‘내부 작업 경험에 기반’··· 우버, AI 데이터 라벨링 사업 진출

차량 공유 및 배달 서비스 플랫폼 우버(Uber)가 새로운 영역으로 사업을 확장했다. 기업의 AI 모델 개발을 지원하기 위해 사업부를 설립하고 단기 계약 직원 채용에 나섰다.

우버의 AI 교육 및 데이터 라벨링 사업부인 스케일드 솔루션즈는 자체적으로 필요했던 데이터 주석 작업, 테스트, 현지화 작업에서 시작했다. 이제 이 서비스를 소매, 자동차 및 자율주행 차량, 소셜 미디어, 소비자 앱, 생성형 AI, 제조업, 고객 지원 분야의 기업에 제공할 계획이다. 첫 고객으로는 상용 트럭용 자율주행 소프트웨어를 개발하는 오로라 이노베이션(Aurora Innovation)과 세계 3D 지도를 구축 중인 게임 개발사 나이안틱(Niantic)이 있다.

우버의 아시아태평양 지역 커뮤니케이션 수석 이사인 크리스 브루밋은 “새로운 단기 직원에게 요구되는 기술은 작업에 따라 다양하다. 언어 능력이 필요한 경우도 있고, 프로그래밍이 필요한 경우도 있으며, 특별한 기술이 필요 없는 경우도 있다”라고 언급했다.

최저 임금 보장 없음

우버는 인도, 미국, 캐나다, 폴란드, 니카라과에서 단기 계약직 인재 채용을 시작했다. 직원은 포괄적이고 비독점적 계약에 동의해야 하며, 완료한 작업을 기준으로 보수를 받는다. 우버는 구체적인 급여 수준을 공개하지 않았으며, 계약서에는 작업에 따라 급여가 다르고 해당 지역의 법정 최저 임금이 보장되지 않는다고만 명시됐다.

우버는 또한 샌프란시스코, 뉴욕, 시카고에서 이 사업부의 정규직 직원도 채용하고 있다.

이런 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO)은 새로운 방식이 아니다. 특히 데이터 라벨링 시장은 기업들이 AI 모델 학습에 사용되는 데이터를 검증하기 위해 인력에 의존하면서 성장하고 있다. 이 서비스를 제공하는 스케일AI(Scale AI)는 기업 가치가 130억 달러 이상이라고 주장하지만, 데이터 주석 작업자 처우 문제로 비판을 받은 바 있다.

상품으로서의 데이터

인포테크 리서치 그룹의 수석 연구 이사인 이리나 세덴코는 우버의 AI 데이터 라벨링 시장 진출에 대해 “대규모 데이터셋과 기술 플랫폼을 활용한 경험을 바탕으로 데이터 처리와 모델 개발을 지원할 수 있게 될 것”이라고 분석했다.

세덴코는 “이번 진출로 우버는 AI 개발 서비스에 대한 수요 증가를 활용하고 새로운 시장에 진입할 수 있게 됐다. 이는 기업이 새로운 데이터 기반 비즈니스 역량을 구축하고 데이터를 하나의 상품으로 정의하는 사례”라고 설명했다.

CIO는 우버나 다른 데이터 라벨링 아웃소싱 업체에 데이터를 맡길지 신중하게 고려해야 한다.

세덴코는 “기업이 우버의 인력과 기술을 활용하기 위해 데이터를 우버 플랫폼에 가져온다면, 데이터가 어떻게 저장되고 사용되는지, 누가 데이터에 접근할 수 있는지 등을 우버와 협력해 파악해야 한다”라고 조언했다. 라벨링할 데이터가 기밀인지 공개적인지, 프라이버시 보호나 보안과 관련된 특별한 고려사항이 있는지에 따라 요구사항이 달라질 수 있다.

우버의 시니어 생성형 AI 서비스 어드바이저인 네이트 카슨은 링크드인 게시물에서 “우리는 단순히 단기 계약 직원과만 일하지 않는다. 민감한 데이터를 다룰 때는 보안이 갖춰진 내부 네트워크도 사용한다”라고 설명했다.
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