AI산업이 모두의 일상에 스며들 정도로 대중화하면서 관련한 새로운 직업들도 속속 생겨났다. 데이터라벨러도 그 중 하나. 말 그대로 사진, 동영상, 소리 등 모든 데이터에 ‘라벨’을 달아주는 일로, 쉽게 말하면 인공지능이 데이터를 배우고 인식할 수 있게 라벨을 주입해 가르치는 역할을 한다. 컴퓨터 사용에 익숙하다면 누구나 도전할 수 있어 은퇴한 중장년층에게도 인기를 얻고 있다.
AI를 가르치는 선생님?
AI가 세상을 이해하고 인식할 수 있게 라벨을 붙이는 일
인공지능(AI) 시대가 도래하면서 관련 일자리도 점점 늘고 있다. 그런데 IT 일자리는 청년층의 전유물이라는 편견이 있었다면 나이와 경력에 관계없이 시도해볼 수 있는 데이터라벨러에 관심을 가져볼 만하다. 2022년 한국고용정보원은 관리・경영・사무・행정 분야 33개 신생 직업을 공개한 바 있는데, 데이터라벨러도 그중 하나다.
데이터라벨러는 한마디로 AI가 스스로 학습할 수 있게끔 데이터를 가공하는 직업이다. AI가 학습하는 데이터를 쉽게 인식할 수 있게 텍스트, 사진, 동영상, 사운드 등에 등장하는 대상을 수집하고 가공하는 일을 한다. 사람보다 AI가 더 똑똑한 시대라고들 하지만, 그 AI를 만들어 내기 위해서는 사람 손을 거쳐 방대한 양의 데이터를 일일이 입력해 AI를 학습, 훈련시켜야 하는데 바로 그 역할을 하는 것.
쉽게 말해 AI가 세상을 배우고 인식할 수 있게 가르쳐 주는 선생님이라고 할 수 있다. 사진 속 사물이 무엇인지를 알려주거나 대화형 AI가 편향되거나 혐오 표현을 하지 못하게 가르치는 등 AI 학습에 필요한 대부분을 데이터를 구축하는 일을 한다.
AI 기술이 일상화되고 발전하면서 데이터라벨러는 유망 직업으로 주목받고 있다. 실제 한국인공지능협회가 주관하는 인공지능 데이터 전문가(AIDE) 자격증은 제도가 신설된 지 1년 만에 시험 응시자가 1만6,000명을 넘었을 정도라고. 단순하고 반복적인 작업이 주된 일이라 컴퓨터만 다룰 수 있다면 누구나 도전할 수 있다는 점이 장점이자 단점이 될 수 있지만, 데이터라벨러도 전문화가 되는 추세여서 AI 산업이 성장할 수록 일자리 전망은 밝다는 게 업계 전문가들의 의견이다.
구체적으로 어떤 일을 할까?
바운딩박스부터 세그멘테이션까지, 입문이 어렵지 않아요
데이터라벨러의 주업무는 ‘데이터 분류 및 태깅’이다. 주어진 데이터(이미지, 텍스트, 오디오 등)에 라벨을 붙이거나 분류하는 작업이다. 예를 들어 ‘바운딩박스’라는 작업은 이미지나 영상 안에서 특정한 물체를 찾아 바운딩(영역 설정)하고 이름을 붙이는 일이다. 만약 AI가 학습해야 하는 정보가 ‘빨간불 켜진 신호등’이라면 사진에서 이 영역에 사각형 박스를 지정하고 ‘정지 신호’라는 정보를 입력하는 식이다.
‘세그멘테이션’이라는 작업은 이미지에 있는 사물이나 공간을 색칠하는 방식으로, AI가 이미지 내 사물을 보다 정교하게 인식할 수 있도록 돕는 작업이다. 만약 ‘자동차가 달리는 도로’ 이미지가 있다면 도로, 자동차, 하늘, 구조물 등을 각각 구분될 수 있도록 경계를 따라 색칠한다. 이처럼 데이터라벨링 업무는 크게 ▲바운딩박스 ▲폴리곤 ▲OCR(광학문자인식) ▲ 개체추적 ▲ 세그멘테이션 ▲ 3D 라이다 등 세분화돼 있고 각각의 작업 난이도도 달라, 입문을 하고 숙련이 되면서 다양한 일들을 경험할 수 있다.
