- 캐나다 해밀턴에 거주하는 티나 린 윌슨(45세)은 2025년 1월부터 DataAnnotation의 프리랜서로 일하고 있으며, AI 응답의 문법, 정확성, 창의성을 검토하는 일을 전문으로 합니다. 이 작업은 “AI 트레이닝”이라고 불립니다.
- 윌슨은 Outlier AI 및 Handshake AI와 같은 회사를 위해 AI 모델을 훈련시키는 거대한 글로벌 프리랜서 네트워크의 일부입니다.
- 이들 중 다수는 시간당 약 20 CAD(14.6 USD 상당)만을 벌고 있으며, 고용이 불안정하고 고정된 근무 시간이나 복리후생이 없는 “긱 워크(gig work)”의 성격을 띱니다.
- 과학 데이터 보정과 같은 일부 전문적인 작업은 시간당 40 CAD에 달할 수 있지만, 작업량은 불규칙합니다.
- 전문가들은 이를 미세 조정(fine-tuning)이라고 부릅니다. 이는 AI의 응답을 평가하고 “인간 피드백을 통한 강화 학습(reinforcement learning from human feedback)”을 통해 시스템을 재훈련시켜 모델을 다듬는 단계입니다.
- ChatGPT나 Claude가 “마치 실제 사람처럼 들릴 때”, 바로 윌슨과 같은 사람들이 그것들을 더 “자연스럽게” 훈련시킨 것입니다.
- 모회사인 Scale AI에 따르면, Outlier AI는 50개국에 걸쳐 250,000명 이상의 협력자를 보유하고 있으며, 그 중 81%가 대학 학위를 소지하고 있습니다.
- 그러나 시장은 변화하고 있습니다. AI가 점점 더 복잡해짐에 따라 일반 노동에 대한 수요는 감소하고 있으며, 대신 전문 지식과 높은 자격을 갖춘 인력으로 대체되고 있습니다.
- DeepSeek(중국)과 같은 일부 새로운 모델은 미세 조정 프로세스의 일부를 자동화하여 인간 노동자를 쉽게 대체할 수 있게 만들었습니다.
- 그럼에도 불구하고 AI는 여전히 개발도상국의 저렴한 노동력에 크게 의존하고 있습니다. 케냐, 우간다, 필리핀의 많은 노동자들은 시간당 1달러가 조금 넘는 임금으로 일주일에 최대 70시간을 일해야 하며, 이러한 환경은 “디지털 노동 착취 공장(digital sweatshops)”이라고 불립니다.
- 연구원 James Muldoon은 수백만 명의 사람들이 단조롭고 지루한 노동으로 AI를 “먹여 살리고 있지만”, 이 일이 글로벌 AI 경제의 중추라고 말합니다.
📌 AI의 “마법” 뒤에는 AI를 훈련시키는 수백만 명의 익명 노동자들이 있습니다. 예를 들어, DataAnnotation 회사는 AI 응답의 문법, 정확성, 창의성을 검토하는 일을 전문으로 하며, Outlier AI는 50개국에 250,000명 이상의 협력자를 보유하고 있으며, 그 중 81%가 대학 학위를 소지하고 있습니다. AI가 복잡해짐에 따라 일반 노동 수요는 감소하고 전문 지식과 높은 자격을 갖춘 인력으로 대체되는 추세입니다. 그러나 AI는 여전히 케냐, 우간다, 필리핀과 같은 개발도상국의 저렴한 노동력에 크게 의존하고 있으며, 이들 노동자들은 시간당 1달러가 조금 넘는 임금으로 일주일에 최대 70시간을 일하며 “디지털 노동 착취 공장”이라고 불리는 환경에 놓여 있습니다.
