인간 참여 루프

Outcome：Complete the task with 인간 참여 루프 (Human in the Loop)。 User context：임상 코딩 전문가는 AI 코드와 차트 증거를 확인합니다. 화면에는 경고와 4시간 검토 목표도 표시됩니다. 청구 전에 전문가는 코드를 승인, 편집 또는 거부할 수 있습니다. 선택한 내용은 기록됩니다. 단순히 '승인'만 클릭하는 피로한 검토자는 실제 감독을 제공하지 않습니다. AI method or concept：인간 참여 루프 (Human in the Loop)。 Why it fits：위험한 결과에 대해 책임 있는 사람의 판단, 검토 또는 승인이 먼저 필요할 때 이 용어를 사용하십시오. Do not use it when：사람들에게 사실, 권한, 직원 또는 시간이 부족하면 검토는 의미가 없습니다. 또한 피드백을 기록할 방법이 필요합니다. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：해당 출처에 대해 공식적인 것입니다. 다른 플랫폼이나 팀은 그 용어를 다른 방식으로 사용할 수 있습니다. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.