한 에이모 관계자는 “40명씩 강의를 듣는데 테스트를 거쳐 20명의 인력을 에이모의 데이터 라벨링 인력으로 등록시킨다”며 “직접 가르친 인력을 등록시킬 수 있어 광주까지 내려온다”고 설명했다.
AI 기술에 대한 수요가 폭발적으로 증가하자 데이터 가공업체들이 라벨링 인력을 앞 다퉈 확보하기 시작했다. 데이터 라벨링이란 AI가 학습할 수 있는 데이터에 이름표를 붙이는 작업이다. AI는 이름표를 정답지로 인식하고 데이터를 학습한다. 정부가 ‘한국형 디지털뉴딜’을 본격화하면서 라벨링 인력 확보는 더욱 치열해지고 있다. 디지털뉴딜 사업목록 중 'AI 학습용 데이터 구축'은 단일사업으로 최대인 2925억원이 투입된다.
에이모는 지금까지 1000여명의 인력이 데이터 라벨링 대기 인력으로 등록돼 있다. 이 중 200명은 광주에서 추가로 확보한 인력이다. 에이모 관계자는 “에이모의 요구사항을 확실히 이행할 수 있는지를 중점으로 인력을 선별했다”고 강조했다.
많은 수를 확보하는 데 주력하는 업체도 있다. 또 다른 데이터 가공업체 크라우드웍스는 지금까지 라벨링 인력으로 16만 여명을 등록시켰다. 소셜네트워크서비스(SNS), 포털 등에 광고를 올려 인력모집을 하고 있다. 간단한 절차를 통해 이름을 올릴 수 있다. 크라우드웍스 관계자는 “데이터 가공 업체 중 가장 많은 인력을 확보하고 있어 다양한 사업을 수행할 수 있다”고 말했다.
이외에도 셀렉트스타, 테스트웍스 등 다양한 데이터 업체들이 라벨링 관련 인력을 확보하고 있다. 업계에 따르면 국내에 약 20만명이 데이터 라벨링을 위한 인력으로 등록이 돼 있다. 일각에서 데이터 산업이 본격화되며 새로운 일자리가 창출되고 있다고 평가하는 이유다.
다만 데이터 라벨링 일자리가 저부가가치라는 지적도 있다. 업계에 따르면 평균 근로 시간당 3000~4000원의 임금만을 받는다. 현재 라벨링 인력을 모으고 있는 업체들도 자동화 툴을 개발하고 있어 프로그램이 정교화되면 지금의 일자리도 대체될 수 있다. 업계 관계자는 “지속가능한 일자리가 아니라는 한계는 뚜렷하다”고 말했다.
구민기 기자 kook@hankyung.com
