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배랑라래 (25-06-04 00:12)
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마크 그레이엄·제임스 멀둔·캘럼 캔트 지음｜김두완 옮김｜흐름출판｜348쪽｜2만4000원
많은 이가 AI의 머신 러닝을 버튼 하나만 누르면 인공지능이 웹상의 데이터를 ‘알아서’ 습득하는 것으로 생각한다. 그러나 영국 옥스퍼드대 인터넷연구소 교수, 에식스대 정치학 교수와 노동사회학 강사가 함께 쓴 이 책은 “오늘날의 AI가 완전히 자율적으로 작동한다는 개념은 18세기 후반 유럽에서 인기를 모았던 메커니컬 터키 사기극과 유사하다”고 말한다. 메커니컬 터키란 자동으로 체스를 둘 수 있다고 소개된 실물 크기 나무 인형. 그러나 사실 기계 속에 인형을 조작하는 인간 체스 마스터가 숨어 있었다. “오늘날의 AI가 완전히 자율적으로 작동한다는 개념도 이와 유사2010년대박주식
한 거짓에 기반한다. 정교한 AI 소프트웨어도 수천 시간의 저임금 노동이 투입된 결과물이다.”
이처럼 저자들은 AI가 ‘자율 기계’라는 개념을 반박하며, ‘추출 기계(extraction machine)’에 가깝다고 주장한다. ‘추출 기계’란 인간의 지식, 감정, 창의성, 시간, 육체적 노동과 같은 자원을 흡수해 데이터를 생성하고, 이를 알양귀비 릴게임
고리즘으로 가공해 자본과 권력으로 전환하는 기술적·경제적 구조를 일컫는다.
실리콘밸리의 고학력 엔지니어들이 AI를 만들고 유지하는 인력의 주축이라 생각하면 오산이다. 화려한 첨단 테크 산업의 이면에 ‘인형 눈 붙이기’처럼 반복적인 저임금 노동을 하는 이들이 있다. 우리가 매일 사용하는 AI 서비스는 이 ‘보이지 않는 노동자’들의 반복적인 홈센타 주식
클릭과 태깅, 그리고 분류 작업의 결과다.
저자들은 "AI는 '자율 기계'가 아니라 인간의 노동을 빼먹는 '추출 기계'"라고 말한다. 사진은 AI Genspark가 'AI는 인간을 먹고 자란다' 서평과 함께 실을 삽화를 그려달라는 요청에 생성한 결과물. /Genspark·곽교육관련주
아람 기자
저자들은 우선 데이터 주석 작업자(data annotator)에 주목한다. 이들은 엄청난 양의 데이터를 정제된 학습 데이터 세트로 바꿔 컴퓨터 알고리즘이 학습할 수 있도록 돕는다. AI 훈련에 필요한 시간의 약 80%가 데이터 세트 주석 작업에 쓰이고 있다.
책은 우간다황금성게임다운받기
의 한 데이터 주석 회사에서 일하는 애니타의 이야기를 전한다. 그는 자율 주행 차량 회사의 프로젝트에 참여하며 운전자 영상을 시간 단위로 검토한다. 운전자가 집중력을 잃는 순간이나 졸고 있는 상태로 보이는 장면이 있는지를 확인해 표시한다. 그가 검수한 데이터는 운전자 얼굴 표정과 눈 움직임을 기반으로 한 ‘실내 행동 모니터링 시스템’을 구축하는 데 활용된다.
사무실 풍경은 콜센터와 유사하다. 어두운 조명 아래 수백 명의 작업자가 모니터 앞에 앉아 있다. 이들은 주당 최소 45시간 이상을 극도로 집중해 일한다. 때로 무급 초과 근무까지 해야 하지만 임금은 미화로 월 200달러, 시간당 약 1.16달러(약 1600원)에 불과하다. “왜 이런 방식의 노동이 필요할까? AI 모델을 훈련하려면 엄청난 양의 데이터가 필요한데 이 데이터를 AI 시스템에 곧바로 입력할 방법은 없다. 애니타 같은 노동자들이 데이터를 정리하고 꼬리표를 붙여야만 AI가 이를 이해할 수 있다.”
저자들은 북반구 AI 기업들이 외주를 주는 데이터 주석 회사 대부분이 남반구 제3세계 국가를 기점으로 운영되며, 노동력을 값싸게 착취한다는 사실을 지적한다. 이를 ‘디지털 식민성’이라 명명하며, 이 개념을 AI가 도출한 결과물에도 적용한다. 2021년 신규 AI 박사 학위 취득자의 78.7%가 남성일 만큼 AI 업계는 압도적으로 ‘백인 남성’이 주도하고 있다. 이들이 개발한 알고리즘은 백인 남성의 시각을 편향적으로 반영할 수밖에 없다는 것이다. “미국에선 AI가 범죄자의 재범 가능성을 점수로 매기면, 판사들은 이 점수를 참고해 형량을 결정하는데, 이 과정에서 같은 범죄라도 유색인종이 더 높은 점수를 받아 더 무거운 처벌을 받는 사례가 보고되고 있다.”
최근 챗GPT를 이용해 사진을 지브리풍으로 변환하는 유행이 일며 저작권 논쟁이 뜨거웠다. AI는 이처럼 예술가들의 창작물을 먹고 자라기도 한다. 누구나 AI 이미지 생성기를 통해 특정 아티스트의 독특한 스타일을 쉽게 흉내 낼 수 있지만 원작자에게는 어떤 보상도 돌아가지 않고, 이름조차 언급되지 않는 경우도 많다. 오픈 AI가 배우 스칼릿 조핸슨의 목소리를 모방해 논란이 일었던 것처럼 수많은 성우가 자신도 모르는 새 AI 음성 시스템에 목소리를 도난당하고 있기도 하다.
저자들이 10년간 전 세계 AI 산업 관련자 200명을 인터뷰해 쓴 책으로 원제는 ‘Feeding Machine’. 사례 연구가 정교하고, AI의 기본 원리가 잘 설명돼 있어 AI 입문서로도 손색이 없다. 다만 지난해 출간된 책이라 GPT-4o 등장 이래 급속히 바뀐 국면이 반영되어 있지 않고, AI 관련 노동자들의 단합을 해결책으로 제시하는 결론은 다소 허망하다.
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