건당 20원 '눈알 붙이기'…"1시간에 27만원도 벌었죠" [방준식의 N잡 시대]
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4년차 '데이터 라벨러' 심정우 씨저는 부동산 관리 일을 했었어요. 출퇴근이 정해진 것이 아니어서 업무 시간 외에 할 일을 찾다가 '데이터 라벨링'을 알게 됐습니다. 쉽게 말해서 인공지능(AI)이 사물을 정확하게 인식할 수 있도록 이름표(라벨)를 붙이는 일입니다. 처음에는 간단한 네모 박스만 치면 됐었어요. 최근 들어 챗 GPT와 같은 초거대 AI의 등장으로 인공지능이 점점 고도화됐죠. 앉아서 돈을 벌 수 있는 간단한 일이지만 그만큼 최저 시급에 단가가 맞춰져 있어요. 작업 속도가 늘어나면 시간당 2~3만원씩 벌기도 하죠. AI와 관련된 일을 하다 보니 책도 쓰고 프로그래밍에도 관심이 생겼어요. 앞으로는 저를 업그레이드해 나갈 계획입니다. (웃음)
AI가 사물을 인식 하도록 돕는 일
사진마다 '이름표' 붙여 학습 시켜
"건당 20원 ... 매달 360만원 벌죠"
Q. 자기소개 먼저 부탁드립니다.
"4년 차 '데이터 라벨러' 심정우(36) 입니다. 저는 부동산을 관리하는 일을 했었습니다. 출퇴근이 정해진 일이 아니라 불규칙했었죠. 기존 업무 시간 외의 일을 찾다가 데이터 라벨링을 알게 됐습니다. 인공지능(AI) 세상을 인지시키고 세상에 대해 알아갈 수 있도록 가르치는 일 입니다. 예를 들어 복잡한 사진 속에 강아지만 마우스로 네모 박스를 쳐서 라벨을 붙이듯 태그를 다는 일이죠. 데이터를 점점 늘려 AI를 학습시키면, 사진만 봐도 강아지를 스스로 인지하게 됩니다."
Q. 잡 형태가 특이합니다.
"2020년 후반에 크라우드웍스라는 곳을 알게 됐어요. 사실 집에서 앉아서 돈을 벌 수 있다는 말에 처음에는 사기라고 생각했습니다. 별다른 교육 없이 곧바로 일을 시작했어요. 처음에는 자율주행 자동차 데이터 업무였어요. 자동차 사진을 보고 SUV인지, 승용차인지 같은 것을 표시만 하면 되는 일이었죠. 초반에는 작업이 쉬웠어요. 건당 20~30원을 받았죠. 큰돈은 아니었습니다."Q. 당시에는 생소한 일이었겠습니다.
"4년 전에는 챗 GPT와 같은 AI 붐이 없었어요. 데이터 라벨링을 하는 사람들이 적었죠. 정부 사업이 대규모로 시작하면서 시장이 커졌습니다."
Q. 작업량은 어느 정도 되나요.
"2020년 부업으로 시작해서 2021년부터는 본격적으로 전업으로 일했습니다. 일거리가 항상 있는 것이 아니에요. 정부와 민간에서 모집해야만 하거든요. 성수기와 비수기 시즌이 있죠. 보통 AI 개발 사업은 반년에서 1년 단위로 소규모로 진행합니다. 보통 민간 회사는 연초에 사업 계획을 세웁니다. 플랫폼과 계약 체결도 해야 하죠. 4월 정도까지는 체감할 정도로 일감이 없어요. 정부 사업은 예산이 집행되면 사업 주체를 선발해요. 데이터를 바로 가공하는 것이 아니라 수집도 해야 하죠. 빠르면 7~8월, 늦으면 9~10월부터 일을 시작할 수 있어요."
"플랫폼뿐 아니라 개별적으로 연락받기도 합니다. 2~3년 장기 프로젝트에 참여하고 있으면 비시즌에도 일하기도 하죠. 업무시간을 내가 자유롭게 조율할 수 있지만, 일거리가 들쭉날쭉합니다. N잡으로 추천할만하죠."Q. 일과는 어떤가요.
"성수기에는 아침 7시부터 일어나 자정까지 일합니다. 식사 시간 2~3시간 정도를 제외하고 컴퓨터 작업을 하죠. 보통 6~8시간은 집중해서 일하는 것 같아요. 직장인은 회사에 앉아 있어도 월급이 나오지만. 이거는 건당 돈을 받아요. 바쁠 때는 평일 주말 구분하지 않고 일해요. 몇개월 동안 1년 치를 벌어야 하기 때문입니다. 컨디션 관리가 그만큼 중요하죠."
Q. 수익은 어떤가요.
"하루에 여러 프로젝트를 동시에 작업을 진행합니다. 프로젝트마다 급여가 달라요. 보통 시간당 급여로 계산하는데 작업 속도에 따라 천차만별이죠. 1만원대부터 4만원까지 몇 배 이상 격차가 나기도 합니다. 민간사업보다 정부 사업이 시급이 높습니다. 민간은 최저임금에 맞추려 하는 곳이 많기 때문이죠. 시급으로 최고로는 27만원까지 찍기도 했습니다. 1년 전체를 평균으로 계산한다면 매달 360만원 정도 벌고 있죠."
