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실제로 공공 부문의 데이터 라벨러 일자리는 최근 1년간 ‘3분의 1토막’이 났다. 4일 이데일리 취재 결과 정부가 AI 학습용 데이터 구축을 위해 창출한 데이터 라벨러 고용 인원은 2020년 4만165명, 2021년 4만2917명, 2022년 8만4257명으로 늘었으나 지난해엔 2만9509명으로 급감했다.
정부가 진행한 AI 데이터 학습 프로젝트도 2020년 92개(170종 데이터), 2021년 134개(190종), 2022년 213개(310종)로 늘다가 지난해 118개(146종)로 1년 만에 반토막 났다. 정부는 올해 70종의 데이터를 구축할 계획이라 프로젝트 수는 더 줄어들 전망이다. 정부가 교육비를 지원하는 ‘내일배움카드’에서도 데이터 라벨러 양성 과정은 지난해 12월 말까지만 모집하고 더이상 지원하지 않기로 했다.
문제는 정부 주도로 양성한 데이터 라벨러들의 일자리가 빠르게 줄어들며 시장에 공급자(라벨러)만 늘어나자 민간 분야에서 ‘단가 후려치기’가 일어나고 있다는 점이다. 지난해 말 한 민간 업체가 진행한 해상 자율주행 관련 프로젝트의 라벨링 단가는 10원이었다. 사진 1장에 들어 있는 데이터를 ‘박싱’(AI에 학습시키고자 하는 이미지를 추출하는 작업)하고 각주를 다는 데 10원을 줬다는 의미다. 자율주행과 의료 등 일부 분야는 안전과 관련이 깊어 여전히 챗GPT가 아닌 라벨러를 통해 데이터를 학습시킨다. 이 프로젝트에 참여한 한 데이터 라벨러는 “2년 전 정부 주도 프로젝트였다면 건당 300원은 줬을 것”이라며 “최소 70~80원 수준은 돼야 최저임금만큼 벌 수 있는데 지금은 50원 이상 되는 일감을 찾기가 어렵다”고 말했다.
데이터 라벨러들의 고용 안전망도 나아지지 않았다. 정부는 2020년 당시 과학기술정보통신부, 환경부, 산업통상자원부, 고용노동부 등 4개 부처 장관과 경제부총리로 구성된 ‘한국판 뉴딜 당정 추진본부’를 꾸리고 고용부 장관에게 안전망 강화 역할을 부여했다. 그러나 정부 주도의 프로젝트조차 플랫폼을 통해 라벨러를 고용하는 행태는 바뀌지 않았다. 라벨러들은 법적 지위가 근로자가 아닌 ‘노무 제공자’인 탓에 최저임금에 못 미치는 돈을 받아도 근로기준법 등의 보호를 받지 못하는 실정이다. 국회입법조사처 손혜원 조사관은 지난해 말 보고서에서 “AI 전환을 성공적으로 견인하기 위해선 고용 취약 근로자 등 대상별 특성을 고려해 정책적으로 지원하는 데 중점을 둬야 한다”고 했다.