움이 없는 것은 아닙니다. 인간 참여의 확장성, 데이터 프라이버시 및 인간 피드백의 잠재적 편견과 관련된 문제가 있을 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 이러한 문제는 완화될 수 있습니다. 확장성을 위해 능동 학습과 같은 기술은 필요할 때만 인간을 참여시켜 인간의 노력을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 개인정보를 익명화하고 엄격한 데이터 거버넌스 관행을 구현함으로써 개인정보 보호를 유지할 수 있습니다. 마지막으로, 편견을 관리하기 위해 다양한 인간 검토자 그룹을 고용할 수 있습니다.

Human-in-the-Loop를 유사한 개념과 비교

다음 표에서는 HITL을 유사한 용어와 비교합니다.

Human-In-The-Loop의 미래 전망

HITL의 미래는 인간 인지와 AI의 심층 통합에 초점을 맞춘 잠재적인 발전을 통해 유망해 보입니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 감성 컴퓨팅과 같은 기술이 주요 기여자가 될 수 있습니다. AI를 더욱 공감적이고 윤리적이며 적응력 있게 만들어 인간과 AI 간의 원활한 협업을 촉진한다는 아이디어입니다.

프록시 서버 및 Human-In-The-Loop

OneProxy에서 제공하는 것과 같은 프록시 서버는 HITL 시스템에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 사용되는 데이터에 대한 보안 계층을 제공하여 개인 정보 보호 및 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 또한 ML 모델에 대한 보다 현실적이고 다양한 테스트 환경을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이는 모델의 견고성과 일반화 가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

관련된 링크들

1. 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 기계 학습
2. AI 윤리의 철학, 인간인더루프(Human-in-the-Loop)
3. 기계 학습을 위한 인간 참여 루프(Human-In-The-Loop)
4. 프록시 서버