[넘버스]코로나 시대 신종 부업 “데이터 라벨”은 어떻게 버너

숫자 (Numbers)에서 기업과 경제, 기술을 분석하여 봅시다. 숫자는 원천입니다. 정보는 누구에게나 공개되어 몇도 누구나 볼 수 있습니다 만, 그 뒤에 숨어있는 진실을 보는 눈은 누구나 가지고있는 것이 아닙니다. 누구나 공감할 수 있도록 숫자의 이야기<ナンバーズ>로 쉽게 풀어 보자.

소스 = 클라우드 작품

AI의 학습 데이터 플랫폼 기업 클라우드 웍스가 최근 흥미로운 조사 결과를 발표했습니다. 회원 2600 명을 대상으로 실시한 ‘데이터 라벨 현황 분석’조사에서 응답자의 절반 이상 (54.3 %)이 현재 직장인 (43.8 %)와 자영업자 (10.5 %) 고 답했다 것입니다. 의외로 많은 사람들이 부업으로 데이터 레이블을하고있었습니다.

부업 본업의 벌이가 충분하지 않을 때 선택할 수있는 추가 소득 보장 원입니다. 최근에는 코로나 19가 장기화하고 소득의 불안정성이 커지면 부업에 눈을 돌리는 사람도 많아지는 경향 것입니다. 잉크가 올해 6 월에 발표 한 ‘투잡 구직 현황’을 보면, 응답자의 45.1 %가 ‘코로나 19에서 본업의 수익이 감소 투잡을 선택했다 “고 대답했다.

실제로 통계청이 발표 한 ‘2020 년 2 분기 가계 동향 조사」에서는 소득 하위 20 %의 근로 소득이 상위 20 %보다 4.5 배 이상 감소했다는 결과가 나와 있습니다. 조금 특별한 상황이지만, 코로나 확산 나이 절정이었다 올해 3 월에는 모 항공사와 같은 대기업 직원도 무급 휴직에 들어가거나 임원 급여의 60 %를 반납하기도 했죠 . 핵심은 현재의 계층과 빈부를 넘어 누구 언제든지 경제적 불안에 넣을 수 있다는 우려가 아무래도 사람들이 부업에 관심을 갖게 해제 한 이유이다.

그 대표적인 부업에는 어떤 것이 있을까요? 전통의 대리 운전과 최근 수요가 급증했다 라이더 (배달 기사)가 떠 오릅니다. 물론이를 전업으로하는 분도 많을 파트 타임 근무를 유연하게 할 수 있다는 점에서 기본적으로 좋은 부업 조건을 가지고 있습니다. 여기에 지난달 23 일 배달 대행 업체 ‘바로 옆’배달 실행 건수가 1 년 전에 비해 158 % 급증했다고 밝혔다 거예요. 최근 사회적 거리를 둔다 일반화되고 비 대면 배달 수요가 증가하고있는 것입니다. 그러나 요즘에는 장벽이 있습니다. 대부분 면허가 필요하며, 근무 중 사고 발생률도 높다.

최근 라이더 5000 명 증원을 밝혔다 확실히 높이 / 사진 = 오른쪽과

데이터 레이블 부업 왜 주목 받고?

결국 수익은 조금 적어도 비교적 안전하고 누구나 쉽게 할 수있는 부업에 대한 관심이 높아지고 있는데요. 예전에는 농담 기간 “인형 눈 붙이기”부업을한다고했지만, 최근에는 ‘디지털 버전의 인형 눈 붙이기 부업’라는 별명으로 데이터 레이블이 주목 받고 있습니다. 특히 올해 라벨 수요가 증가하고있는 이유는 전달과는 달리, 코로나 19-0하지 않습니다. 인공 지능 (AI)의 발달과 국내 AI 능력을 발전시키고 자하는 정부의 의지가 적시에 들어 맞은 결과 네요.

정부는 올해 ‘디지털 뉴딜’의 핵심 사업으로 “데이터 댐 ‘구축 사업을 들었습니다. 데이터 댐은 공공 및 민간 네트워크에서 생성 된 데이터를 수집하고이를 가공 · 활용하도록 유도함으로써 인공 지능의 고도화와 고용 창출이라는 효과를 동시에 얻고 자하는 사업입니다.

프로젝트의 규모도 적지 않습니다. 관련 사업의 추진을 위해 올해 총 4991 억원의 추경 예산이 편성되어 데이터 댐 7 개 분야 중 ‘AI 학습 데이터 구축 사업’에만 예산의 59 % 인 2925 억원이 투입 될 예정 입니다. 사실상 학습 데이터를 구축하기위한 데이터 댐 봐도 좋을만큼군요.

이 예산이 투입되는 정부의 과제는 총 1920 개 기업 및 기관이 신청 해 4.2 대 1의 높은 경쟁률을 보였다 마지막으로 최종 584 곳이 선정되었습니다. 그리고 앞으로 이들 기업에 필요한 인재가 바로 “데이터 라벨”입니다. 본격적인 과제 수행이 시작된 후부터 라벨 수요도 이전보다 늘어날 수밖에 없다는 것을 예측해볼 수 있습니다. 정부도 데이터 댐 사업에 약 10 만개의 신규 일자리가 창출 될 것으로 기대하고 있습니다.

인형 눈 붙이기는 하이테크 산업에서도 계속되고있다 (?) / 사진 = 픽사 베이

인공 지능과 사람이 공존 할

그런 다음 데이터 레이블은 대체 무엇을 하냐고요? 쉽게 설명합니다. 바로 사람이 인공 지능을위한 학습 자료를 만들어주는 것입니다.

