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[그린피스 신민주 캠페이너]









▲  AI 트레이닝 업무는 무척이나 까다로웠다.

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ⓒ unsplash




인공지능, 즉 AI 관련된 일을 해본 적 있다. 개발 초기 단계인 AI 챗봇을 학습시켜서 온전히 제 발로 자립할 수 있게 돕는 일이었다. 구체적으로는 사용자 관점에서 AI 챗봇에 물어볼 질문을 작성하고 사업성공 , AI가 출력한 여러 답변 중 보다 우월한 것을 골라야 했다. 물론 AI가 출력한 답변을 정해진 기준에 따라 별점을 남기는 일도 포함되었다. 통상적으로 이런 알바를 하는 사람들을 'AI 트레이너'라고 부르고, 업무를 'AI 트레이닝'이라 부른다.

AI 트레이닝 업무는 무척이나 까다로웠다. 교육을 수강해야 하고, 불친절 제2금융권 학자금대출 한 지침도 숙지해야 했으며, 지침 숙지 시험도 봐야 했다. 업무 중에도 지침을 하나라도 어기면 바로 경고 메시지가 날아왔다. 다행히 내 장점은 성실하다는 것에 있었고, 성실함은 AI 알바를 하는 데도 도움이 되었다. 작업이 할당되지 않았다는 경고 문구가 뜨기 전까지는 그랬다.
페이지 새로고침을 눌러보고, 아예 컴퓨터를 껐다 켜봐도 경고 문 캐피탈저축은행금리비교 구가 사라지지 않았다. 경고 문구가 왜 떴는지, 무엇이 문제인지 설명도 없었다. 내가 왜 갑자기 작업 배제, 즉 해당 프로젝트에서 해고가 되었는지 알 도리가 없었다.
AI 알바를 하는 사람들이 모두 모인 메신저 방에서 왜 내가 프로젝트에서 배제되었는지 물었다. 문제는 수천 명이 참여하는 메신저 방에 관리자가 고작 3명뿐이었다는 점이었다. 코픽스금리 작업에서 배제되거나, 입금이 진행되지 않거나, 업무 플랫폼에서 오류가 나거나, 기타 등등의 문제가 있는 사람들이 죄다 아우성치는 곳에서 답변을 받기는 불가능에 가까웠다. 설상가상으로 그다음 날에는 메신저 방에서도 추방되었다.
일주일 후에야 나는 다시 프로젝트에 배정되었다. 그동안 나는 수시로 AI 알바를 하던 플랫폼에 들어가 보고, 메신저 방에서 만났던 무작위의 사람들에게 도와달라고 메시지를 보내고, 업계 사람들이 쓰는 커뮤니티에 들락거렸다.
마침내 프로젝트에 다시 투입되었을 때, 나는 이 일자리가 내가 경험한 일자리 중 가장 불안정하다는 사실을 충분히 깨달은 후였다. 언제 또 해고될지 모르기에, 프로젝트 배정이 되는 즉시 최대한 많은 일을 해야겠다는 생각이 들었다. 그 후로 새벽 1시, 새벽 2시까지 노트북 앞에서 작업을 하게 되었다. 물론 그 와중에도 예고 없이 프로젝트에서 배제되거나, 경고 메일이 날아오기도 했다. 통장엔 돈이 쌓이기 시작했지만, 점점 정신건강과 일상이 무너지는 것이 느껴졌다. 가끔은 꿈에서도 AI 트레이닝 알바를 했다.

빛나는 딥시크와 보이지 않는 사람들










▲  딥시크 로고.


ⓒ 연합뉴스 = 로이터




AI 관련 알바는 '트레이닝', '라벨링'이라는 낯설고 멋진 수식어가 따라붙지만, 실상은 단순 작업일 때가 많았다. 사진 속에서 자동차마다 동그라미를 치는 업무 등, 내가 한 알바보다도 의미를 찾기 어려운 종류도 많다.

