당신만 모르는 데이터라벨러 전망

데이터라벨러를 아시나요? AI에 관심이 있다면 한번쯤 들어보았을 데이터라벨러. 유연한 근무 환경과 나이 제한이 없는 신종 직업으로 N잡러나 신중년에게 각광받고 있는 직업입니다. 이 글에서 데이터라벨러가 MZ세대의 N잡 트렌드와 신중년의 새로운 도전에 어떻게 부합하는지 데이터라벨러 전망에 대해 알아봅니다.

데이터라벨러 전망 데이터라벨링

현대 사회에서 데이터는 새로운 황금과 같습니다. 그 중심에는 ‘데이터라벨러’라는 직업이 있습니다. 이 글에서는 데이터 라벨러가 어떻게 MZ세대의 N잡 트렌드와 신중년에게 새로운 기회를 제공하는지 알아보겠습니다.

데이터라벨러란 무엇인가?

데이터 라벨러는 인공지능(AI) 시스템을 위한 데이터를 분류하고 태깅하는 사람입니다. 이는 AI가 세상을 이해하는 방식을 학습하는 데 필수적인 과정입니다. 간단하게 말해서, 데이터 라벨러는 기계가 학습할 수 있도록 데이터를 ‘가르치는’ 역할을 합니다.

데이터라벨러 자격 조건

데이터라벨러는 누구나 도전할 수 있습니다. 국내에서 가장 많은 데이터라벨러를 보유한 크라우드웍스가 발표한 자료에 의하면 현재 활동하는 데이터라벨러중 가장 나이가 많은 사람은 93세, 가장 나이가 적은 라벨러는 14세인 것으로 나타났습니다. 즉, 일반적인 컴퓨터 사용에 무리가 없다면 남녀노소 관계 없이 누구나 데이터라벨링을 할 수 있습니다.

단, 데이터라벨러가 되려면 일정 교육을 수료해야 합니다. 교육은 온라인으로 진행되며 수강 기간안에 모두 수료를 하면 데이터라벨링을 할 수 있는 자격이 주어집니다.

내일배움카드를 신청했거나 소지하고 있다면 고용노동부 국민내일배움카드 훈련과정에 접속하여 바로 신청하실 수 있습니다.

데이터라벨러 전망 다양한 사람들

MZ세대를 위한 매력적인 N잡

MZ세대는 다양성과 유연성을 중시합니다. 데이터 라벨링은 집에서도 할 수 있고, 근무 시간도 자유롭게 조정할 수 있어 이상적인 N잡입니다. 또한, 이 분야는 계속 성장하고 있어 미래에 대한 확실한 경력 경로를 제공합니다. 이러한 데이터라벨러 전망으로 요즘 MZ세대에게 각광받고 있습니다.

신중년을 위한 새로운 도전

신중년에게 데이터 라벨러는 새로운 도전과 기회를 제공합니다. 이전 경력에서 쌓은 경험을 바탕으로 새로운 기술을 배울 수 있는 데다, 정년 이후에도 경제적 안정을 추구할 수 있는 직업입니다. 학습 의지만 있다면 나이는 전혀 문제가 되지 않습니다.

데이라벨러 수입

데이터라벨러는 프리랜서 개념으로 일을 합니다. 시간당 수입이 아닌 완료한 작업에 따라 수익을 지급 받게 되는데요. 한마디로 본인의 능력에 따라 수입이 결정됩니다. 초보자가 파격적인 수익을 기대하기는 어렵지만 경험을 쌓는다는 생각으로 롱런하여 고수입도 가능합니다.
적게 일하는 분들은 월 몇 십 만원의 부수익을 창출하고 있고, 전업으로 하시는 분들은 월 600만원 정도의 수입을 얻기도 합니다. 인터넷에 ‘데이터 라벨링 후기’를 검색해보시면 다양한 수입을 확인하실 수 있습니다.

데이터라벨러 종류

데이터 라벨러와 검수자는 인공지능(AI) 및 기계 학습 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이들의 주요 업무와 역할은 다음과 같습니다.

데이터 라벨러

  1. 데이터 분류 및 태깅: 데이터 라벨러는 주어진 데이터(이미지, 텍스트, 오디오 등)에 라벨을 붙이거나 분류하는 작업을 합니다. 예를 들어, 사진 속 물체를 식별하고 분류하거나, 텍스트 데이터에서 감정이나 중요한 정보를 태깅하는 것이 포함됩니다.
  2. 데이터 처리: 라벨링 과정에서 데이터 라벨러는 데이터를 처리하고 조정해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 이미지를 자르거나 조정하여 특정 객체에 초점을 맞추는 작업 등이 있습니다.
  3. 기초적인 품질 관리: 라벨링 과정에서의 오류를 최소화하기 위해, 데이터 라벨러는 자신의 작업을 검토하고 기본적인 품질 관리를 수행합니다.

