매체 네이버 뉴스 · 발행일 2025-12-06

쿠팡 애플리케이션의 홈 화면. photo 이신영 영상미디어 기자 날씨가 급격히 추워져 당장 내일 두꺼운 외투가 필요하다고 가정해 보자. 대형 쇼핑몰 검색창에 ‘패딩’을 입력하자 기장과 무늬, 충전재가 제각각인 패딩들이 쏟아져 나온다.

조금 더 화사하고 유행에 맞는 패딩을 원해 이번에는 ‘하얀 숏패딩’으로 검색한다. 그러자 취향에 맞는 상품들만 깔끔하게 추려진다. 단 한 번의 검색으로 보기 좋게 진열된 상품 목록.

완벽에 가까운 알고리즘 뒤에는 데이터를 ‘인형 눈 붙이듯’ 선별하는 인간 노동자들이 있다. 문서, 사진, 음성, 영상 등 각종 데이터에 주석을 달아 인공지능(AI)을 학습시키는 ‘데이터 라벨러’들이다.

그러나 AI 산업 성장과 함께 데이터 라벨러의 수요가 증가하는 반면, 그들이 안정적으로 일할 수 있는 법적·제도적 장치가 충분히 마련되지 않았다는 지적이 나온다. 알고리즘에 가려진 노동자들 서울 중구에 사는 30대 안모씨는 쿠팡에 고용돼 2024년 1월~2025년 10월, 오전 9시30분부터 오후 6시30분까지 재택으로 데이터 라벨링 업무를 해왔다.

안씨는 다양한 업무 유형 가운데 ‘서치 라벨링(Search Labeling)’ 분야를 맡았다. 앞서의 예시처럼 고객이 상품을 검색했을 때 검색어와 가장 일치하는 상품 사진만 남기고 관련 없는 데이터를 배제하는 것이 그의 업무였다.

안씨는 “고객이 치료용으로 ‘파스’를 검색했다면 스티커형 파스나 물파스는 맞게 나온 것이지만, ‘크레파스’가 나오지 않도록 걸러내는 게 내 일”이라며 “쿠팡에 올라와 있는 상품들은 거의 거른다고 보면 된다”고 설명했다. 안씨는 이 작업을 ‘틀린 그림 찾기’에 비유했지만, 실제는 그보다 까다롭다.

안씨는 “한 카테고리 안에서 걸러야 하는 상품이 30개 남짓일 때도 있고, 많게는 몇백 개에 달할 때도 있어 작업량이 들쭉날쭉하다”며 “하루 종일 셀 수 없이 클릭하다 보면 손목에 무리가 간다”라고 말했다. 또 “상품 특성을 단번에 매칭하기 어려워 고민할 땐 ‘이걸 이렇게까지 해야 하나’라는 생각도 들었다”고 말했다.

이처럼 ‘서치 라벨링’은 인간의 주관성이 개입되는 작업이기 때문에 안씨가분류하는 결과가 곧바로 알고리즘에 반영되는 것은 아니다. 대신 여러 데이터 라벨러들의 작업을 비교 검증한 뒤 최종적으로 결정되는 구조다.

안씨는 “재택근무에다가 컴퓨터만 있으면 할 수 있는 작업이라 만족도는 크게 나쁘지 않았다”고 말했다. 다만 그는 “일에 대한 성취감을 느끼기엔 어려운 구조”라며 “내가 만든 결과물을 직접 확인할 수 없고, 작업량으로만 평가되다 보니 ‘무언가를 만들어냈다’는 느낌보다는 ‘시간을 어떻게 보냈는지’만 평가되는 기분이었다”고 털어놨다.

데이터 라벨러들이 ‘유령 노동자’라고 불리는 이유다. 新노동계급 ‘불안정 노동자’ 쿠팡과 네이버 쇼핑 같은 대형 유통 플랫폼의 알고리즘이 점점 고도화되면서 AI 관련 직업들이 주목받고 있다.

2022년 12월 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 ‘AI 학습 데이터 구축’ 직무를 국가직무능력표준(NCS) 아래 정식 직업으로 인정

원문 보기 → http://weekly.chosun.com/news/articleView.html?idxno=46645

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