AI를 위해 일한다, 데이터 노동의 등장

1. 취재착수 및 보도제작경위 ① 단독취재( ), ② 단독기획( √ ), ③ 보도자료 심층기획( ), ④ 제보( ), ⑤ 기타( ) 중 선택 후 내용을 구체적으로 기술해 주십시오. <기사소개 및 취재착수 과정> 총 5회로 구성된 <AI를 위해 일한다, 데이터 노동의 등장> 시리즈는 정부의 디지털 뉴딜 정책 발표 이후 본격적으로 대두된 ‘데이터 노동’을 종합적으로 톺아본 기획보도입니다. 정부는 지난 7월 ‘데이터댐(Data Dam)’을 구축하겠다고 발표했습니다. 1930년대 미국 뉴딜 정책의 상징 ‘후버댐’에서 착안했다는 데이터댐은 디지털뉴딜의 핵심으로 꼽혔습니다. 정부는 2025년까지 디지털뉴딜에 총 58조20000억원을 투자해 90만3000개의 일자리를 창출하겠다고 강조했습니다. 화려한 비유와 거창한 숫자들이 나열됐습니다. 하지만 정작 핵심 사업인 디지털댐의 개념부터 생소했습니다. ‘디지털댐이 대체 뭐지?’ ‘이게 왜 지금 필요한 거지?’ ‘국가재정 수십조원이 투입돼 만들어지는 일자리는 어떤 일자리지?’ 물음이 이어졌습니다. 이제 막 제시된 정책인 탓인지, 관련 보도들은 개념을 설명하거나 아직 일어나지 않은 미래의 구상을 설명하는 경우가 많았습니다. ‘데이터 노동’ 역시 대개는 ‘데이터 라벨링’으로만 등치되는 듯했고, 하루짜리 단기 체험기가 많았습니다. 대규모 재정이 투입되는 국가의 대규모 정책이 무엇이고, 왜 필요하며, 국민들의 실생활에는 어떤 영향을 미치는지, 새롭게 생기는 일자리는 어떤 노동이며 지속가능한 좋은 일자리인지 등 독자들이 피부로 느낄 수 있도록 설명해주는 일이 필요해보였습니다. 국민일보 이슈&탐사2팀은 정부기관이 주관하는 데이터 일자리에 직접 취업해 한 달간 데이터 노동을 경험했습니다. 이후 디지털 뉴딜로 만들어지는 기술이 어떻게 실생활에 적용되고, 이 과정에서 인간의 데이터 노동은 어떤 형태로 이뤄지는지 보여줬습니다. 아울러 현장의 데이터 노동자들을 접촉해 다양한 목소리를 듣고, 새로운 사회안전망이 필요하다는 점을 제시했습니다. 정부의 디지털 뉴딜 정책 발표 이후 데이터 노동을 종합적으로 다룬 첫 보도입니다. <주요 보도내용> 시리즈는 총 5회입니다. 1회는 취재팀 방극렬 기자의 ‘디지털 노동 한 달 체험기’입니다. 방 기자는 지난 9월 1일부터 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 데이터 구축 사업에 참여했습니다. 지난 8월 온라인 AI면접과 시험에 응시해 합격하고 다른 디지털 노동자들처럼 교육 및 실습 훈련을 받았습니다. 아울러 동료 근무자 수백명이 모인 실명·익명의 오픈채팅방에 들어가 이들의 생각과 반응, 대화를 관찰했습니다. 기자는 인공지능(AI)이 학습하기 위한 과학 논문을 데이터로 바꾸는 텍스트 구축 및 검토 업무에 배정됐습니다. 대개는 잘못된 띄어쓰기를 일일이 이어붙이는 업무였고, 다른 데이터 노동자가 이 일을 제대로 했는지 검토하기도 했습니다. 이 과정에서 인간이 AI 학습을 돕는 ‘비서’가 될 수 있다는 점을 짚었습니다. 오랜 시간 데이터 노동을 하면서 기존 보도에서의 하루 체험으로는 알 수 없는 경험을 전할 수 있었습니다. 장시간 데이터 노동으로 양 눈의 실핏줄이 터지기도 하고, 다른 데이터 노동자들과 오픈채팅방·소셜미디어·온라인커뮤니티 등에서 업무에 유용한 팁을 공유하며 협업했습니다. 다른 참여자가 오픈채팅방에 띄어쓰기 오류와 오탈자를 자동으로 교정·수정할 수 있는 프로그램을 제작해서 공유하는 장면도 목격했습니다. 2회와 3회에서는 디지털 뉴딜로 우리 생활에 어떤 AI 기술이 생겨날지 구체적인 사례를 전하면서, 동시에 AI 기술 발전 뒤편에 존재하는 수많은 사람의 데이터 노동을 주목했습니다. 