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AI는 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 모델링 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 모든 문제를 완벽하게 해결할 수 없습니다. 때때로 잘못된 결정을 내리거나 윤리적 문제를 일으킬 수 있기 때문에, 여전히 사람의 판단과 개입이 필요하며, 이 과정에서 등장하는 개념이 바로 HITL(Human-In-The-Loop)입니다.HITL은 AI와 사람의 합작으로, 각자의 강점을 살려 더 나은 결과를 끌어내는 시스템입니다.    HITL의 구성 요소데이터 라벨링: HITL의 첫 번째 단계는 데이터 라벨링입니다. AI 모델을 훈련하기 위해서는 정확한 데이터가 필요하며, 이 데이터는 사람의 손을 거쳐 라벨링 됩니다. 자율주행차의 경우, 도로의 신호나 장애물에 대한 정보를 사람이 직접 확인하고 표시해야 하며, 이 ..