AI 로봇 훈련 위해 4,000명의 일상을 데이터화하는 기업들

실세계 훈련 데이터에 대한 업계 전반의 쟁탈전으로 인해 새로운 형태의 디지털 긱 워크(gig work)가 탄생했습니다. Micro1 및 Scale AI와 같은 기업들은 전 세계 수천 명의 사람들에게 일상을 기록하도록 비용을 지불하여 Tesla 및 Figure AI의 휴머노이드 로봇이 물리적 세계에서 작동하는 방식을 가르치고 있습니다. 가사 노동을 하는 동안 머리에 iPhone을 묶고 기록하는 대가로 시간당 약 15달러를 지급하는 이 새로운 노동 시장은 로봇을 유용하게 만드는 데 필요한 물리적 행동 데이터의 심각한 부족이라는 구체화된 인공지능(Embodied AI) 개발의 핵심 병목 현상을 여실히 보여줍니다.

Micro1의 AI 부사장인 아리안 사데기(Arian Sadeghi)는 "우리는 아마도 수십억 시간의 데이터가 필요할 것"이라며 자사가 현재 매달 수집하는 16만 시간의 영상으로는 불충분하다고 언급했습니다. "우리는 아직 인간 대 인간 상호작용에 대한 데이터 수집조차 시작하지 않았습니다. 지금은 가장 기본적인 가사 노동일 뿐입니다."

이 작업에는 71개국에 걸친 약 4,000명의 글로벌 인력이 참여하며, 이들은 침대 정리, 설거지, 빨래 개기와 같은 작업을 수행하는 자신을 기록합니다. LiDAR가 장착된 iPhone을 사용해야 하는 작업자들은 매주 최소 10시간 분량의 영상을 제출하며, 이는 품질 검토를 거칩니다. 이 과정은 AI 모델 아키텍처의 돌파구 이후 주요 경쟁 자원이 방대한 양의 실세계 상호작용 데이터라고 판단한 로봇 기업들의 엄청난 수요를 충족시키고 있습니다.

이러한 데이터 열풍은 기업들이 범용 로봇이라는 오랜 비전을 달성하기 위해 경쟁함에 따라 2026년까지 423억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장을 견인하고 있습니다. 데이터가 훈련에 필수적이지만, 수집 방식은 AI 시대 노동의 본질에 대한 새로운 윤리적 질문을 제기하며, 비밀 유지 계약의 장막 뒤에서 AI 시스템을 구동하는 전 세계적인 '유령 노동자'들을 양산하고 있습니다.

기계 속의 유령

인류학자 메리 그레이(Mary Gray)와 컴퓨터 과학자 싯다르트 수리(Siddharth Suri)는 AI 시스템이 자율적으로 보이게 만드는 숨겨진 인간 노동을 설명하기 위해 저임금 노동자에게 비용을 지불하여 훈련 데이터를 생성하는 관행을 '유령 노동'(ghost work)이라고 명명했습니다. 이러한 작업이 화면상의 클릭에서 화면 밖의 물리적 행동으로 이동함에 따라 닉 콜드리(Nick Couldry)와 울리세스 메지아스(Ulises Mejias)와 같은 연구자들은 일상생활의 원재료가 전 세계 인구로부터 추출되어 소수의 거대 기술 기업에 의해 가치 있는 자산으로 정제되는 '데이터 식민주의'의 일종이라고 주장합니다.

인도, 나이지리아, 필리핀과 같은 국가에 위치한 이 새로운 데이터 공급망의 작업자들은 상당한 정보 비대칭성 속에서 일합니다. 이들은 대개 자신의 데이터가 어떤 특정 고객을 위해 사용되는지, 혹은 어떻게 사용되고 저장되는지 알지 못합니다. 보수는 현지 시장에서는 경쟁력이 있을지 모르나, 수십억 달러의 벤처 캐피털 지원을 받는 로봇 기업들이 창출하는 가치에 비하면 극히 일부에 불과합니다. 데이터 라벨링 업체 오브젝트웨이즈(Objectways)의 설립자 라비 라잘링감(Ravi Rajalingam)은 로봇 회사들이 미국 소비자들이 기계를 가장 먼저 구매할 것으로 가정하기 때문에 미국 가정의 데이터가 프리미엄을 받으며, 작업자들이 베트남이나 인도의 동료들보다 최대 3배 더 많은 수익을 올리기도 한다고 전했습니다.

새로운 지정학적 경쟁

이러한 조용한 가사 데이터 수집 작업은 구체화된 AI의 패권을 향한 훨씬 더 큰 지정학적 경쟁의 한 단면입니다. 미국 스타트업들이 가정 및 공장 작업을 위한 데이터 확보에 집중하는 동안 중국은 보다 생태계 중심적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 최근 하프 마라톤에서 중국의 휴머노이드 로봇은 자율성과 신뢰성 면에서 비약적인 발전을 보였으며, 1년 전에는 극소수만이 완주했던 코스를 수십 개의 팀이 완주했습니다. 이러한 진전은 국가적 지원과 대규모 제조 확장에 힘입은 것입니다. 베이징의 링이 아이테크(Lingyi iTech) '구체화 지능 슈퍼 팩토리'는 2026년까지 1만 대, 2030년까지 50만 대 생산을 목표로 하고 있습니다.

이 경쟁에는 중요한 군사적 측면도 포함됩니다. 미국에서는 파운데이션 퓨처 인더스트리즈(Foundation Future Industries)와 같은 스타트업이 에릭 트럼프(Eric Trump)를 전략 고문으로 영입하여 전투용 휴머노이드 로봇을 테스트하기 위해 펜타곤 계약을 체결했습니다. 한편 러시아는 전담 무인 시스템 부대를 창설했으며, 중국 정부는 민간 기술 기업들을 군사 공급업체로 적극 전환하고 있습니다. 이 경쟁은 단순히 가정과 공장의 시장 점유율을 위한 것이 아니라 미래 전장에서의 전략적 우위를 점하기 위한 것입니다.

인간 경험의 정제

본질적으로 이 글로벌 데이터 수집 노력은 철학자 마이클 폴라니(Michael Polanyi)가 '암묵지'(tacit knowledge)라고 부른 것, 즉 균형 잡기, 접기, 물체의 무게 감지 등 인간이 완전히 설명할 수는 없지만 어떻게 하는지 알고 있는 직관적이고 체화된 기술을 추출하여 디지털화하려는 최초의 대규모 시도입니다. 이러한 행동을 기록함으로써 AI 기업들은 신체적 지식을 기계가 읽을 수 있는 데이터로 해체하려고 시도하고 있습니다.

이 역설은 교대 근무 후 침대 정리를 하는 모습을 기록하는 나이지리아의 의대생 제우스(Zeus)의 경험에 잘 나타나 있습니다. 그는 기자들에게 이것을 "흔적을 남길 기회"이자 중요한 일에 참여하는 방법으로 본다고 말했습니다. 그의 기여는 실제적이지만, 그가 남기는 흔적은 이름도 모르는 회사가 구매한 일련의 모션 캡처 데이터일 뿐이며, 그 데이터는 그가 결코 살 수 없을지도 모르는 로봇을 훈련하는 데 사용됩니다. 지식이 아는 자로부터 분리되고 있는 것이며, 이는 AI 시대의 근본적인 정치적 질문을 던집니다. 당신의 신체적 경험 자체가 원재료가 될 때, 당신이 진정으로 소유한 것은 무엇입니까?

이 기사는 정보 제공만을 목적으로 하며 투자 조언을 구성하지 않습니다.