정책/윤리

챗GPT 뒤엔 ‘시급 1000원’ 노동 있었다...저임금·불안정 노동 문제

댓글 5 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.05.29 08:32

기사 3줄 요약

1 AI 발전 뒤, 숨겨진 데이터 라벨링 노동 실태
2 저임금·불안정 노동, '그림자 인간'들의 현실
3 기술 윤리·노동자 권리 보호 목소리 커져

최첨단 인공지능(AI) 기술의 눈부신 발전 뒤에는, 우리가 미처 알지 못했던 수많은 사람들의 보이지 않는 노고가 숨겨져 있습니다. AI의 결과물들은 사실 누군가의 반복적이고 고된 노동의 산물일 수 있다는 이야기입니다. 이 기사에서는 화려한 AI 기술 이면에 가려진 '데이터 라벨링' 작업과 그 노동자들의 현실을 자세히 들여다봅니다.

AI는 어떻게 똑똑해질까? 비밀은 바로 '이것'

AI가 스스로 학습하고 인간처럼 생각하는 것처럼 보이지만, 사실 그 시작에는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 특히 AI가 특정 정보를 인식하고 판단할 수 있도록 데이터를 분류하고 이름표를 붙이는 작업, 바로 '데이터 라벨링'이 핵심입니다. 예를 들어 자율주행차가 도로 위 사람과 자동차, 신호등을 구분하도록 사진마다 일일이 표시해주는 것이죠. 이런 고된 데이터 라벨링 작업이 AI를 똑똑하게 만드는 밑거름이 됩니다.

이름도, 얼굴도 없이... AI 공장의 숨은 일꾼들

케냐에 사는 30살 '조' 씨는 대학 졸업 후 데이터 라벨링 일을 시작했습니다. 몇 초짜리 짧은 영상을 처리하는 데 8시간이 걸렸고, 그 대가로 약 10달러(약 1만 3천원)를 받았습니다. 이후 그는 '리모태스크(Remotasks)'라는 플랫폼에서 일하며 다른 사람들에게 데이터 라벨링을 가르치기도 했습니다. 리모태스크는 실리콘밸리의 수십억 달러 가치를 지닌 '스케일 AI(Scale AI)'의 자회사로, OpenAI나 미군 같은 거대 고객을 두고 있지만, 정작 노동자들은 자신이 어떤 프로젝트에 참여하는지, 누구를 위해 일하는지조차 모르는 경우가 많습니다.

챗GPT도 사람 손길 거친다? AI 학습의 실체

요즘 화제인 챗GPT 같은 대화형 AI 모델도 마찬가지입니다. 이런 AI가 자연스러운 대화를 하고 유용한 정보를 제공하기까지는 수많은 인간 작업자들의 평가와 피드백이 결정적인 역할을 합니다. '인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)'이라는 과정을 통해 AI가 더 정확하고, 유용하며, 안전한 답변을 하도록 훈련시키는 것이죠. 결국 AI의 '인간다움'은 수많은 사람의 판단과 노력으로 만들어지는 셈입니다.

"이건 너무하잖아!" 열악한 노동 환경과 박봉

문제는 이들 'AI 공장'의 숨은 일꾼들이 매우 열악한 환경에서 일하고 있다는 점입니다. 기사에 따르면 케냐의 데이터 라벨러들은 한때 시간당 5~10달러를 벌기도 했지만, 점차 임금이 하락해 최근에는 시간당 1~3달러(약 1,300원~3,900원) 수준으로 떨어졌습니다. 일감 역시 매우 불안정해서, 몇 시간 만에 프로젝트가 끝나버리거나 며칠 동안 아무 일도 없는 경우가 허다합니다. 정작 AI 개발 기업들은 엄청난 수익을 올리지만, 그 이익이 노동자들에게 제대로 돌아가지 않는다는 비판이 나옵니다.

AI 시대의 숙제, '사람'을 위한 기술은 가능할까?

AI 기술 발전의 눈부신 성과 뒤에는 이처럼 '그림자 노동'의 현실이 존재합니다. 낮은 임금, 불안정한 고용, 정보 접근성 부족, 윤리적 문제까지 다양한 고충에 시달리는 것이죠. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 데이터 라벨링 작업자들을 위한 법적 보호 장치를 마련하고, 합리적인 최저임금과 산업재해 인정을 보장해야 합니다. 또한, AI 개발 기업들은 데이터 수집부터 활용까지 전 과정에서 윤리 가이드라인을 철저히 준수하고, 작업자들에게 작업 내용과 목적을 투명하게 공개하며 정당한 대가를 지불해야 합니다. AI는 인간의 삶을 돕기 위한 기술이지, 인간을 부품으로 만들어서는 안 됩니다. 결국 인공지능의 '지능'은 인간의 노동에서 비롯된다는 사실을 잊지 않고, 그들의 노고에 합당한 대가를 지불하는 것이 우리 모두의 책임입니다.

편집자: 이도윤 기자

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