데이터 검수자

  1. 품질 관리 및 검증: 데이터 검수자는 데이터 라벨러가 붙인 라벨의 정확성을 검토합니다. 그들은 라벨링이 정확하고 일관성 있게 이루어졌는지 확인하는 역할을 합니다.
  2. 오류 수정 및 피드백 제공: 검수자는 잘못된 라벨링을 수정하고, 필요한 경우 라벨러에게 추가적인 피드백을 제공합니다. 이는 라벨링의 질을 향상시키고 동일한 실수가 반복되는 것을 방지하는 데 중요합니다.
  3. 데이터 라벨링 지침 개선: 검수자는 라벨링 지침과 프로세스를 지속적으로 개선합니다. 이는 데이터 라벨러가 더 효율적이고 정확하게 작업을 수행할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.

공통점과 차이점

데이터 라벨러와 검수자 모두 AI 모델의 학습 데이터 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 라벨러는 주로 데이터에 라벨을 붙이는 작업을 하고, 검수자는 이러한 라벨링의 정확성과 일관성을 보장하는 역할을 합니다. 이러한 역할 분담은 높은 품질의 학습 데이터를 확보하는 데 필수적입니다.

데이터라벨러 전망

인공지능 기술의 발전으로 데이터 라벨러의 수요는 계속 증가할 것입니다. 이는 기술 발전을 따라가고자 하는 모든 연령대에게 평생 학습의 기회를 제공합니다. 그렇다면 데이터라벨러 전망은 현재와 미래에 어떠한지 알아보겠습니다.

현재 상황: 높은 수요

  1. AI 및 기계 학습의 초기 단계: 현재 AI와 기계 학습은 여전히 초기 단계에 있으며, 이러한 시스템들이 학습하는 데 필요한 대량의 정확하고 다양한 데이터가 요구됩니다. 따라서 데이터 라벨러의 역할은 중요하며 현재 수요가 높습니다.
  2. 다양한 응용 분야: 자율 주행 자동차, 의료 진단, 언어 번역 등 다양한 분야에서 AI의 활용이 증가하고 있습니다. 이러한 분야 모두에서 고품질의 라벨링 데이터가 필요합니다.

미래 전망: 변화 가능성

  1. 자동화 및 세미 자동화 기술의 발전: AI 기술 자체의 발전으로 데이터 라벨링 과정의 일부가 자동화될 수 있습니다. 세미 자동화 도구가 라벨링 과정을 보조하면서 수작업에 대한 의존도가 줄어들 수 있습니다.
  2. 학습 방법의 변화: 머신 러닝 기술 중 하나인 ‘무인 감독 학습'(Unsupervised Learning) 또는 ‘자가 감독 학습'(Self-supervised Learning) 같은 새로운 학습 방법이 발전함에 따라, 라벨링이 필요 없는 학습 방법이 늘어날 수 있습니다.
  3. 품질 요구의 증가: 기술이 성숙함에 따라 데이터의 품질에 대한 기준이 높아질 수 있으며, 이는 더 전문화된 데이터 라벨러의 필요성을 높일 수 있습니다.

데이터라벨러 전망은 단기적으로 현재와 가까운 미래에는 다양한 AI 응용 분야의 확장과 함께 데이터 라벨러에 대한 수요가 계속 증가할 것으로 보입니다. 장기적으로는 AI 기술 발전과 학습 방법의 변화에 따라 데이터라벨러의 역할이 변화하거나 일부 자동화 될 수 있습니다.

AI 기술은 계속 발전할 것이고 새로운 AI가 계속 출시될 것이므로 필자는 단기가 아닌 미래에도 수요가 높을 것으로 생각됩니다.

결론

데이터 라벨러는 유연한 근무 환경, 다양한 학습 기회, 그리고 미래 지향적인 경력 경로를 제공합니다. MZ세대와 신중년 모두에게 이상적인 직업 선택이 될 수 있습니다. 기술의 미래를 함께 만들어 갈 준비가 되셨나요? 데이터라벨러 전망에 긍정적이라면 지금 당장 관심이 있다면 처음에는 용돈 벌이로 주 5-10만원 가볍게 시작해 보시는 것도 좋겠습니다.

참고

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