High-Severity 리스크 제어를 위한 Stateful HITL 거버넌스 체계 구축

The Guardian: Human-in-the-Loop AI Governance

Ken W Alger2026년 4월 30일4분intermediate

AI 요약

Context

Autonomous Agents의 Confident Hallucination으로 인한 법적·재무적 Liability 발생 위험 존재. 단순 성능 개선만으로는 해결 불가능한 고위험 의사결정 단계의 권한 부여 및 검증 프로세스 부재.

MCP server 기반 request_human_signature 도구를 도입하여 에이전트 워크플로우에 강제적인 Governance Gate 설계
Severity-Based Intervention 로직을 통해 HIGH 등급의 불일치 발견 시에만 Stateful Pause를 트리거하여 UX 저해 최소화
Human Authorization 여부에 따라 결과물을 'Authorized' 또는 'DISPUTED_BY_HUMAN' 상태로 분기 처리하는 데이터 파이프라인 구성
CI/CD 등 Non-Interactive 환경에서 EOFError 발생 시 Safe-Default(No)를 적용하는 폴백 메커니즘 구현
CLI 단계를 넘어 Slack/Jira/Webauthn으로 확장 가능한 표준화된 MCP Tooling 인터페이스 채택

실천 포인트

1. AI 에이전트 설계 시 모든 결과물을 신뢰하지 말고 Severity 기반의 인터럽트 지점을 정의했는가?

2. 비대화형 환경(CI/CD 등)에서 고위험 승인 절차의 Default 동작이 '거부(No)'로 설정되어 있는가?

3. AI의 오답을 단순 삭제하지 않고 '분쟁 상태(Disputed)'로 기록하여 사후 분석 데이터로 활용하고 있는가?

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