AI 모델 및 플랫폼

AI의 성공을 이끄는 보이지 않는 노동자들, 그러나 경력 전망은 제한적

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

최근 MIT의 Technology Review에 따르면, 웨스트 버지니아 대학교의 인간-컴퓨터 상호작용 연구소 소장인 Sapih Savage는 AI 산업에서 “보이지 않는 노동자” 문제에 대해 말했습니다. 많은 대규모 기업용 딥 러닝 애플리케이션은 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면大量의 훈련 데이터가 필요하며, 이 데이터 레이블링은 일반적으로 전 세계에 분산된 저임금 노동자들에 의해 수행됩니다.

가장 큰 그리고 가장 성공적인 기계 학습 모델은 종종 기그 워커들이 레이블을 붙인 데이터로 훈련됩니다. 기그 워커들은 Amazon의 Mechanical Turk와 같은 플랫폼을 통해 마이크로 작업/마이크로 태스크를 수행합니다. 예를 들어, 노동자들은 컴퓨터 비전 시스템이 객체를 인식할 수 있도록 이미지 내의 객체를 레이블링하거나, 디지털 어시스턴트에 사용할 수 있는 음성 인식 시스템을 위해 대화를 전사할 수 있습니다.

일부 추정에 따르면 미국의 Mechanical Turk 노동자 수는 50만 명 이상이며, 그 중 절반이 플랫폼을 통해 수입의 3/4 이상을 벌고 있습니다. Mechanical Turk와 같은 플랫폼의 기그 워커 수는 최근 몇 개월 동안 COVID-19 팬데믹으로 인해 많은 사람이 일자리를 잃으면서 증가했습니다.

Savage는 크라우드 워크 자체가 본질적으로 나쁜 것은 아니지만, 잠재적으로 착취적일 수 있다고 말했습니다. 이러한 노동자들의 대부분은 최저 임금 미만을 받고 있습니다. 이러한 직책은 또한 노동자들이 업무를 습득하거나 이력서에 쉽게 기재할 수 있는 작업을 수행하지 못하므로 정체된 경향이 있습니다. 다른 기술 회사들, 예를 들어 Microsoft (MSFT ) 또는 Google (GOOGL ),는 자체 플랫폼에서 노동자를 모집할 수 있지만, 과정은 일반적으로 동일합니다.

Savage는 대형 기술 회사들이 분산 노동자를 고용하면서 노동자들에게 낮은 임금을 지불하는 것이 의도적인 것은 아니라고 믿습니다. Savage는 기술 회사가 실제로 수행하는 작업의 복잡성과 기술 수준을 이해하지 못하고, 작업이 실제로 수행하는 시간보다 더 짧은 시간이 걸릴 것으로 예상한다고 주장합니다.

Savage는 보이지 않는 노동자들의 작업 조건과 경력 전망을 개선하기 위해 몇 가지 변경이 가능하다고 주장합니다. 작업자들이 작업을 완수하는 데 걸리는 시간을 평가하는 시스템을 만들 수 있습니다. 실제로, Savage는 작업자들이 작업을 수행하는 데 걸리는 시간을 더 잘 예측할 수 있도록 도와주는 AI 모델을 만들고 있습니다. 이 모델은 사용자에게 가장 효과적인 조언을 제공하고, 피드백을 받아서 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 작업자가 더 많은 돈을 벌고 싶다면, AI 도구를 사용하여 집중해야 할 작업을 결정할 수 있습니다.

보이지 않는 노동자들의 경력 전망을 개선하기 위해, 작업자들은 새로운 기술을 습득하는 데 도움이 되는 작업을 수행하도록 지시될 수 있습니다. 이러한 마이크로 워크 플랫폼에 작업을 게시하는 회사들은 또한 훈련 세션 외에도 인턴십과 수업을 제공할 수 있습니다. 궁극적으로, Savage는 기술 분야의 기그 워커들이 다른 기술 분야의 노동자들과 마찬가지로 권한을 부여받고 존중되어야 한다고 주장합니다. Savage는 MIT Technology Review를 통해 인용된 바와 같이,

“이것은 또한 우리의 생각을 바꾸는 것에 관한 것입니다. 최근에私は 두 명의 크라우드 워커와 만나서 그들은 실제로 자신들을 기술 노동자라고 부릅니다. 그들은 우리의 기술을 구동하는 기술 노동자이기 때문입니다. 크라우드 워커에 대해 이야기할 때, 일반적으로 그들은 끔찍한 일자리를 가지고 있다고 묘사됩니다. 그러나 이러한 사람들의 정체성을 바꾸는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이것은 단지 또 다른 기술 일자리입니다.”

Savage의 인터뷰는 기술 분야의 기그 워커들의 권리에 대한 관심이 증가하고 있는 시점에 이루어졌습니다. 최근 독일 연방 노동법원은 크라우드 워커를 근로자로서의 법적 지위를 인정했으며, 이는 독일의 크라우드 워커들의 미래 대우에 영향을 미칠 수 있습니다.

블로거이자 프로그래머로 Machine Learning Deep Learning 주제에 전문가입니다. 다니엘은 다른 사람들이 AI의 힘을 사회적善으로 사용하는 것을 돕기를 희망합니다.