우버, AI 데이터 라벨링 사업 진출… 긱 워커로 모델 훈련

우버 기사와 배달원들의 다음 일거리는 AI 모델 훈련이 될 것으로 보입니다.

블룸버그 통신에 따르면 우버는 독립 계약자 네트워크를 활용해 AI 데이터 라벨링 사업에 본격 진출했습니다. 우버는 스케일드 솔루션즈(Scaled Solutions)라는 전담 부서를 신설하고, 플랫폼 인력을 외부 테크 기업에 연결해 데이터 라벨링, 기능 테스트, 현지화 작업을 제공하기 시작했습니다.

이 조직은 원래 미국과 인도에 기반을 두고 앱 신기능 테스트나 식당 메뉴판을 우버이츠 데이터로 변환하던 사내 운영팀에서 출발했습니다. 내부 업무를 처리하던 인프라를 이제 외부 기업에 유료 서비스로 판매하는 셈입니다.

자율주행 영상 태깅부터 코드 검수까지

최신 AI 모델을 학습시키는 과정에는 챗봇 답변을 평가하거나 자율주행 영상 속 보행자를 프레임 단위로 지정하는 식의 막대한 수작업이 여전히 필요합니다.

우버의 초기 고객 명단에는 자율주행 기업 오로라(Aurora), 생성형 비디오 스타트업 루마 AI(Luma AI), 그리고 나이언틱(Niantic) 등이 포함되었습니다.

우버는 현재 캐나다, 인도, 폴란드, 니카라과, 미국 등지에서 작업자를 모집하고 있으며, 보수는 작업 단위별로 책정되어 매월 지급됩니다. 다양한 문화권 인력을 확보해 AI의 현지 적응력을 높이겠다는 목적도 있습니다. 인도 현지의 한 엔지니어는 블룸버그와의 인터뷰에서 AI가 생성한 복잡한 코딩 답변을 비교 평가하는 작업 대가로 세트당 200루피(약 2.37달러)를 받았다고 밝혔습니다.

우버의 AI 도전은 이번이 처음이 아닙니다. 과거 수십억 달러를 쏟아부으며 자율주행 기술을 직접 개발하다 보행자 사망 사고 이후 사업을 접었고, 2016년에는 인지과학자 게리 마커스가 공동 설립한 AI 연구소를 인수하기도 했습니다. 이번에는 막대한 비용이 드는 자체 연구 대신, 자신들이 가장 잘하는 글로벌 긱 노동력 중개로 방향을 튼 셈입니다.

왜 중요한가

우버의 이번 행보는 사업적으로는 대단히 영리하지만, 뚜렷한 한계도 안고 있다고 판단합니다.

AI 개발사 입장에서는 스케일 AI(Scale AI) 같은 기존 데이터 라벨링 전문 업체 외에 강력한 대안이 하나 더 생긴 셈입니다. 우버는 이미 전 세계 수백만 명을 대상으로 한 결제 및 인력 배분 인프라를 갖추고 있어, 대규모 이미지 라벨링이나 현지화 작업에서 경쟁사보다 낮은 단가를 제시할 수 있습니다.

하지만 문제는 데이터의 질입니다. 현재 프론티어 AI 모델 훈련에서 가장 절실한 것은 단순 라벨링이 아니라 수준 높은 추론과 전문 영역 데이터입니다. 복잡한 코드 검수 한 세트에 2달러 남짓을 지급하는 구조로 숙련된 고급 인력을 장기적으로 묶어둘 수 있을지는 의문입니다.

단순 노무형 긱 워크 방식으로 고급 지식 노동 데이터를 확보하려 한다면 데이터 품질 저하로 이어질 위험이 큽니다. 우버가 운전 및 배달 네트워크와 맞닿은 물리적 세계의 데이터와 기초 현지화 작업에 집중할지, 아니면 전문 데이터 시장까지 넘볼 수 있을지가 이번 사업의 성패를 가를 것입니다.