데이터 라벨링

핵심 내용

데이터 라벨링은 이미지, 텍스트, 음성·영상 같은 원시 데이터에 분류값·객체 위치·문장 의미·전사 결과 등 레이블을 부여해 머신러닝 모델의 학습 데이터로 가공하는 과정이다.¹ 사람의 판단이 필요한 작업은 기업 내부 인력뿐 아니라 전문업체나 온라인 플랫폼을 통해 다수의 작업자에게 배분되기도 한다. 한국의 데이터 라벨러 실태조사는 이를 웹 기반 플랫폼 노동의 한 형태로 다루며, 작업의 단위화와 플랫폼을 통한 배분이 노동관계와 동료관계를 약화시킬 수 있다는 문제를 제기했다.² AI의 자동화된 결과 뒤에 인간의 데이터 생산·정제 노동이 존재한다는 점에서 고스트 워크를 구성하는 대표적 작업 가운데 하나이다.

각주