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Uber는 미국 운전자들을 바쁘게 만들고 돈을 벌 수 있는 새로운 방법을 테스트하고 있습니다. 그러나 이상하게도 그것은 사람들을 운전하거나 문앞까지 음식을 배달하는 것과는 아무런 관련이 없습니다. Uber가 ‘디지털 작업’이라고 부르는 새로운 파일럿 프로그램을 통해 운전자는 짧은 음성 클립 녹음이나 사진 업로드와 같은 소규모 온라인 작업을 완료하여 회사의 인공 지능 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 그리고 이 모든 것은 Uber의 AI 솔루션 부서에서 제공됩니다.
이 파일럿 프로그램은 Uber가 운행 중단 시간에 상관없이 가동 중지 시간 동안 운전자가 참여하기를 원하는 프로그램입니다. 이미 인도에서 성공적인 베타 테스트를 거쳤으며 이제 Uber는 2025년 말 이전에 미국 전역으로 베타 테스트를 확대할 계획입니다. 이 테스트에 참여하려면 운전자는 드라이버 앱의 작업 허브를 통해 동의해야 합니다. 그곳에서 Uber의 “기회 센터”를 찾을 수 있으며, 이곳에서 이러한 디지털 작업이 진행됩니다. 작업이 완료되면 24시간 이내에 요금이 운전자의 잔액에 적립됩니다.
Uber Digital Tasks는 어떤 모습인가요?
Uber의 최근 출시 프레젠테이션의 예시 스크린샷은 이러한 디지털 작업의 잠재적 요율이 얼마인지에 대한 많은 힌트를 제공하지 않습니다. 출시 프리젠테이션에서 볼 수 있는 시각적 자료를 통해 일자리는 2~3분 작업에 대해 50센트에서 1달러 사이의 비용을 지불할 수 있음을 시사했습니다. 즉, 급여는 궁극적으로 작업별 수준의 복잡성 시간 투입과 같은 사항에 따라 달라집니다. Uber 고객의 요구 사항에 따라 할당 횟수도 달라집니다. (즉, 느린 기간에는 작업이 거의 없고 그 사이가 멀 수 있음을 의미합니다).
사용자가 기대하는 특정 작업 유형의 예로는 모국어로 말하는 내용을 녹음하고 서면 문서를 제출하고 일상 생활의 특정 이미지를 업로드하는 등이 있습니다. 따라서 이것은 실제로 평범한 AI 모델 교육 자료일 뿐입니다. 그러나 Uber는 인터넷이나 기타 데이터 세트에서 데이터를 가져오는 대신 사용자 기반에서 데이터를 가져옵니다. Uber의 AI 솔루션 부서가 자체 기계 학습 시스템을 개발하는 기업을 위해 오디오, 비디오, 이미지 및 텍스트 데이터 세트를 제공한다는 것을 알고 있기 때문에 운전자가 제출하는 자료가 해당 데이터베이스에 전달될 것이라고 가정할 수 있습니다.
이는 데이터 라벨링 산업 전반에 대해 시사하는 바입니다.
AI 훈련 공간에 대한 Uber의 진출은 이해하기 어렵지 않습니다. 이 회사는 수백만 명의 운전자로 구성된 기존 네트워크를 활용하여 크라우드소싱 AI 교육을 위한 준비된 글로벌 인력을 만들 수 있는 특별한 기회를 갖고 있습니다. AI 역사상 얼마나 많은 데이터 라벨링 회사가 같은 말을 할 수 있을까요?
맥락에 따라 글로벌 데이터 라벨링 산업은 현재 가치가 완전히 폭발적으로 증가하고 있습니다. 2018년 추정치는 업계가 2023년까지 10억 달러를 넘어설 것으로 예상했지만, 2024년에는 그 가치가 거의 40억 달러에 달했습니다. 업데이트된 예측에 따르면 2030년까지 170억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. Meta는 자체 라벨링 회사에 약 140억 달러를 지불하는 것을 포함하여 AI 데이터 센터도 계속 확장하고 있습니다.
그러나 전체적으로 데이터 주석자에 대한 질문이 제기됩니다. 일부는 혜택 없이 시간당 2.50달러 정도를 벌고 있습니다(해당 지역 및 완료되는 작업 유형에 따라 다름). 한편, 그들이 일하는 AI 회사는 1조 달러에 달하는 가치 평가를 받고 있습니다. Uber 운전자에게는 아이러니가 사라지지 않을 것입니다. 급여 부족은 운전자에게 큰 고통이며 이제 고용주는 몇 달러를 걷어차며 이를 “기회”라고 부르고 있습니다.
