By NIAMH ROWE, WIRED UK

2016년, 오스카리나 푸엔테스(Oskarina Fuentes)는 친구에게서 사실이라고 믿기에는 좋은 정보를 얻었다. 베네수엘라에 거주하는 푸엔테스의 삶은 생활고의 연속이었다. 니콜라스 마두로 대통령 집권 후 인플레이션 비율은 800%를 넘어섰으며, 26세인 푸엔테스는 안정적인 일자리가 없어서 여러모로 생존을 위해 허덕여야 했다.

푸엔테스의 친구가 알려준 것은 인공지능(AI) 알고리즘의 훈련 데이터 등록을 위한 집단 근로자를 찾는 호주 데이터 서비스 기업 에펜(Appen)의 채용 소식이었다. 인터넷 사용자 대부분 형태를 떠나 일종의 데이터 라벨 작업을 한다. 온라인 캡차가 요구하는 신호등 사진이나 버스 사진을 찾는 것을 그 예시로 언급할 수 있다. 그러나 법학 시험에 합격할 정도로 뛰어난 지능을 갖춘 새로운 봇의 역량을 제공하는 알고리즘은 이미지, 영상, 텍스트 등으로 구성된 데이터세트에서 훈련받은 바와 같이 단 몇 초 만에 환상적인 사진을 완성하거나 SNS에서 해로운 콘텐츠를 제거할 수 있다. 데이터세트의 훈련 데이터는 세계에서 인건비가 가장 저렴한 시장의 긱경제 근로자가 분류한다.

에펜의 고객사 중에는 아마존, 페이스북, 구글, 마이크로소프트 등이 있으며, 에펜의 데이터 분류 작업 참여 근로자 100만여 명은 광범위하지만 숨겨진 테크 업계의 일부분에 불과하다. 컨설팅 기업 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)는 2022년, 전 세계 데이터 수집 및 분류 시장 가치는 22억 2,000만 달러임을 확인했으며, 2030년이면 171억 달러로 규모가 성장할 것으로 내다보았다. 베네수엘라가 경제 재앙으로 허덕이는 가운데 푸엔테스를 비롯한 다수 대졸 국민은 에펜과 같은 크라우드소스 플랫폼의 노동에 합류했다.
 
한동안 에펜은 생명줄과 같은 존재였다. 에펜의 데이터 분류 작업은 푸엔테스가 하루 중 언제든지 재택근무를 할 수 있다는 의미였기 때문이다. 그러나 베네수엘라에서 대규모 정전이 발생하면서 며칠간 전력 공급이 중단됐다. 푸엔테스는 암흑 속에서 일을 선택할 수 없었다. 푸엔테스는 스페인어로 “더는 견딜 수 없었다. 베네수엘라에서는 살지 않는 것이 생존하는 것이다”라고 말했다. 푸엔테스의 가족은 콜롬비아로 이주했다. 현재 푸엔테스는 어머니, 할머니, 삼촌, 반려견과 함께 콜롬비아 안티오키아주의 어느 한 아파트에서 함께 거주한다.

지금도 에펜은 푸엔테스의 소득 원천이다. 작업 한 건당 수당 2.2~50센트이다. 보통 1시간 30분 동안 근무해야 1달러를 벌 수 있다. 일주일 내내 일할 수 있을 정도로 작업량이 충분할 때는 한 달간 약 280달러를 번다. 콜롬비아 최저 임금인 285달러와 거의 비슷한 수준이다. 그러나 일주일 내내 작업량이 넘쳐나는 때는 드물다. 갈수록 흔한 일이 되는 것처럼 며칠 연속으로 작업량이 없을 때는 1~2달러 이상 벌기 어렵다. 푸엔테스는 침실에서 노트북을 켠 채로 일하고, 하루 중 18시간 넘게 노트북 앞에서 한시도 떨어지지 않고 앉은 채로 언제든지 가장 먼저 들어오는 일감을 놓치지 않으려 한다. 에펜이 전 세계에 고객사를 보유한 사실을 고려하면, 작업이 들어올 때는 새벽 2시부터 일을 시작할 수도 있다.

개발도상국 전역에서 반복하여 발생하는 노동 형태이다. 동아프키라, 베네수엘라, 인도, 필리핀, 케냐와 레바논의 난민 수용소까지 데이터 분류 작업 노동 인력이 넘쳐나는 곳은 노동 비용이 매우 저렴하다. 근로자는 에펜, 클릭워커(Clickworker), 스케일 AI(Scale AI) 등과 같은 플랫폼에서 작업 한 건당 몇 센트를 받고 소규모 일거리를 구한다. 혹은 케냐 나이로비 지역의 3,000명 규모의 사마(Sama)와 같은 물리적 데이터센터의 단기 계약직 근로자로 근무한다. 사마는 타임의 콘텐츠 관리자 대상 노동 착취 탐사 보도 대상이 되었던 곳이기도 하다. ‘플랫폼 경제의 디지털 노동 시장(Digital Labour Markets in the Platform Economy)’ 저자인 플로리안 슈미트(Florian Schmidt)는 개발도상국의 AI 호활이 우연은 아니라고 본다. 슈미트는 “AI 업계는 인건비가 가장 저렴한 곳으로 유연하게 이동할 수 있다”라고 말한다. 또, 직물 제조 공장보다 훨씬 더 빠른 속도로 이동할 수 있다고 언급했다.

