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10_Wiki/Topics_GD/Human-in-the-loop-AI.md

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 - **추출된 패턴:** AI가 확신하기 어려운 모호한 케이스(Uncertainty)를 인간 전문가에게 전달하여 판단을 받고, 그 결과가 다시 모델의 학습 데이터로 활용되는 선순환 피드백 루프 패턴.
 - **주요 활용 단계:**
     - **Training:** 인간이 고품질의 레이블 데이터를 생성하거나 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)를 통해 가이드를 제공.
-    - **[[Active Learning]]:** 모델이 가장 도움이 될 것 같은 데이터를 직접 골라 인간에게 질문.
+    - **[[Active Learning|Active Learning]]:** 모델이 가장 도움이 될 것 같은 데이터를 직접 골라 인간에게 질문.
     - **Deployment:** AI가 내린 최종 결정을 인간이 검토하거나(Review), 위험도가 높은 결정은 반드시 인간의 승인을 거치게 함(Human Approval).
 - **의의:** AI의 블랙박스 문제를 해결하고, 책임 있는 의사결정이 필요한 분야(의료, 법률, 자율주행)에서 AI의 도입을 가능하게 함.
 
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 지식 가드닝 작업은 '인간 참여형' 구조를 기본으로 함. 에이전트가 초안을 작성하고 보강하되, 최종적인 승인과 트래커 업데이트 과정에서 인간과의 상호작용을 통해 지식의 무결성을 유지함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-RLHF]], Active-Learning, AI-Ethics, [[Trustworthy-AI]]
+- [[Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-RLHF|Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-RLHF]], Active-Learning, AI-Ethics, [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Human-in-the-loop-AI.md