얼마 전 '딥시크(DeepSeek)'라는 생성형 AI가 출시되었다는 소식을 들으며 AI 관련 알바를 떠올렸다. 수천 개의 저사양 칩을 생성하여 싼값으로 AI를 만들어 낼 수 있었다는 소식과 보안문제, 딥시크로 인한 주식 시장의 파동이 언론에 연일 보도되었다. 창립자의 생애와 정체, 그의 혁신성에 대한 토론이 이어지는 동안 나는 딥시크 뒤에도 혹시 보이지 않는 사람들이 있었을지 궁금해졌다.
아주 무의식적으로, 많은 사람들은 AI가 자유의지를 가진 생물처럼 혼자 학습하고 혼자 발달하는 존재라고 인식한다. 그러나 AI 뒤에도 사람이 있다. AI 뒤에서 사람은 걸핏하면 해고되고, 감시받으며, 일이라 부를 수 없을 만한 일을 하며 먹고 산다. 그 일은 대부분 최저임금도 되지 않거나 자아실현과 거리가 멀었다. 그렇지만 누군가는 그 일을 접근성이 좋다는 이유만으로 선택한다. 나도 그랬고, 나와 함께 일했던 이름을 알 수 없는 수천 명, 수만 명의 사람들도 그랬다.
AI가 획기적인 생산성을 발휘하여 이때까지 경험해 보지 못한 찬란한 미래로 데려다줄 것이라는 믿음이 있다. 그러나 AI는 휴지처럼 한 번 쓰고 버려지는 인간들을 생성하기도 한다. 환경 문제에서도 비슷하다. AI 기반 검색이 기존 검색보다 10배 이상의 전력을 사용한다는 연구 결과는 이미 유명하다. 대화 한 번에 물 500ml가 사용되고, 개발과 운영 과정에서의 엄청난 전력이 소비된다.
과연 찬란한 미래는 어두운 현실과 별개로 펼쳐질 수 있을까? 현실과 미래의 일을 완전히 분리하여 사고할 수 있으면 좋겠지만 시간은 언제나, 모두에게 연속적이다. AI의 문제점을 지적하지 않으면서 그 혁신성에만 매몰된다면 우리는 찬란한 미래로 나아갈 수 없다. 소수의 사람만이 AI의 수혜를 독점하고, 수많은 사람들이 일 같지도 않은 일을 해야 하는 미래는 찬란하지 않다. 마찬가지로 기후위기로 인한 재난과 전쟁 속에 빈곤과 난민이 증가하고, 모든 생명체의 터전이 황폐해진 미래라면 그것 또한 찬란하다고 부를 수 없을 것이다.

AI 수익을 기본소득으로 나눌 수 있을까










▲  정신아 카카오 대표가 4일 오전 서울 중구 더 플라자 호텔 서울에서 열린 기자간담회에서 샘 올트먼 오픈AI CEO와 대담하고 있다.


ⓒ 연합뉴스




이건 내 생각만은 아니다. AI가 더 좋은 사회를 만드는 데 기여해야 한다는 사실은 오픈 AI 최고경영자, 즉 챗 GPT 열풍을 만든 당사자인 샘 올트먼도 주장한 바 있다. 2023년 샘 올트먼은 AI가 일자리를 축소할지도 모른다는 공포에 관해 공개적으로 발언했다.

그는 AI가 해야 할 몫은 생계를 위해 어쩔 수 없이 해야 하는 일에서 모두를 해방하는 것이라 주장했다. 즉, AI가 만들어야 할 미래는 다수의 사람이 일 같지도 않은 일을 하는 세상이 아닌, 인간이 생계의 부담에서 벗어나 자유로운 활동을 선택할 수 있는 세상이라는 것이다. 샘 올트먼은 그 방안으로 기본소득을 주장했다. AI로 축적되는 부를 기본소득으로 나누기만 한다면, 사람들은 더 많은 여가 시간 속에서 진정으로 하고 싶은 일을 찾을 수 있을 것이다.
기본소득을 권리와 민주주의의 차원에서 이야기하는 것도 가능하다. 현재의 AI는 빅데이터와 분리되어 생각할 수 없다. 충분한 양과 충분한 질의 데이터가 있어야 AI가 만들어질 수 있기 때문이다. 그리고, 그 데이터는 인간의 활동으로만 축적될 수 있다. 우리가 인터넷에 검색하고 작성하는 것들이 빅데이터를 구성한다.
즉, AI는 불특정 다수의 활동을 기반으로만 개발될 수 있다. AI 수익을 특정 업계나 회사에만 가져가야 하는 것이 아니라 모든 사람에게 기본소득으로 돌려줘야 한다는 아이디어는 여기에서 출발한다.
오픈소스 AI는 코드와 알고리즘을 모두에게 개방하여 AI의 기술의 민주화를 실현하는 핵심 요소로 작용한다. 더불어 AI 수익을 기본소득으로 나누어야 한다는 아이디어는 AI 시대의 경제 민주화를 실현하는 중요한 방안이 될 수 있다. 디지털 민주주의는 AI를 모두의 것으로 사고할 때 가능해진다. 이를 위해 기술 개방과 수익 배분은 필수적이다.
AI의 수혜를 정의롭게 나누는 것에는 자연의 몫도 고려되어야 한다. 개발과 운영 과정에 사용되는 에너지를 재생에너지로 전환하고, AI로 창출한 수익도 환경을 위해 사용해야 한다. 불필요한 부분에서까지 AI를 사용하는 문제에 대해서도 고민이 필요하다. 이를 위해 단기간의 효율성이 환경에 끼치는 악영향에 대해 조사와 분석이 더 이루어질 필요가 있다.
AI의 사용이 디스토피아를 만들지, 아니면 유토피아를 만들지에 대한 고민을 넘어 우리는 AI의 수혜를 어떻게 나눌 것인지 고민해야 한다. 생산성 향상이나 주가 폭등으로 일부의 사람들이 혜택을 보는 동안 자연과 다수가 악영향을 짊어지게 된다면 AI는 지속 불가능한 것이 되기 때문이다.
이 모든 일은 AI 기술 자체의 발전을 넘어 AI를 사회적으로 상상할 수 있을 때만 가능하다. 미래와 분리될 수 없는 현재의 시간 속에서 우리는 미래를 착실히 준비해야 한다. 오늘 해야 할 일을 내일로 미루지 말자.