Human-in-the-Loop에서 Human-out-of-the-Loop로 이동하는 인공지능 패러다임 전환

생성형 인공지능이 산업 전반을 재편한 이후, 인공지능 기술은 또 하나의 전환점을 맞이하고 있다. 단순히 콘텐츠를 생성하는 수준을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘행동형 AI(Agentic AI)’가 등장하면서 인간과 인공지능의 관계 역시 근본적으로 재정의되고 있다. 이 과정에서 핵심적으로 대비되는 개념이 바로 Human-in-the-Loop(HITL)와 Human-out-of-the-Loop(HOTL)이다. 이 두 개념은 기술적 구조를 넘어, AI의 통제 방식과 책임 구조, 그리고 사회적 수용성을 결정짓는 핵심 프레임으로 부상하고 있다.

생성형 AI 시대의 본질은 ‘생성’에 있다. 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 콘텐츠를 만들어내는 능력은 혁신적이지만, 동시에 구조적인 한계를 내포하고 있다. 대표적으로 환각 현상, 데이터 기반 편향, 사실 검증의 어려움, 책임 주체의 불명확성 등이 지속적으로 문제로 제기되고 있다. 이러한 이유로 생성형 AI는 본질적으로 인간의 개입을 전제로 하는 구조를 요구한다.

Human-in-the-Loop는 바로 이러한 맥락에서 등장한 개념이다. 이는 AI의 생성 결과를 인간이 검증하고 수정하며 최종 판단을 내리는 구조를 의미한다. 이 구조에서 인간은 결과를 검토하는 역할을 넘어 윤리적 판단을 수행하고, 최종 책임을 지는 주체로 기능한다. 즉 생성형 AI는 독립적인 의사결정 시스템이 아니라 인간을 보조하는 시스템으로 설계되어 있다.

그러나 최근 등장한 행동형 AI는 이러한 구조를 근본적으로 변화시키고 있다. 행동형 AI는 목표 기반으로 의사결정을 수행하고, 다단계 작업을 실행하며, 외부 시스템과 연동되어 실제 행동까지 수행하는 특징을 가진다. 일정 관리, 금융 거래, 시스템 운영과 같은 영역에서 AI가 직접 실행 주체로 등장하기 시작한 것이다.

이러한 환경에서는 인간이 모든 과정에 개입하는 것이 사실상 불가능해진다. 이때 등장하는 개념이 Human-out-of-the-Loop다. 이는 AI가 인간의 직접적인 개입 없이 의사결정과 실행을 수행하는 구조를 의미한다. 인간은 더 이상 루프 안에서 결과를 검토하는 존재가 아니라, 시스템 외부에서 간접적으로 영향을 미치는 존재로 이동하게 된다.

HITL과 HOTL의 차이는 단순한 단계적 변화가 아니라 설계 철학의 차이를 의미한다. HITL은 인간이 중심이 되어 AI를 통제하는 구조라면, HOTL은 AI가 중심이 되어 시스템을 운영하는 구조다. 전자는 신뢰성과 책임을 확보할 수 있지만 속도와 확장성에 한계를 가지며, 후자는 빠른 처리와 대규모 확장이 가능하지만 통제와 책임 문제를 동반한다.

행동형 AI 시대에서 HOTL로의 이동이 가속화되는 이유는 명확하다. 첫째, 속도와 규모의 문제다. AI는 초당 수천 개의 판단을 수행할 수 있으며, 이러한 환경에서 인간의 개입은 병목으로 작용할 수밖에 없다. 둘째, 시스템의 복잡성이 증가하고 있다. AI Agent는 다양한 시스템과 연결되고 다단계 의사결정을 수행하기 때문에 인간이 모든 과정을 이해하고 통제하기 어려운 구조로 진화하고 있다. 셋째, 자동화 경제의 요구다. 기업은 비용 절감과 생산성 향상을 위해 인간 개입을 최소화하는 방향으로 시스템을 설계하고 있다.

그러나 HOTL 구조는 강력한 동시에 위험성을 내포한다. 가장 큰 문제는 블랙박스 문제다. AI가 스스로 판단하는 구조에서는 의사결정 과정의 투명성이 확보되지 않을 수 있다. 또한 책임 공백 문제가 발생한다. AI의 결정으로 발생한 결과에 대해 개발자, 기업, 사용자 중 누구에게 책임이 있는지 명확히 규정하기 어렵다. 더 나아가 윤리적 문제 역시 중요하다. AI가 편향된 판단을 내리거나 사회적 피해를 유발할 경우 이를 사전에 통제하기 어려운 구조가 될 수 있다.

이러한 이유로 현재 산업에서는 완전한 HOTL로의 전환보다는 중간 단계인 Human-on-the-Loop 구조가 등장하고 있다. 이는 인간이 직접 개입하지는 않지만 시스템을 지속적으로 감독하고 필요 시 개입하는 구조다. 인간은 정책을 설계하고, 시스템을 감시하며, 긴급 상황에서 개입하는 역할을 수행한다. 즉 구조는 HITL에서 Human-on-the-Loop를 거쳐 HOTL로 점진적으로 진화하고 있다.

이 변화는 산업 구조에도 큰 영향을 미칠 것으로 전망된다. 금융 분야에서는 AI가 자동으로 투자 결정을 내리는 구조가 확산될 가능성이 있으며, 이는 강력한 규제 이슈로 이어질 수 있다. 헬스케어 분야에서는 인간의 개입이 여전히 중요한 영역으로 남겠지만 일부 의사결정은 AI에 의해 자동화될 가능성이 있다. 제조와 운영 영역에서는 AI 중심의 자율 시스템이 빠르게 확산될 것으로 보이며, 콘텐츠 산업에서는 인간과 AI의 역할이 역전되는 현상이 나타날 수 있다.

이러한 변화는 단순한 기술 발전이 아니라 인간의 역할에 대한 철학적 전환을 의미한다. 과거 인간은 실행자이자 판단자였지만, 미래에는 시스템을 설계하고 감독하는 존재로 변화한다. 또한 생산의 주체에서 의미를 정의하는 존재로 이동하게 된다.

결국 생성형 AI에서 행동형 AI로의 전환은 인간을 배제하는 과정이 아니라 인간의 역할을 재정의하는 과정이다. 인간은 루프에서 사라지는 것이 아니라 루프를 설계하는 존재로 이동하고 있다.

이 변화는 하나의 질문으로 수렴된다. AI가 스스로 행동하는 시대에 인간은 어디까지 개입해야 하는가. 이 질문에 대한 답은 향후 AI 산업의 구조뿐 아니라 사회적 규범과 책임 체계, 그리고 인간과 기술의 관계를 결정짓는 핵심 기준이 될 것이다.