본 논문은 AI 프로그래밍 도구가 프로그래머의 능력과 생산성을 향상시키는 동시에, 사용자의 의사결정 과정을 배제하여 과도한 의존을 유발하고 심각한 결과(예: 소프트웨어 보안 문제)를 초래할 수 있다는 문제점을 제기한다. 이를 해결하기 위해, 사용자가 LLM의 코드 생성 과정에서 의사결정에 직접 참여하고 영향을 미칠 수 있는 새로운 상호작용 기법인 Human-in-the-loop Decoding (HiLDe)를 제안한다. HiLDe는 LLM의 중요한 결정을 강조하고 사용자가 탐색할 수 있는 대안을 제공하는 코드 완성 보조 도구로 구현되었다. 보안 관련 작업을 수행한 18명의 참가자를 대상으로 한 실험 결과, HiLDe를 사용한 그룹이 기존 코드 완성 보조 도구를 사용한 그룹보다 취약성을 훨씬 적게 생성하고 목표에 더 잘 부합하는 코드를 생성하는 것으로 나타났다.