노스이스턴대학교 시민 AI 연구소 소장 사이프 사바지(Saiph Savage)가 전한 바와 같이 일부 전문가는 에펜과 같은 플랫폼을 새로운 데이터 식민주의 형태로 본다. 사바지는 “남미 노동자는 이미지 분류 작업을 한다. 그리고 분류된 이미지는 주로 북반구에 밀집한 선진국에서 사용할 AI에 주입된다. 새로운 일자리를 생성할 수 있으나 개발도상국 근로자의 일자리를 약속하는 방식은 분명하지 않다”라고 말했다. AI가 제시하는 목표가 그 어느 때보다 더 변하는 가운데, 근로자는 AI에 맞서 끊임없이 경쟁해야 한다. 슈미트는 “인간 근로자가 차량 주변에 경계 박스를 정확히 배치하는 방식을 교육받는다면, 어느 순간 갑자기 대규모 언어 모델이 더 정확한 답을 제시하는 순간이 올 수도 있다”라며, 테크 업계가 자율주행 차량에서 챗봇으로 사업 방향을 이동한 것을 언급했다. 따라서 틈새를 공략한 데이터 분류 역량으로는 일자리를 매우 짧은 순간만 유지할 수 있다.

슈미트는 “고객사의 관점에서 데이터 분류 작업을 조금씩 담당하는 근로자가 눈에 보이지 않는 것은 결함이 아닌 특징이다”라고 언급했다. 작업량이 매우 적은 탓에 경제적으로 데이터 분류 계약직 근로자를 개인이 아닌 집단으로 보기 더 쉽다. 이는 비정규직 노동자가 비대면 환경에서 논쟁 해결책을 찾아야 하는 상황으로 이어진다. 예를 들어, 고객사가 근로자의 답이 정확하지 않거나 근로자 임금 동결을 결정하는 상황을 언급할 수 있다.

와이어드의 취재에 응한 복수 근로자는 저임금이 아닌 플랫폼의 급여 지급 방식이 핵심 문제라고 말한다. 푸엔테스는 “작업 할당 시점이 불확실한 상황이 마음에 들지 않는다. 근로자가 작업을 구할 때까지 컴퓨터 앞에 앉아 있어야 하기 때문이다”라며, 작업 대기를 위해 컴퓨터 앞에 앉아 있는 시간도 추가 보상을 원한다고 말했다. 18세 파키스탄 출신 데이터 분류 작업 근로자인 무트마인(Mutmain)도 푸엔테스와 같은 문제를 이야기했다. 무트마인은 가족의 신분증을 이용해 15살일 당시 에펜에 가입하고는 오전 8시부터 저녁 6시까지 일한 뒤 새벽 2시부터 오전 6시까지 교대 근무를 한다. 무트마인은 “플랫폼에 항상 접속해야만 일을 놓치지 않는다”라고 말했다. 그러나 무트마인은 항상 노트북 앞에 있어도 매달 50달러 이상 벌기 어려운 상황이다.

무트마인은 에펜에 데이터 분류 작업 시 입력하는 시간만 급여 보상 시간으로 인정받는다는 점이 자신의 노동 가치를 저평가하는 것이라고 지적했다. 예를 들어, SNS 관련 작업을 하면, 1시간 당 1~2달러를 벌 수 있으나 작업을 처리하는 데 필요한 온라인 검색 시간은 임금 지급 책정 대상이 되지 않는다. 무트마인은 “실제 1시간 분량 작업을 처리하는 데 5~6시간이 걸린다. 그리고 모두 2달러를 번다. 디지털 노예를 부리는 것 같다”라고 말했다. 에펜 대변인은 작업 시 검색 소요 시간을 줄이기 위한 노력을 진행 중이지만, 고객사를 대상으로 신속하게 완료된 작업 제공과 작업자의 꾸준한 작업 간 신중하게 균형을 맞추어야 할 필요가 있다고 언급했다.

현재 푸엔테스는 베네수엘라 출신 다른 에펜 근로자가 모인 텔레그램 그룹 대화방에 접속했다. 대화방에서는 에펜 작업과 관련하여 집단 조언을 제공하고, 불만을 토로하기도 한다. 베네수엘라 에펜 근로자의 슬랙 채널 혹은 작업 중 잠깐 휴식을 위해 다른 동료와 가벼운 대화를 나누는 공간인 셈이다. 푸엔테스는 7년 동안 에펜의 데이터 분류 작업을 한 뒤 동료와 함께 알고리즘 훈련에 기여한 테크 기업의 직원으로 인정받기를 바란다고 밝혔다. 그러나 AI 분류 작업의 가장 기본적인 몇 년 단위 계약과 수당을 위한 경쟁 성공 가능성이 커질 기미는 보이지 않는다. 푸엔테스는 “기업이 데이터 분류 근로자를 언제든지 유용하지 않다고 생각할 때 버릴 수 있는 작업 수단이 아닌 기술 발전을 돕는 인간으로 보기를 바란다”라고 말했다.

** 위 기사는 와이어드UK(WIRED.co.uk)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
Millions of Workers Are Training AI Models for Pennies