예컨대 2회에서는 딥페이크 기술의 발전으로 향후 ‘페이스 피싱’ 범죄의 가능성을 보여줬고 이를 막기 위한 ‘딥페이크 변조영상 탐지 AI’ 역시 개발되고 있다는 점을 소개했습니다. 이 과정에서 영상 촬영(데이터 수집), 눈·코·입 등 라벨링 작업(데이터 가공), 감별대상이 될 딥페이크 영상 제작(데이터 제작) 등 다양한 데이터 노동과 인간의 일을 보여줬습니다. 3회에서는 AI가 사회 여러 분야로 확산되면서 데이터 노동 역시 번역, 의료, 법률 등 전문 지식이 필요한 영역으로 확장하고 있다는 점을 짚었습니다. 4회에서는 현장의 디지털 노동자 5명의 목소리를 들었습니다. 각각 휴직자, 전업주부, 프리랜서 번역가, 취업준비생, 대학생인 데이터 노동자들은 딥페이크 변조영상 탐지 기술을 위한 영상촬영, 자율주행 AI의 학습용 데이터 라벨링, 번역 AI 학습용 데이터 말뭉치 번역 및 검수, 신경세포 이미지 라벨링 등 다양한 데이터 노동의 경험을 들려줬습니다. 대다수 기존 보도들이 ‘데이터 노동=데이터 라벨링’으로 등치시킨 것과 차별화된 지점입니다. 또한 대다수 참가자들이 데이터 노동에 만족감을 표시했지만, 이는 ‘부업’인 경우에 한정됐다는 점을 짚었습니다. 5회는 ‘유령 노동’으로서의 데이터 노동을 조명하고, 새로운 사회안전망의 필요성을 지적했습니다. 노동 전문가들은 데이터 노동이 대부분 질 낮은 단순·반복·단기 일자리라는 점을 우려합니다. 반면 AI 전문가들은 이 같은 노동 없이는 AI 발전도 없다고 했습니다. 이 때문에 데이터 노동은 ‘유령 노동’으로 불립니다. 실재하고 필수적인 노동이지만 직업 분류도 제대로 갖춰져 있지 않고 AI 뒤편에서 보조적인 업무를 수행하는 노동입니다. 서비스 혜택을 누리는 소비자들이 볼 수 없도록 감춰져 있다는 특성 탓에 ‘유령’이라는 수식이 붙습니다. AI 시대 일자리의 딜레마를 잘 보여주는 단어입니다. AI 시대에 데이터 노동의 확대가 피할 수 없는 일이라면 새로운 노동 형태에 맞는 사회적 안전망을 구축할 필요가 있다는 점을 지적했습니다. ‘미래 노동자’를 위한 안전망으로 출산·육아·간병을 위한 유급휴가, 시에서 운영하는 공유 사무실, 평생교육, 기본소득 등을 제시했습니다. 2. 취재 및 보도과정의 특이사항 여부 취재팀 기자는 ‘데이터 노동 한 달 체험기’를 위해 과학기술정보연구원(KISTI)이 디지털 뉴딜 사업의 일환으로 시행한 과학기술 논문 데이터 구축 사업에 응시해 합격했습니다. 합격 이후 KISTI에 취재 사실을 알리고 취재 협조를 구해 ‘이중 취업’ 문제를 해소했습니다. 기자는 한 달간 무급으로 데이터 노동에 참여했습니다. 3. 타 매체 선행보도 여부 및 타 매체의 반향 그동안 디지털 뉴딜 정책이 발표될 때마다 이를 설명하는 단발 기사들이 많이 나왔지만, 데이터 노동에 방점을 찍어 디지털 뉴딜 정책의 현재 진행상황과 향후 예상되는 변화를 종합적으로 전달한 기사는 없었습니다. 데이터 노동 역시 기존의 ‘데이터 라벨링’ 하루 체험 등이 단편적인 보도가 아니라, 한 달 체험기 외에도 영상촬영, 언어번역 등 다양한 사례들을 종합적으로 보여줬다고 생각합니다. 4. 사회에 끼친 영향 AI 전문가와 노동 전문가들은 ‘데이터 노동’을 피할 수 없는 미래로 보고 있었습니다. 미국과 중국 등 AI 선진국에서는 ‘데이터 노동’이 수년 전부터 시작돼 다양한 논의가 진행되고 있지만 한국은 이제 막 걸음마를 뗀 상태입니다. 취재팀의 ‘AI를 위해 일한다, 데이터 노동의 등장’ 보도는 다가올 데이터 노동 시대를 조망하고 미리 대비해야 한다는 메시지를 던졌다는 점에서 의미가 있습니다. 한국정보화진흥원 AI데이터추진단은 시리즈 보도 이후 “지속적인 교육훈련, 노동기본권에 대한 새로운 안전망 등 좋은 지적사항을 잘 살피겠다”고 취재팀에 답변했습니다. 5. 자체평가 및 소속사확인여부 언론윤리강령기준을 준수했습니다. 6. 기타 고려사항 해당사항 없음