🤖 AI가 다 하게 되면 우리는 뭘 할 수 있을까?
데이터레이블링의 미래와 우리가 준비해야 할 것들
📌 목차
- AI가 점점 똑똑해지고 있다
- 데이터레이블링, 정말 사라질까?
- 앞으로도 사람이 꼭 필요한 이유
- 실전 대비: 지금 준비해두면 좋은 3가지
- 마무리 – 변화보다 빠르게 움직이는 사람이 이긴다
1. AI가 점점 똑똑해지고 있다
요즘 뉴스나 유튜브만 봐도 "AI가 직업을 뺏는다"는 얘기가 하루가 멀다 하고 들려옵니다.
ChatGPT 같은 생성형 AI는 번역, 글쓰기, 요약은 물론 이미지 생성까지 점점 사람을 닮아가고 있죠.
데이터레이블링도 예외는 아닙니다.
예전엔 사람이 일일이 "이건 고양이", "이건 바나나"라고 붙여줬지만,
이제는 AI가 대강 추측해서 맞추고, 사람은 그것만 확인해주는 식의 작업이 늘고 있어요.
2. 데이터레이블링, 정말 사라질까?
완전히 사라지진 않습니다.
다만 형태가 변할 가능성이 높습니다.
- 단순 라벨링 → AI가 먼저 붙이고, 사람은 확인만
- 사람이 하는 일 → 검수, 피드백, 기준 점검 중심
- 데이터 입력 → 복합적인 맥락 해석 중심으로
즉, "정답을 찍는 작업자"에서
"AI를 감독하고 가르치는 검수자"로 역할이 진화하는 거죠.
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3. 앞으로도 사람이 꼭 필요한 이유
AI가 아무리 똑똑해져도 여전히 사람만이 할 수 있는 영역이 존재합니다.
- 문화적 맥락을 이해하는 판단
- 아이러니, 유머, 뉘앙스 해석
- 윤리적 문제 판단 (혐오표현, 정치적 편향 등)
- 새로운 기준이 필요한 데이터셋 구축
AI는 ‘정답이 있는 문제’에 강하지만
‘해석이 필요한 문제’에서는 아직도 사람이 필요합니다.
4. 실전 대비: 지금 준비해두면 좋은 3가지
① 영어 읽기 & 쓰기 능력
해외 플랫폼의 작업 설명서, 가이드라인 이해가 기본이 됩니다.
→ 무료 가이드 읽고 정리해보는 훈련 추천!
② 다양한 프로젝트 경험
단순 라벨링, 평가, AI 비교 등 다양한 유형의 작업에 익숙해지는 것이 중요합니다.
→ Appen, RWS, TELUS 프로젝트를 가볍게 여러 개 시도해보세요.
③ 기준/가이드라인 해석 훈련
AI와 함께 일하려면 ‘기준에 맞게 판단하는 능력’이 중요합니다.
→ Needs Met, Page Quality 같은 검색 평가 기준 공부가 큰 도움이 됩니다.
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✅ 마무리 – 변화보다 빠르게 움직이는 사람이 이긴다
데이터레이블링은 단순한 ‘부업’에서
앞으로는 AI를 다루는 훈련장이 될 수도 있습니다.
지금 이 경험은
미래의 ‘AI QA’, ‘프롬프트 엔지니어’, ‘LLM 트레이너’ 같은 더 고부가가치 일자리로 가는 징검다리가 될 수 있어요.
📖 “AI는 일자리를 없애지 않는다. 준비 안 된 사람이 사라질 뿐이다.”