20여 명의 젊은 직원들은 컴퓨터 화면을 통해 사진과 동영상을 보고 데이터 라벨 작업(인공지능의 사물 인식을 돕기 위해 동영상을 확인하는 작업)을 하고 있다. 그들이 작업하는 사진과 동영상은 승용차, 신호등, 빵, 우유, 초콜릿 등 다양하다.
소도시의 수많은 스타트업이 중국의 방대한 동영상이나 감시 영상에 라벨을 하는 사업에 뛰어들고 있다.
딥러닝 학습에 가장 중요한 것은 데이터입니다. 보통 지도학습을 많이 사용하는데 여기에는 라벨이 필수적입니다. 예를 들어, 강아지 사진에는 강아지, 고양이 사진에는 고양이라고 태그가 붙어있어야 학습이 가능합니다.
중국에서 값싼 노동력으로 이런 라벨을 작성하는 회사가 늘고 있다고 합니다. 인공지능이 일자리를 만드는 좋은 예라고 할 수 있는데요. 문제는 이런 업무는 지속적이지 않다는 것입니다.
한번 데이터를 만들어 놓으면 더이상 사람의 도움이 없어도 됩니다. 계속 다른 분야의 라벨을 만들어야 하는데 언제까지 계속 될 수 있을까요. 또한 앞으로 기술이 더 발전하여 비지도학습으로 기계가 스스로 배울 수 있다면 이런 라벨링 자체가 필요하지 않습니다.
과거 전화교환원처럼 잠시 나타났다 사라질 직업이 될 것 같습니다.