Q. 프로젝트 공고는 어디서 보나요.
"정부 사업은 보통 잡코리아나 시도 지자체나 기관 홈페이지에 올라와요. 일거리를 찾으려면 '손품'을 팔아야 합니다. 저는 하루에 플랫폼 5~6곳, 채용사이트 3~4곳을 둘러보면서 정보를 찾아요. 최근에는 경쟁이 심해졌어요. 경력이 있어도 무조건 선발되지는 않아요. 올해 50~60곳 지원했는데 선정된 곳은 10곳뿐이었습니다. 기업마다 원하는 사람이 다르기 때문이죠."Q. 업무 난이도는 어떤가요.
"AI가 고도화되면서 라벨링 난이도도 높아졌습니다. 예를 들어 예전에는 정말 간단하게 강아지를 찾아 드래그해서 네모 치는 일만 하면 됐었어요. 하지만 지금은 디테일하게 품종 등 정보를 넣어야 하죠. 들어가는 정보량은 많아졌지만 단가는 그대로인 경우가 많습니다."
"최근에는 자동차 자율주행 기술에 쓰이는 라이더 센서로 수집된 센서 이미지를 작업하기도 합니다. 2차원(2D)으로 찍은 사진과 3차원(3D)으로 수집된 데이터를 동시에 보면서 작업을 해야 하죠. 골프 스윙 영상을 분석해주는 AI에도 데이터 라벨링이 들어갑니다. 예전에는 사람의 관절에 점을 찍으면 끝이 났는데, 이제는 3D 원의 형태로 찍어야 하죠. 챗 GPT처럼 LLM(거대 언어모델)의 등장으로 텍스트 관련 작업이 많이 늘어났습니다. 인공지능에 성격을 입혀 대화문을 만들죠. 챗 GPT의 답변이 적절한지도 평가합니다. 단순 작업에서 이제는 인간의 사고를 필요로 하는 일이 많아졌죠."
Q. 비수기에는 무엇을 하시나요.
"일이 몰리는 성수기에는 제대로 쉬지를 못합니다. 보통 휴식하거나 공부합니다. 최근에는 프로그래밍과 코딩에 관심이 생겼습니다. 개인의 역량을 높이려 노력 중이죠. 데이터 라벨링에 관해 책도 쓰게 됐죠. 초보자들도 쉽게 도전할 수 있도록 정보를 모으고 가이드와 노하우를 썼습니다. 덕분에 지자체에서 강의도 하고 있죠. 새로운 잡도 찾고 있습니다. 평생직장이 없는 시대에 나를 업그레이드해 나갈 계획입니다."
Q. 챗 GPT로 인해 AI 관심이 커졌습니다.
"AI 발전 속도가 너무 빠릅니다. AI가 고도화되면서 데이터 라벨링도 자동으로 해 스스로 학습시키는 AI도 생겨났죠. 사람이 할 일이 점점 없어질까 생각도 들겠지만, 결국 검수는 사람이 직접 하고 수정을 해야 합니다. AI에 자동 라벨링 기술을 장착해도 모든 사물을 완벽하게 인식할 수는 없습니다. 라벨러의 역할도 점점 변하고 있습니다. 거대 언어모델을 가진 챗 GPT가 한 응답을 사람이 보고 평가합니다. 수정도 해줘야 하죠. 피드백을 주는 방식이 바뀔 것으로 봅니다."Q. 데이터 라벨링 일은 어떤 분들에게 추천하시나요.
"현업에서는 3040 여성분들이 많이 합니다. 어르신 분들도 있습니다. 지자체에서 일자리로 추진하기도 하죠. 개인의 역량에 따라 임금이 결정되기 때문에 최저시급보다 못 받는 경우도 있습니다. 하지만 그것을 감안하더라도 집에서 나가지 않고, 비대면으로 할 수 있는 일이라는 장점이 있죠. 특별한 기술도 필요로 하지 않습니다. 적성에 맞는 것이 중요합니다."
Q. 마지막으로 한 말씀 부탁드립니다.
"챗 GPT 나오면서부터 AI 시장이 작년에 비해 흐름이 많이 변했습니다. 정부가 이끌던 시장이 민간으로 넘어갔죠. 정부 사업도 축소가 되면서 데이터 라벨러 경쟁도 심해졌죠. 가만히 앉아 있어도 일거리 떨어지던 시절은 끝났어요. 프리랜서는 누가 일거리를 주는 것이 아니라 자신 역량 자신이 키우고 일자리 찾아야 합니다. 누구나 돈을 벌 수 있지만, 원하는 수준의 수입을 만들기 위해선 많은 노력을 해야 합니다. 하지만 한 번 배워두면 일거리만 있다면 언제든 집에서 일을 할 수 있기 때문에 새로운 N잡을 찾는 분들에게 적합한 일이라고 봅니다.”
평생직장이 사라진 시대, 여러 직업을 가지는 'N잡'은 선택이 아닌 필수가 됐습니다. N잡 뿐만 아니라 NEW잡을 만들어가는 이들의 이야기를 다룬 <방준식의 N잡 시대>는 매주 일요일 연재됩니다. 기자 페이지를 구독하면 기사를 놓치지 않고 받아볼 수 있습니다. 좋아요는 큰 힘이 됩니다.
방준식 기자 silv0000@hankyung.com