주요 AI 기업들은 아프리카와 아시아에서 저렴한 데이터 라벨링 작업자를 단계적으로 줄이고, 더 똑똑한 모델을 훈련시키는 데 도움을 줄 숙련되고 고임금의 전문가를 고용하고 있습니다.
이전에는 데이터 라벨링 작업자에게 주로 간단한 주석 작업이 주어졌습니다. 그러나 AI 기업들은 모델 개선을 위해서는 훨씬 더 많은 양의 데이터가 필요하다는 것을 깨달았습니다. 그 결과, 작업자들은 더욱 빠른 속도로 하루에 수백 건의 작업을 완료해야 했고, 이는 업계 전문가에 대한 수요 증가
Scale AI, Turing, 및 Toloka는 전문가를 추가로 채용하고 있습니다
오픈AI의 o3 비롯한 "추론" 인공지능 시스템의 개발은 케냐와 필리핀 같은 국가에서 저임금 노동자에서 숙련된 인력으로의 전환을 가속화했습니다.
Scale AI, Turing, Toloka와 같은 기업들은 이미 생물학 및 금융 분야의 최고 전문가들을 고용하여 AI 팀이 더욱 정교하고 복잡한 학습 데이터 세트를 생성할 수 있도록 지원하고 있습니다.
톨로카의 CEO이자 공동 창립자인 올가 메고르스카야는 "AI 업계는 오랫동안 모델과 컴퓨팅에만 집중해 왔고, 데이터는 항상 AI에서 간과되어 온 부분이었습니다. 이제야 비로소 [업계]가 학습에 있어 데이터의 중요성을 인정하고 있습니다."라고 언급했습니다
Scale AI, Turing AI, 그리고 Toloka는 최근 전략 전환 이후 투자자들의 관심이 높아졌습니다. Meta는 6월에 Scale AI에 150억 달러를 투자하며 기업 가치를 290억 달러로 끌어올렸습니다. 3월에는 Turing AI가 22억 달러의 기업 가치로 1억 1100만 달러를 유치했고, 5월에는 Bezos Expeditions가 Toloka에 7200만 달러를 투자하는 데 앞장섰습니다.
튜링은 전문가들에게 현재 급여보다 약 20% 더 많은 급여를 지급합니다
케냐 데이터 라벨러 협회 회장인 조안 키뉴아는 라벨러들이 이제 현지 언어와 문화적 차이에 대한 이해를 바탕으로 해야 하는 업무를 수행하도록 요구받고 있다고 설명했습니다.
또한, 조직에서는 AI가 생성한 콘텐츠를 사람이 검토하는 품질 보증 역할이 증가하는 추세를 보이고 있습니다. OpenAI, Anthropic , 그리고 Google이 인간 지능을 뛰어넘을 수 있는 모델 개발을 위해 노력함에 따라, 데이터 정확성과 전문가 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.
데이터 라벨링 회사인 튜링 AI의 공동 창립자 겸 최고 경영자인 조너선 시다르트는 AI 모델을 개선하기 위해서는, 특히 복잡한 작업에서 실제 인간의 사용 데이터를 활용한 훈련이 필요하며, 그러한 시나리오에서 모델이 어떻게 한계를 드러내는지 이해해야 한다고 주장했습니다.
그는 심지어 완전히 발전된 AI 시스템은 물리학자뿐만 아니라 시스템 구축에 필요한 모든 분야의 최고 전문가들보다도 더 똑똑해질 수 있다고 언급했습니다.
그는 튜링이 전문가들에게 현재 소득보다 20~30% 높은 급여를 지급한다고 덧붙였습니다. AI 기업들이 데이터에 투자하는 예산은 전체 예산의 10~15%에 불과하지만, 컴퓨팅 자원에 투입되는 막대한 금액과 비교하면 여전히 상당한 재정적 투자입니다.
톨로카의 메고르스카야는 또한 인공지능 모델이 문제를 단계별로 해결하는 방식을 보여주는 사고 과정과 같은 기능은 문제를 더 작은 구성 요소로 분해하는 인간 전문가의 시연을 통해 개발된다고 주장했습니다.
