AI 시대, 인간의 노동은 어떻게 변할까?

Generative AI and Labor-Power, Hype, and Value at Work

생성형 AI, 데이터로 만들어진 창작의 한계

Data & Society 연구소가 발표한 리포트에 따르면, 생성형 AI는 대규모 데이터를 학습하여 텍스트, 이미지, 음성 등을 생성하는 기술로, 현재 AI 혁신의 중심에 서 있다. OpenAI, 구글(Google), 메타(Meta)와 같은 기술 기업들이 주도하며, ChatGPT, DALL-E, 미드저니(MidJourney) 같은 대중적인 애플리케이션뿐 아니라 Zoom, Slack, Duolingo 같은 기업용 도구에도 통합되고 있다.

이 기술은 주로 데이터 패턴을 학습하여 결과물을 생성하지만, 인간과 같은 창의적 사고를 재현하지는 못한다. 특히, AI는 “환각”이라고 불리는 오류를 생성할 수 있다. 이는 잘못된 정보나 허구를 사실처럼 제공하는 문제로, 법률이나 의료 같은 고위험 분야에서 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 법률 분야의 AI 도구는 17%에서 33%의 오류율을 기록했으며, 뉴욕에서는 잘못된 AI-generated 사례로 변호사들이 제재를 받기도 했다.

시간당 2달러, 케냐 노동자가 정제하는 AI 데이터

생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 수집, 정제, 라벨링하는 작업을 기반으로 한다. 이러한 작업은 주로 데이터 노동자들이 수행하며, 다수는 개발도상국에서 낮은 임금으로 일하고 있다. OpenAI는 케냐에서 시간당 2달러 이하의 임금을 지급하며 콘텐츠 정화 작업을 맡긴 사례가 있다. 이 과정에서 데이터 노동자들은 종종 윤리적 문제와 열악한 근무 조건에 직면한다.

또한 예술가와 작가들은 자신의 콘텐츠가 동의 없이 AI 학습 데이터로 사용되며 저작권 침해 논란이 발생하고 있다. YouTube의 48,000개 이상의 채널 콘텐츠가 AI 학습에 사용되었고, 작가 및 예술가들은 공정한 보상과 동의를 요구하며 소송을 제기하고 있다. 학계에서도 논란이 이어지고 있는데, 일부 학술 출판사는 연구자의 동의 없이 AI 학습에 논문 데이터를 제공한 사례가 발견되었다.

Duolingo부터 네바다 실업 수당까지: AI가 직장에 스며드는 방식

생성형 AI는 직장에서 자동화와 증강의 도구로 빠르게 자리 잡고 있다. Zoom은 회의 내용을 자동으로 요약하며, Slack은 회사 내 문서를 기반으로 질의응답을 제공한다. Duolingo는 AI를 활용해 학습자 맞춤형 언어 교육을 제공하며, 네바다는 실업 수당 심사에 AI를 도입해 업무 속도를 대폭 향상시켰다.

그러나 이러한 도입은 긍정적인 면만 있는 것이 아니다. 생성형 AI는 노동을 자동화하여 효율성을 높인다고 주장하지만, 종종 새로운 형태의 데이터 추출과 노동 가치 폄하를 동반한다. 예를 들어, AI는 단순한 “첫 초안 작성”을 도와준다는 명목으로 인간 편집자들에게 더 많은 수정을 요구하며, 이러한 과정에서 노동 가치는 줄어든다.

또한 초급 또는 입문 단계의 직업들이 가장 먼저 영향을 받는다. 애니메이션 산업에서는 주니어 아티스트들의 역할이 AI 도구에 의해 대체되고 있으며, 이는 경력 개발의 기회를 제한하고 업계 다양성을 감소시킬 수 있다. 이러한 경향은 법률, 미디어 등 다른 산업에서도 발견되고 있다.

데이터 센터의 전력 과부하: AI의 환경적 대가

AI는 인터넷에서 수집한 방대한 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 편향된 데이터를 포함할 가능성이 높다. 이는 특정 집단에 대한 차별적인 결과를 초래할 수 있으며, 고위험 분야에서 특히 심각한 영향을 미칠 수 있다. 또한 LLM(대형 언어 모델)은 비영어권 언어에서 더 낮은 성능을 보이며, 글로벌 남반구 국가의 언어와 문화적 맥락을 간과할 위험이 있다.

더불어, 생성형 AI는 물과 전기를 대량으로 소비하며, 데이터 센터가 지역 환경에 부담을 줄 수 있다. 예를 들어, 멤피스의 한 데이터 센터는 전력망에 과부하를 주고 산업 오염을 유발했다는 비판을 받았다.

내 데이터로 학습하는 AI, 점점 잃어가는 통제권

AI는 노동자의 데이터를 수집, 분석, 활용하며 점점 더 강력한 데이터 기반 기술로 발전하고 있다. 그러나 이 과정에서 노동자들은 자신의 데이터에 대한 통제권을 잃고 있다. OpenAI는 사용자 데이터를 학습에 활용하며, 일부 기업은 계약서에 직원의 데이터를 AI 학습에 사용하도록 명시하기도 한다. 이러한 데이터 수집은 동의와 보상이 부족하며, 노동자의 프라이버시와 권리를 침해할 소지가 크다.

자동화 속에서 지켜야 할 인간 노동의 가치

생성형 AI는 기술 발전의 상징이지만, 인간 노동을 데이터로 환원하거나 폄하할 위험을 동반한다. AI의 통합은 단순히 효율성을 추구하는 것을 넘어 노동의 가치와 인간의 역할을 다시 정의해야 하는 과제를 안고 있다. 따라서 노동자의 권리 보호와 공정한 AI 활용을 위한 법적, 사회적 장치가 필요하다.

AI 기술이 공정하고 윤리적으로 활용되기 위해서는 데이터 소유권, 윤리적 기준, 산업 규제가 강화되어야 한다. AI의 발전이 인간의 노동 가치를 존중하며 사회적 이익으로 이어질 수 있도록 다양한 이해관계자가 협력해야 할 것이다.

해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.