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‘데이터 라벨러’라고 아시나요?
오래간만에 특별한 일도 없는 여유 있는 주말이고 하여 컴퓨터 앞에 앉아 이리저리 서핑을 하던 차에 데이터 라벨러 관련 사이트들을 봤습니다. 하지만, 이미 2021년부터 정부에서 한국판 뉴딜이라며 엄청나게 홍보를 했더군요. 이미 관련 민간 자격증도 있는 것 같고요. 뿐만 아니라 ‘국민내일배움카드’, 1인당 300~500만 원까지, 훈련비의 45~85% 지원. 고용노동부에서 이런 것도 지원하다니 놀랐습니다.
데이터 라벨링이란
민간에서 할 수 있는 일을 왜 정부 차원에서 이렇게 강하게 홍보를 했을까? 결국 2021년이란 게 중요했더군요. 코로나-19로 인한 경제 위기 해소와 고용 증가의 필요, 인공지능과 빅데이터의 필요성, 그리고 2020년 GPT-3의 등장.
GPT-3의 핵심이 거대언어모델(LLM) 과정에서도 데이터 라벨링은 중요한 부분이기도 합니다. 데이터 라벨링은 데이터에 대한 정확한 분류, 태그, 설명 또는 다른 형태의 메타데이터를 제공하는 과정입니다. 때문에 거대언어모델 기반의 인공지능 시스템의 학습과 자가발전에 필수요 소라 볼 수 있죠.
정확한 라벨링은 인공지능 모델의 학습 데이터 품질을 결정합니다. 기본적으로, 정확한 데이터 라벨링은 인공지능이 인간의 언어와 상호작용을 더 잘 이해하고, 보다 정확하게 반응할 수 있도록 하는 기반이 됩니다. 또, 특정 분야 즉 언어 영역에 특화된 데이터 라벨링을 통해서 해당 분야에 더 적합하고 효과적인 인공지능 모델을 개발할 수 있기도 합니다.
데이터 라벨러의 역할
정부에서 발표한 데이터 라벨러란 데이터 라벨링 작업을 전문적으로 수행하는 직업입니다. 데이터 라벨링은 인공지능 및 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 필요한 과정으로, 대량의 데이터에 태그를 달거나 분류하는 작업을 포함합니다. 이러한 것들은 인공지능이 해당 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고, 예측이나 결정을 내리는 데 사용됩니다.
데이터 라벨러는 크게 3가지 역할을 하게 됩니다.
- 첫 번째로는 사진, 비디오, 텍스트, 오디오 등 다양한 형태의 데이터에 라벨을 붙여 구분합니다.
- 두 번째는 라벨링 된 데이터의 정확도를 확인하고 오류를 수정하여 데이터의 품질을 유지합니다.
- 마지막으로는 불필요하거나 오류가 있는 데이터를 제거하거나 수정하는 데이터 정제 작업을 합니다.
라벨러의 역할까지 정리해 보다 보니 인공지능 산업에 참여하지 않았어도 첫 번째 역할은 분명 ‘노가다’ 업무일 것이라는 생각이 듭니다. 하지만, 언제나 변하지 않는 진리는 어떤 조직에서든 모든 구성원이 초엘리트이어야만 하지는 않다는 것입니다. 그 조직의 어떤 사람은 고난도 문제를 해결할 수 있는 능력자가 되어줄 필요가 있는 반면 또 어떤 사람은 누구나 할 수 있는 간단한 문제를 지속적으로 수행해 줘야만 하는 경우도 있으니까요. 어느 것도 중요하지 않다 할 부분은 없는 거죠.
자격 취득은 어떻게
아직 국가공인자격증은 없더군요. 이 부분은 조금 아쉬운 게, 국가 핵심산업 육성을 목적으로 한다면 왜 국가가 자격을 갖춘 사람을 공인하지 않는 건지 이해가 안 됩니다. 아주 오래전 ‘JAVA’라는 프로그램 언어가 유행하던 시절이 있었습니다. 이때도 정부 차원에서 인터넷 시대에 맞는 어쩌고 하면서 뭔가 강하게 추진했었지만, 자격증은 역시 민간에 맡겼었죠. 왜 그래야만 하죠? 꼭 기술 분야에서는 왜? 답은 의외로 간단합니다만…
하여간, 민간 자격증으로 2급 취득 후 1급 응시 자격이 주어지는 과정이 있는 것 같습니다. 이 자격증이 꼭 필요한 건지는 자신의 상황에 따라 선택하면 될 일 같습니다.
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