HumanMCP — AI가 도움을 요청해야 할 때를 알 때

“직관적인 마음은 신성한 선물이고, 이성적인 마음은 충실한 하인입니다. 우리는 하인을 존경하면서 정작 선물은 잊어버린 사회를 만들었습니다.” — 알베르트 아인슈타인

매우 유능한 시스템이 자신 있게 무언가를 잘못 처리하는 것을 볼 때 찾아오는 특유의 좌절감이 있습니다. 사실관계가 틀린 것이 아니라, 느낌이 틀린 것입니다. 보도자료처럼 읽히는 광고 문구, 만든 사람에게는 말이 되지만 처음 보는 사람에게는 혼란스러운 랜딩 페이지, 기술적으로는 맞지만 어딘가 어색한 디자인 같은 것들 말이죠. 이것들은 계산의 실패가 아닙니다. 인공지능이 그 속도와 범위에도 불구하고 결코 제공할 수 없는 무언가, 즉 '인간의 판단력'이 부족해서 발생하는 실패입니다.

셰자천(谢佳辰) - Caesar는 두 명의 팀원과 함께 해커톤에 참여하여 이 문제를 해결하기 위한 계획을 세우기 훨씬 전부터 이 격차를 고민해 왔습니다.

밈(meme)에서 제품으로

HumanMCP에 대한 아이디어는 예상치 못하게 인터넷의 한 농담에서 시작되었습니다.

AI 에이전트를 운영하는 비용, 즉 토큰과 돈을 낭비하는 것에 대한 밈이 돌고 있었습니다. 그 밈의 핵심은 '차라리 토큰 대신 뇌를 사용하는 능숙한 인간(能工智人)을 쓰면 어떨까?' 하는 것이었습니다.

Caesar는 그 밈을 그냥 지나치지 않았습니다. 그는 그 문제에 천착했습니다.

그는 "AI에는 역량의 한계가 있습니다. AI가 그 한계에 도달하거나, 사용하는 사람이 자신의 이해 범위를 넘어설 때 결과물은 좋지 않을 수밖에 없죠."라고 설명했습니다. 그 밈은 단순히 웃긴 것이 아니었습니다. AI 워크플로우에서 자신 있게 내놓는 잘못된 답이, 잠시 멈추고 얻는 옳은 답보다 더 나쁠 수 있는 순간들이 분명히 존재한다는 현실을 지적하고 있었던 것입니다.

그렇다면 AI가 추측하게 두는 대신, 워크플로우를 일시 중지하고 해당 질문을 자격을 갖춘 인간에게 전달하면 어떨까요? 컨설턴트나 위원회가 아니라, 관련 경험이 있는 한 사람이 30초 안에 질문에 답하는 방식입니다.

그것이 바로 HumanMCP입니다.

실제 기능

HumanMCP는 AI를 대체하려는 것이 아니라 AI를 완성합니다. AI 에이전트가 인간의 판단이 필요한 결정 지점(이 랜딩 페이지가 한눈에 이해되는가? 이 법적 고지 문구가 신뢰할 만한가? 이 디자인이 고급스러운 느낌을 주는가?)에 도달하면, 시스템은 필요한 최소한의 맥락을 '태스크 패킷(Task Packet)'이라는 형태로 포장하여 자격을 갖춘 사람에게 전달합니다.

요청을 받은 사람은 딱 필요한 정보만 보게 됩니다. 프로젝트 전체 맥락이나 사용자의 개인정보를 침해할 수 있는 정보는 볼 수 없습니다. 오직 질문과 명확하게 구성된 선택지만 주어집니다. 30초면 끝납니다.

그 답변은 다시 AI 워크플로우로 흘러 들어가고, AI는 실제 인간의 판단을 반영한 채 다시 작업을 이어갑니다.

Caesar가 계속해서 강조한 핵심 통찰은 이것입니다. "전문가에게 방향을 잡는 판단을 맡기세요. 그러면 AI가 더 잘 해낼 수 있습니다."

주말 동안의 구축

세 사람, 미완성된 아이디어, 그리고 해커톤의 시간 제한.

Caesar의 공동 창업자이자 동기들은 기술 아키텍처를 함께 담당했습니다. 미디어와 커뮤니케이션을 전공한 세 번째 팀원은 사업 기획과 발표 영상을 이끌었습니다. 역할 분담은 문서상으로는 깔끔해 보였습니다. 하지만 실제로는 Caesar가 대부분의 제품 빌드를 직접 수행해야 했고, 그 규모는 결코 작지 않았습니다.

