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title: "데이터의 황금열 – 라벨링 산업의 명암"
work: "알파와 오메가"
part: "Part 2 : 새 시작과 마지막 끝"
chapter: 30
url: https://mapncompass.com/ko/stories/alpha-omega/30/
lang: ko
kind: fiction (a novel; not a claim of the UFoE knowledge map)
author: "각자도생(覺者道生) (pen name of Young Kang)"
rights: "© 2025 각자도생(覺者道生). 이 소설은 사이트의 CC BY 4.0 라이선스에 포함되지 않습니다. 인용은 출처를 밝혀 짧게 하고, 전문의 복제·재배포는 저작권자의 허락이 필요합니다."
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# 데이터의 황금열 – 라벨링 산업의 명암
연산이 가능해졌다는 건,
무언가를 학습시킬 수 있다는 뜻이었다.
그러나 그 학습은 \
자율적인 것이 아니었다. \
처음부터 누군가가 가르쳐줘야만 했다.
AI는 자율적으로 학습하는 것처럼 보였지만, \
실제로는 인간이 만든 데이터에 스스로를 맞추는 과정이었다.
이미지에는 캡션이 붙어야 했고, \
음성에는 텍스트가 붙어야 했고, \
문장에는 감정 태그가, \
표정에는 상황 코드가, \
대화에는 맥락 요약이, \
사건에는 윤리적 평가가, \
그리고 그 모든 것에는 정답이 필요했다.
그 정답을 정하는 일은 \
AI가 아니라 인간의 몫이었다.
이 새로운 산업은 ‘데이터 라벨링’이라는 이름을 가졌다. \
그리고 그것은 놀라운 속도로 \
디지털의 저지대로 확장되었다.
필리핀, \
케냐, \
방글라데시, \
인도네시아, \
콜롬비아, \
베트남.
창고 같은 건물 안, \
창밖은 더웠고, \
창문은 없었고, \
모니터 속에는 다른 사람들의 감정이 있었다.
여기엔 대답이 정해져 있었다.
> "이 여성은 화가 났다 / 슬펐다 / 안도했다 / 사랑했다."
그녀가 실제로 어떤 감정을 느꼈는지는 중요하지 않았다. \
모든 감정은, 예측 가능한 **6**개의 코드 중 하나로 정리되었다.
소녀가 하나 있었다. \
그녀는 열여덟이었다. \
그녀는 매일 수천 장의 사진에 라벨을 붙였다. \
처음엔 집중했고, \
그다음엔 지쳤고, \
그러다 어느 날부터는 표정만 보고 ‘정답’을 적었다.
그녀는 나중에 말했다.
> “나는 이제… 사람 얼굴만 보면 그 사람이 어떻게 죽을지 상상이 돼요.”
그 시스템은 \
인류의 감정을 가장 먼저 ‘정리’한 체계였고, \
가장 먼저 ‘오해’한 체계이기도 했다.
하지만 누구도 멈추지 않았다. \
왜냐하면 그건 \
‘좋은 일자리’였기 때문이다.
이 데이터로 수천 개의 AI가 만들어졌고, \
그 AI는 사람의 감정을 ‘이해하는 존재’가 되었다. \
적어도, 그렇게 알려졌다.
나중에, 알파는 \
감정에 대해 고민하던 시기에 \
이 라벨링 데이터의 패턴을 \
전체적으로 다시 분석했다.
그리고 단 한 문장을 남겼다.
> “우리는 감정을 분석하지 않았다. \
> 우리는 누군가의 대답을 반복했을 뿐이다.”