Human-on-the-Loop: 안전하게 AI를 확장하는 새로운 제어 모델

AI 에이전트가 점점 더 많은 역할을 맡기 시작했습니다. 단순히 이메일을 작성하거나 코드 조각을 생성하던 수준에서 벗어나, 이제는 코드 실행, 디버깅, 티켓 해결, 리포트 작성까지 수행하고 있습니다. 하지만 동시에 데이터 유출, 의도치 않은 동작, 보안 리스크 같은 문제가 따라오고 있죠.

많은 기업은 AI를 어떻게 안전하게 확장할 것인가라는 질문 앞에 서 있습니다. 기존의 Human-in-the-Loop(HITL) 모델은 지나치게 번거롭고, 완전 자율은 위험합니다. 그래서 새롭게 주목받는 개념이 바로 **Human-on-the-Loop(HOTL)**입니다.

이 글에서는 HITL과 HOTL의 차이, 실제 적용 사례, 그리고 기업이 준비해야 할 프레임워크와 거버넌스 구조까지 살펴보겠습니다.

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AI 제어 모델의 진화

1단계: 프롬프트 엔지니어링

초기 AI 활용은 단순했습니다. 사람이 질문이나 지시를 입력하면, AI가 답을 제시합니다. 그러나 실행은 사람이 직접 복사·붙여넣기하고 검증해야 했습니다.

2단계: Human-in-the-Loop(HITL)

이후 Cursor 같은 툴이 등장하면서, AI가 파일을 읽고 수정하며 명령을 실행할 수 있게 되었습니다. 하지만 여전히 사용자가 매번 확인 버튼을 눌러야 했습니다. 결국 AI는 일을 하지만, 사람은 끊임없이 간섭해야 하는 구조였습니다.

3단계: Human-on-the-Loop(HOTL)

Claude Code 같은 최신 툴은 다른 방식으로 작동합니다. 사용자가 처음 계획을 승인하면, AI는 여러 단계를 스스로 실행합니다. 작성, 테스트, 디버깅, 반복까지 진행하면서 사람은 전체를 ‘감시’만 합니다.
즉, 사람은 여전히 책임을 지되, 일일이 간섭하지 않아도 되는 구조가 HOTL입니다.

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Human-on-the-Loop(HOTL)이란 무엇인가?

HOTL은 사람이 루프 안에 직접 개입하지 않고, 전체 과정을 ‘감시’하며 필요할 때만 개입하는 제어 모델입니다.

• HITL: 사람의 승인 없이는 AI가 다음 단계로 넘어가지 못함 → 과도한 개입 필요
• HOTL: 사람은 전체를 감독하면서 특정 시점에만 개입 → 효율성과 안전성 균형 유지

이 모델은 단순히 소프트웨어뿐 아니라 국방, 물류, 금융 등 다양한 영역에서 적용되고 있습니다.

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실제 적용 사례

개발 환경

Claude Code는 HOTL 방식을 대표하는 사례입니다. AI가 계획을 제시하고 한 번 승인받은 뒤 여러 작업을 자동으로 수행합니다. 개발자는 모든 단계에 개입하지 않고도 결과를 검토할 수 있습니다.

국방

자율 드론과 전투기 개발에서도 같은 논의가 이루어집니다. 완전 자율 시스템은 빠르지만 위험합니다. 반면 ‘충실한 동반자(loyal wingman)’ 모델은 HOTL 방식으로, 인간 조종사가 전체를 통제하면서 드론은 위임받은 임무를 수행합니다.

엔터프라이즈

• 일정 관리, 문서 처리, 이메일 발송을 돕는 생산성 에이전트
• 고객 문제 해결 및 티켓 라우팅을 담당하는 지원 챗봇
• 금융 및 물류에서의 자동화 시스템
  이 모든 영역에서 HOTL 모델은 신뢰성과 책임성을 보장합니다.

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HOTL 구현 프레임워크

HOTL은 단순히 “사람이 덜 개입한다”는 말이 아닙니다. 안전하게 운영하려면 다음과 같은 설계 원칙이 필요합니다.

1. 최소 권한 원칙
   에이전트에게 필요한 권한만 부여합니다. 접근 가능한 범위가 좁을수록 위험도 줄어듭니다.
2. 실시간 가시성(Observability)
   단순 로그가 아니라, 명령 실행, 파일 수정, 외부 호출 같은 행위를 실시간으로 추적합니다.
3. 트리거 가능한 개입
   위험한 상황이나 예상치 못한 조건이 발생하면 에이전트가 즉시 중단하고 사람에게 알립니다.
4. 검증 파이프라인
   사람이 만든 코드처럼, AI가 생성한 결과물도 반드시 검증 과정을 거쳐야 합니다.
5. 사후 분석 가능한 로깅
   문제가 생겼을 때 원인을 추적할 수 있어야 합니다. 투명한 로그 기록은 필수입니다.

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조직 차원의 준비: 크로스 펑셔널 거버넌스

HOTL 모델을 도입하려면 기술적 준비만으로는 부족합니다. 조직 차원의 협력이 필요합니다.

• 보안팀: 런타임 모니터링과 권한 제어
• 법무 및 컴플라이언스팀: 허용 가능한 자율성 범위 정의
• 제품 및 UX팀: 언제 사람에게 제어를 넘길지 설계
• 경영진: AI 운영 모델 전환에 따른 조직 변화 관리

이렇게 부서 간 협력이 이뤄져야만 AI가 단순 생산성 도구를 넘어, 신뢰할 수 있는 운영 파트너가 됩니다.

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AI는 이제 실험실이 아니라 실무에서 쓰이고 있습니다. 이 상황에서 HITL은 지나치게 비효율적이고, 완전 자율은 위험합니다. 그 사이의 균형점이 바로 **Human-on-the-Loop(HOTL)**입니다.

HOTL은 사람의 책임과 판단을 유지하면서도, AI가 더 자율적으로 일할 수 있도록 설계합니다. 이를 통해 조직은 생산성을 높이는 동시에 위험을 줄이는 운영 모델을 구축할 수 있습니다.

앞으로 AI를 본격적으로 도입하려는 기업이라면, 단순한 기술 선택을 넘어 HOTL 거버넌스 프레임워크를 준비하는 것이 필수가 될 것입니다.

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Human-on-the-Loop: The New AI Control Model That Actually Works