4차 산업혁명으로 나아가고, 일자리도 창출하고! AI 데이터 잡

4차 산업혁명으로 인공지능(AI)이 인간들의 자리를 대체할 것이라는 불안은 끊이지 않고 있습니다. 지금도 단순 반복 작업과 같은 노동은 기계가 그 자리를 대신하기도 하고 있는데, 이와 비슷한 맥락으로 AI가 사람들의 일자리를 모두 앗아가고 말 것이라는 주장도 있습니다.

하지만 많은 사람들의 우려와는 달리 앞으로는 오히려 이 4차 산업혁명 덕분에 새롭고 다양한 일자리가 생긴다는 전망도 있습니다. 그러한 일자리 또는 직업을 바로 ‘AI 데이터 잡’이라고 일컫습니다.

 

< 출처 : 픽사베이, www.pixabay.com >

 

‘AI 데이터 잡’, ‘데이터 일자리’란 4차 산업혁명의 중심에 있는 인공지능(AI)을 발전시키기 위해 필요한 데이터 처리 과정에서 새롭게 생긴 관련 직업 또는 일자리를 말합니다.

데이터 사이언티스트, 데이터 컨설턴트, 데이터 엔지니어, 데이터 라벨러 등 다양한 직업들이 그에 해당하는데요. 이 중에서도 특히 데이터 라벨러는 데이터를 수집하고 가공하여 데이터의 품질을 관리합니다. AI 알고리즘을 고도화하여 보다 정교하게 만들기 위해서는 AI 스스로 학습이 가능할 수 있도록 해야 합니다.

그러기 위해서는 사람이 만든 가공되지 않은 문서 혹은 사진 등의 일반 데이터를 AI가 식별할 수 있도록 1차 가공을 하는 과정이 필요한데, 데이터 라벨러가 바로 이 작업을 수행하는 것입니다. 예를 들어 한 사진 안에 표지판, 건물, 자동차와 같은 여러 사물들이 있다면 각각의 사물들에 해당하는 저마다의 라벨(label)을 달아주는 것입니다. 그렇게 하면 AI는 라벨이 입력된 대로 사물을 인식하여 학습할 수 있게 됩니다.

 

< 출처 : pexels, www.pexels.com >

 

그리고 이러한 AI 학습용 데이터의 수집과 가공 과정에는 다양하고 많은 양의 일반 데이터가 처리되어야 하기 때문에 대규모의 데이터 처리가 필요한 경우가 많습니다. 이때에는 ‘크라우드 소싱(Crowd Sourcing)’ 방식을 통해 AI 학습용 데이터를 구축할 수 있습니다. 크라우드 소싱이란, 크라우드(Crowd, 대중)와 외부 인력을 활용하여 업무 프로세스의 효율성을 극대화하는 방법인 아웃소싱(Out-sourcing)의 합성어로, 업무에 필요한 인력을 대중들의 참여를 통해 대체하는 방식을 의미합니다. 실제로 일반 아르바이트 모집 공고를 통해 여러 명의 지원자를 받아 일감을 배분하는 식으로 업무가 진행되는 경우가 유행하고 있기도 합니다.

데이터 라벨링의 초기 단계는 난이도가 그렇게 높지 않기 때문에 전문 기술이 없는 사람 또는 취약계층 등의 사람들까지 누구나 자투리 시간을 경제적으로 활용하여 쉽게 참여할 수도 있습니다. 또한 프로젝트를 진행하는 기업의 입장에서는 보다 간단한 작업을 외부 인력을 이용하여 처리함으로써 일의 효율을 높일 수 있게 된다는 장점도 있습니다. 뿐만 아니라 데이터 라벨링의 단순 작업부터 시작하여 그 능력을 인정받아 관련 기업에 취업하는 사례들도 적지 않고, 시간이나 장소에 따로 구애 받지 않는다는 특징으로 요즘과 같은 언택트 시대에 보다 수월하게 근무할 수 있다는 장점도 있습니다.

 

무엇보다 이와 같은 라벨링 작업으로 일자리의 대거 창출이 가능할 것으로 기대됩니다. 실제로 미국의 아마존 메커니컬 터크(Amazon Mechanical Turk)는 약 50만명의 크라우드 소싱 인력을, 마이티 AI는 40만명 이상을 차량 센서 데이터 라벨링 작업인력으로 고용하고 있습니다.

또한 중국의 최대 전자상거래 업체인 알리바바에서는 약 20만명의 데이터 라벨링 작업 담당 AI 데이터 전문가들이 있다고 합니다. 현재 정부에서도 ‘한국판 뉴딜 사업’을 통해 2925억원을 추가로 마련하여 총 3315억원을 투입, AI 학습용 데이터 150종을 구축하기로 했습니다.

데이터 라벨링 작업은 AI 학습 데이터 구축의 80~90%를 차지한다는 점과 앞선 사례들을 고려해 보았을 때, 해당 분야에서 많은 일자리가 창출될 것으로 기대됩니다.

 

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우리나라에서도 이러한 기대 효과의 실현을 위해 빅데이터 및 AI 산업 육성에 힘을 쏟고 있습니다.

지난 21일 과학기술정보통신부는 AI 개발을 위한 양질의 데이터를 대규모로 구축하고 개방하기 위한 ‘AI 학습용 데이터 구축 사업’ 20개 과제를 발표하고, 과제 선정을 통해 다양한 데이터 라벨링 일자리를 창출하고자 하고 있습니다.

알리바바 그룹의 서비스 업체인 알리페이(Alipay)의 직업 조사에 따르면 중국 내 AI 학습용 데이터 라벨링 분야에서 창출된 새로운 직업만 40종 이상이라고 합니다. 과학기술정보통신부 역시 크라우드 소싱 방식을 이용하면 예산 10억원당 200명의 일자리 창출 효과가 있을 것이라고 전망 중입니다.

 

이 같은 시스템과 사업의 노력을 통하여 4차 산업혁명으로의 진보에 박차를 가함과 동시에 일자리 문제의 해결까지, 일석이조의 효과를 누릴 수 있기를 기대해 봅니다.

 

[출처]

- “AI가 배울 자료 만드는 `뉴 잡`…알리바바에만 20만명 있다”, <매일경제>, 2020.06.21.

- “AI 데이터 잡, 데이터 라벨러 6인 "데이터 산업 씨앗 뿌리죠"”, <매일경제>, 2020.06.21.

- “'AI데이터 잡'이 뜬다…새 일자리 올 6만개”, <매일경제>, 2020.06.21.

- “AI 학습 데이터 구축시간 80~90%는 `라벨링`”, <매일경제>, 2020.06.21.