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브라운대 학생 Cunyan Ma는 AI 알고리즘을 구동하는 눈에 보이지 않는 글로벌 데이터 노동력을 조명했습니다. 그는 전 세계 데이터 근로자들의 근무 환경과 임금을 담은 인터랙티브 지도를 제작하여 'AI 식민주의'를 시각화하고자 합니다. 이 프로젝트는 AI 모델의 기반이 되는 인간 노동의 어두운 측면을 탐구합니다.
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원문 바로가기로드아일랜드주 프로비던스. [Brown University] — 대부분의 사람들은 인공지능(AI)이 온라인 세계의 많은 부분을 구동한다는 것을 알고 있습니다. 소셜 미디어 게시물을 분류하거나, 운전 경로를 계획하거나, 시청할 영화를 선택하는 데 도움을 주는 방식 등입니다. 하지만 이 정교한 알고리즘 기반의 라이프스타일 큐레이션(lifestyle curation)을 가능하게 하는 인간 노동력—종종 글로벌 사우스(Global South) 지역에서 저임금으로 일하는 사람들의 노동력—은 대부분 눈에 보이지 않습니다.
브라운 대학교 학부생인 Cunyan Ma는 대학의 기술 책임, 재상상 및 재설계 센터(Center for Technological Responsibility, Reimagination and Redesign)와 협력하며 이 숨겨진 노동력을 수면 위로 끌어올리려 노력하고 있습니다. 디지털 세계의 물질적 기반을 탐구하는 지속적인 프로젝트의 일환으로, 브라운 대학 졸업 예정자인 Ma는 기술 기업들과 그들의 중개자들을 전 세계 데이터 근로자들과 연결하는 인터랙티브 지도를 제작했습니다. 이 지도는 온라인에서 자유롭게 이용 가능하며, 기존의 데이터 근로자 데이터베이스, Ma가 직접 수집한 자료, 그리고 많은 데이터 근로자들이 경험하는 상황을 묘사하는 뉴스 보도 등을 통합하고 있습니다.
Ma는 “저의 주된 동기는 AI 식민주의(AI colonialism)라는 개념을 영향력 있고 즉각적으로 접근 가능한 방식으로 시각화하는 것입니다”라고 말했습니다. “제가 채우고자 하는 공백은 우리가 데이터 근로자에 대해 아는 대부분의 것이 작가나 기자들의 일화적 보고서에 의존한다는 점입니다. 이 자료들은 근무 조건이나 임금 등에 대해 매우 상세한 정보를 제공하기 때문에 훌륭합니다. 하지만 저는 이것이 AI 식민주의가 실제로 어떤 모습인지에 대한 더 큰 그림을 채우기 시작할 수 있기를 바랍니다.”
AI 모델이 많은 것을 수행하려면 인간의 훈련을 받아야 합니다. 기본적인 수준에서는 사람들이 사진 속 객체나 문장 속 품사(parts of speech)를 단순히 라벨링하는 것을 의미할 수 있습니다. 또한 긴 음성 내용을 전사(transcribing)하거나, 챗봇(chatbots)의 좋거나 나쁜 응답에 점수를 매기거나, 의료 스캔에서 종양 경계(tumor boundaries)를 식별하는 것을 의미할 수도 있습니다. 이 작업의 상당 부분은 지루하지만, 마(Ma)는 여기에는 훨씬 더 어두운 측면이 있을 수 있다고 언급합니다. 불쾌감을 주는 이미지나 게시물을 필터링하거나, 챗봇이 그러한 콘텐츠를 생성하는 것을 막기 위해, AI 시스템은 그것을 인식할 수 있어야 합니다. 이는 데이터 작업자들이 해당 콘텐츠를 라벨링하기 위해 끔찍한 이미지나 텍스트 구절을 직접 봐야 한다는 것을 의미합니다.