플랫폼에는 작동하는 프론트엔드와 태스크 패킷을 실시간으로 수신하고 라우팅할 수 있는 백엔드가 필요했습니다. 모든 인간의 판단을 검증하고 감사할 수 있도록 완료 증명을 기록하는 시스템도 있어야 했습니다. 이 모든 것이 주말이 끝날 때까지 라이브 상태로 작동해야 했습니다.

바로 이때 Enter Pro가 등장했습니다.

Caesar는 몇 주 전 캠퍼스 행사에서 Enter를 처음 접했습니다. 그는 이전에 AI 도구를 사용하여 프로젝트를 구축하느라 23일을 보냈지만, 디버깅하고 조정하며 배포하려 애쓰다가 결국 끝을 보지 못했습니다. 그러나 이 행사에서 그는 2030분 만에 동일한 수준의 무언가를 다시 만들었습니다. 풀 스택으로 완전히 배포되고, 백엔드가 연결되어 접근 가능한 상태였습니다. 그는 "모든 체인이 한 번에 열리는 기분이었어요. 아이디어만 있으면 사이트를 만들고, 라이브로 배포하고, 사람들에게 알리기 시작할 수 있다는 걸 깨달았죠. 그렇게 빠르게 말이죠."라고 말했습니다.

HumanMCP에게 그 속도는 승패를 가르는 차이였습니다. Caesar는 Enter를 통해 전체 프론트엔드와 백엔드를 구축했고, 더 나아가 외부 에이전트들이 추가 설정 없이 플랫폼을 직접 호출할 수 있도록 Enter의 백엔드 인프라를 연결했습니다. 해커톤이 끝날 무렵, Caesar는 혼자서 약 7,000 크레딧을 사용했습니다.

차별점

HumanMCP에 대한 쉬운 비판은 이것이 그저 또 다른 크라우드소싱 플랫폼이라는 것입니다. Caesar는 분명히 그렇지 않다고 말합니다.

기존 크라우드소싱은 가용한 누구에게나 작업을 보냅니다. 하지만 HumanMCP는 관련 전문성을 가진 사람에게 질문을 보내며, 결정적으로 그들이 무엇을 볼 수 있는지 통제합니다. 팀은 이를 '개인정보 예산(Privacy Budget)'이라고 부릅니다. 특정 작업에 대해 사람이 받는 정보의 양을 정확하게 제어하는 시스템입니다. 판단을 완료하기 위해 판단에 필요한 것 이상을 볼 필요가 없습니다. 모든 것에 대한 접근 권한 없이도 인간의 통찰력을 얻는 것이죠.

그 결과 이전에는 존재하지 않았던 무언가가 탄생했습니다. AI 워크플로우 내에서 호출 가능하고, 검증 가능하며, 감사 가능한 '인간의 판단력'이라는 기능입니다. 단순한 우회 방법이 아닌, 실제 인터페이스가 된 것입니다.

더 큰 그림

Caesar는 스스로를 AI 신봉자라고 말합니다. 그는 현재의 AI 물결이 일기 전인 2022년에 처음 AI를 접했습니다. 그림을 그리지 못해 독학으로 이미지 생성 모델을 실행해 보며, 머릿속에 있는 것을 세상 밖으로 꺼낼 수 있다는 사실을 처음 깨달았습니다. 그 이후로 그는 계속해서 무언가를 만들어 왔습니다.

하지만 그가 믿는 것은 AI가 인간을 대체한다는 것이 아닙니다. 오히려 정반대에 가깝습니다.

그는 "AI는 인간의 창의성과 생산성을 해방해야 합니다. 인간은 판단력, 미적 감각, 그리고 실제로 하고 싶은 일에 집중하게 두세요. 그 사이의 잡무는 AI가 처리하게 하면 됩니다. 인간은 그저 자유롭게 자기 자신이 되기만 하면 됩니다."라고 말했습니다.

HumanMCP는 그러한 믿음에서 탄생한 제품입니다. 인간이 AI의 하인이 되는 것도, AI가 인간을 고립시키는 것도 아닙니다. 두 종류의 지능이 서로 할 수 없는 일을 담당하고, 언제 손을 넘겨야 할지 정확히 아는 정밀한 시스템인 것입니다.

Caesar가 구축하려는 미래는 AI가 모든 것을 하는 세상이 아닙니다. AI가 자신이 무엇을 할 수 없는지 정확히 알고, 적절한 사람에게 도움을 요청하는 세상입니다.