어렸을 때, 우리는 그림책에 그려진 동물과 이름을보고, 또는 그것을 읽어주는 부모를 통해 동물의 개념을 학습했습니다. 인공 지능이 지식을 습득하는 방법도 변경되지 않습니다. 만약 호랑이가 밀린 사진이 있으면 사람이 사진에 호랑이가 나온 부분을 표시 한 후 “호랑이”라는 레이블 (이름표)를 붙여 주면 인공 지능이 표시된 호랑이 사진 의 특징을 반복 학습하고 호랑이를인지 할 수있게되는 것입니다.

그런데이 물질은 그 누구도 아닌 사람이 직접 만듭니다. 사람은 간단한 일이지만 인공 지능이 결코 혼자서는 할 수없는 것입니다. 또한 인공 지능, 좋은 학습 자료가 많이 주어진다수록 정확도가 높아집니다. 정부가 국내 인공 지능 수준을 높일 및 학습 데이터의 구축에 막대한 예산을 쏟아 붓는 이유도이 때문입니다.

국내뿐만 아니라 세계 시장도 빠르게 성장할 것으로 보인다. 글로벌 시장 조사 기관에 따르면, 향후 6 년간의 데이터 라벨 시장은 연평균 28.4 % 씩 성장하여 2026 년에는 4 조원 이상의 규모를 형성 할 것으로 예측됩니다.

데이터 레이블도 종류는 다양하지만 대부분의 기본적인인지 능력과 컴퓨터 사용 능력이 있으면, 언제 어디서나 누구나 쉽게 할 수있는 것입니다. 특히 요즘처럼 부업 수요는 많지만, 고용이 제한된 상황에서는 더욱 주목 될 수밖에 없다.

데이터 레이블의 작업 사이클과 평균 작업 시간 / 자료 = 클라우드 작품

최저 시급 이상은 벌 수 있습니까?

또한 부업을 선택함에있어서 중요한 것은 역시 수입입니다. 데이터 레이블은 과연 얼마나 벌 수 있나요? 보고서를 발간 한 클라우드 웍스 측에 문의 해 보았습니다.

Q. 보고서에 나온 것처럼 평균 2 시간의 일을한다고했을 때의 평균 소득은 얼마입니까?

A. 고정 이진 없습니다. 먼저 작업 할 수있는 프로젝트가 필요하며, 작업의 난이도에 따라 보상의 차이가 크기 때문입니다. 그래서 노동자들도 고정 된 시간에 근무하는보다 항상 연결되어 조금씩 일이 많습니다.

예를 들어, 프로젝트 하나당 2 시간 미만의 작업에 4 만원까지 벌 수 있지만, 일부이며, 프로젝트의 성격에 따라 작업자의 요구 사항도 다릅니다. 예를 들어 “TOEIC의 몇 가지 포인트 이상의 사람”또는 일부 설문 조사의 경우 특정 차량을 보유하고있는 사람 만이 참가할 수있는 프로젝트도 있습니다. 그래도 회사 정책에 숙련 기준으로 최저 시급 이상은 확보에 설계하고 있습니다.

Q. 코로나 19 확산 후 작업자 수가 증가했는지?

A. 지난해까지 20 ~ 30 대 여성이 전체 노동자의 70 % 이상이면 코로나 19이 발생한 올해 초 이후 30 대 남성의 비율이 증가했다. 또한 작업자가 증가 프로젝트 공급보다 수요가 많아지면서 기업이 필요로하는 데이터의 난이도도 높다 는데요. 최근 정부의 데이터 바우처 사업 등을 통해 이달 초부터 프로젝트의 공급이 다시 증가하고있는 상황입니다.

부업으로의 적합성 OK, 직업으로?

아마 수익이 충분한 수준인가에 대해서는 개인의 기대치에 따라 평가가 좀 나뉘는 것 같습니다. 어쨌든 안전하고 시공간의 제약없이 육체 노동이 수반되지 않는 환경에서 최저 시급 이상 벌이가 보장 경우 소득이 높은 다소 위험한 부업보다 괜찮은 구석도 분명 하겠지요. 또한 비 대면이 강조되는 코로나 시국에서 완전히 비 대면 부업적인 데이터 라벨의 가치가 잠재적으로 높은 평가 될지도 모릅니다.

마지막으로, 이런 생각도해볼 수 있습니다. “데이터 라벨은 부업을 넘어 일이 될 수도 있을까?” 이것은 과거 AI 시작 “스빠부 에이아이 ‘을 취재했을 때도 긍정적 인 답변을 얻었다 질문입니다. 클라우드 작품도 데이터 라벨이 직업에 확장 할 수있는 가능성이 충분히 있다고 대답했습니다.

데이터 레이블은 처음에는 데이터를 수집하고 처리하는 ‘노동자’로 시작했지만 충분한 경험과 내부 평가에 합격 한 자에 라벨 결과를 평가하는 ‘검수자 “역할이 부여 됩니다. 그리고 검수자가되고 나서 처리 할 수있는 작업량이 크게 늘어나므로 수입도 크게 증가 할 것으로 설득한다. 현재 데이터 레이블에 고소득을 올리고있는 사람도 대부분이 검수라고합니다. 또한 이들 중 우수한 사람은 계약직으로 채용하고 있다고하네요.

코로나 19에서 모두 힘든 상황이지만, 생존을위한 수단은 다양합니다. 그 속에서 또 누군가가 새로운 기회를 잡을 수있을 것입니다. 정부도 데이터 레이블과 같은 산업의 발전에 기여하고 수익 창출도 가능 일을 앞으로 더 발굴 해 주었으면 바람입니다.

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