🔎 수입은 얼만큼 될까?
보수는 대부분 시급보다는 라벨링을 완료한 작업 건수에 따라 지급된다. 건당 3~4천 원 정도의 소액 일이 많고, 숙련도에 따라 소요시간이 다르기에, 초보자는 한 달에 1~20만 원 정도를 벌기도 하고 숙련자는 수 백만 원을 벌만큼 천차만별이다. 단, 데이터라벨러라는 직업의 가장 큰 매력은 재택으로 자유롭게 일할 수 있다는 점이라는 걸 기억해야 한다.
앞으로 데이터라벨링 분야도 전문화가 되고, 수요도 점점 늘 전망으로 당장의 수입보다는 부업으로 접근해 전문성을 늘려가는 것을 추천한다. 또 경력이 어느 정도 쌓이면 데이터 검수자로서 새로운 커리어를 만들어 갈 수 도 있다.
데이터라벨러에 도전해 볼까?
#민간자격증을 취득하며 기초부터 배워요
데이터라벨러로 일을 시작하는 데 별도의 자격 요건이 필요하진 않다. 그러나 신생직업으로서 생소하게 느껴질 수 있는 만큼 민간자격증을 취득하거나 정부기관 교육과정을 이수하면 좀더 수월하게 업계에 입문할 수 있다.
민간자격증은 여러 가지가 있지만 가장 알려진 것은 한국인공지능협회가 주관하는 인공지능 데이터 전문가(AIDE) 자격증이다. AIDE 자격증은 1, 2급으로 나뉘며 2급은 전문 작업자가 되기 위한 교육과정, 1급은 전문 검수자가 되기 위한 교육과정으로 이뤄져 있다. 작업자 과정인 2급을 수강하게 되면 ▲ 데이터 라벨링 기초 이론 ▲ 이미지・음성・영상 분류/판별 입문 ▲ 텍스트 수집 ▲ 바운딩 입문 ▲ OCR 입문 ▲ 얼굴 랜드마크 등이 포함된 커리큘럼을 수강하게 된다. 크라우드웍스 등의 교육기관에서 온라인으로 수강하고 자격증을 취득할 수 있다.
이외에 구청, 대학, 일자리센터 등 정부기관에서 수시로 운영하는 ‘데이터 라벨러 양성 교육 과정’에 참여해 볼 수도 있다. 단, 상시로 운영하지 않기에 인터넷 포털에 수시로 ‘데이터 라벨러 교육 과정’ 등의 키워드로 검색해볼 것을 권한다.
☞ ‘크라우드 웍스 아카데미’ 바로 가기
#가능한 한 다양한 데이터 라벨링 플랫폼을 살펴봐요
데이터 라벨러 관련 교육을 받았다면 바로 일을 시작할 수 있다. 데이터라벨러는 플랫폼 기업이 시행하는 프로젝트에 참여해 데이터 라벨링을 실시하고, 데이터별로 정해진 금액을 지급받는 방식으로 소득을 얻는다. 이때 금액은 작업의 종류와 난이도에 따라 달라지고, 숙련도가 높을수록 많은 소득을 올릴 수 있다.
국내에는 셀렉트스타, 라벨온, 크라우드웍스, 바운드포 등의 수많은 데이터 라벨링 플랫폼이 있다. 일단 입문을 했다면 이러한 최대한 여러 채용 공고나 프로젝트에 지원해보는 것을 추천한다. 플랫폼에 따라 일의 성격이나 분야가 다를 수 있어 1년 정도는 가능한 한 많은 플랫폼을 경험해보는 것이 도움 될 수 있다.
은퇴 후 새로운 직업이 궁금하다면?
정년 없는 고소득 기술직, 타일공 KB골든라이프X 연관 기사 보기