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솔직한 경험 기반 접근
AI 기반 콘텐츠 검수 자동화 PoC를 수업 팀 프로젝트에서 작은 자리로 경험했습니다. 게시물 텍스트에서 규정 위반 표현을 분류하는 모델을 만들고, API 자리에 연결해 검수 자동화 흐름을 시연하는 수준이었습니다. 기획 자리에서 어려웠던 것은 '위반'의 기준을 어떻게 정의하느냐였습니다. 레이블 기준이 모호하면 모델 학습 자리가 흔들리기 때문에, 레이블링 가이드라인을 먼저 문서화하고 팀원 간 일관성을 확인하는 자리를 먼저 뒀습니다. PoC 결과는 간단한 규칙 기반 필터보다 정밀도가 높았지만, 엣지 케이스 자리에서는 여전히 사람 검토 자리가 필요했습니다. 자동화는 사람을 대체하기보다 검토해야 할 자리를 좁혀주는 역할이 현실적이라고 배웠습니다.
이 결의 특징
게시물 텍스트 분류 모델을 API에 연결하는 수준의 수업 PoC에서 레이블 기준 모호성 문제를 인식하고 레이블링 가이드라인을 먼저 문서화해 팀 일관성을 확인한 흔적이 또렷합니다. 자동화는 사람을 대체하기보다 검토 범위를 좁혀주는 역할이라는 현실적 인식이 자주 보이는 결입니다.
이 결이 통하는 자리
PoC 경험이 얕아도 레이블 기준 정의가 모델 학습 전에 선행돼야 한다는 순서 감각이 살아 있을 때 통합니다. 엣지 케이스에서 사람 검토가 여전히 필요하다는 한계 인정이 뚜렷한 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.