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스케일 AI 창업자 알렉산드르 왕이 미국 의회에서 발언하고 있다. 드류 앵거러/게티 이미지






최근 인공지능(AI) 학습 데이터를 처리하는 저임금 노동자가 글로벌 경제의 새로운 뇌관으로 떠오르고 있다. 국제노동기구(ILO) 등이 잇달아 AI 노동 환경에 대한 경고음을 울리면서다. 유럽연합( 골드몽사이트 EU)의 관련 공급망 실사 지침이 본격화되면서 '데이터 노동'의 윤리적 결함이 기업의 재무적 리스크가 될 것이라는 분석도 나온다.
급격히 커지는 데이터 라벨링 시장
6일 글로벌 시장조사업체 '그랜드 뷰 리서치'에 따르면 작년 37억 7000만 달러였던 글로벌 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 오는 2030년 171억 달 백경게임랜드 러까지 성장할 전망이다. 이 기간 연평균 성장률은 28.4%에 달한다. 자율주행, 헬스케어, 리테일 등 전 산업군에서 AI 모델의 성능을 좌우하는 ‘인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)’ 수요가 폭발하면서다. 데이터 라벨링은 AI 산업의 핵심 혈관이 됐다.
이 시장의 성장세는 관련 기업의 밸류에이션(기업가치)에서도 드러난다. 지난 6월 황금성슬롯 페이스북의 모회사 메타는 데이터 라벨링 플랫폼 기업 '스케일 AI'의 지분 49%를 143억 달러에 인수했다. 이 거래를 통해 스케일 AI의 전체 기업가치는 약 290억 달러로 평가받았다. 설립된 지 10년도 안 된 스타트업이 웬만한 글로벌 전통 제조업 대기업의 시가총액을 위협하는 수준으로 성장했다는 뜻이다.
그러나 데이터 라벨링 산업의 사이다릴게임 성장세의 배경엔 ‘1센트’짜리 초저가 노동이 있다는 지적이 나온다. 스트레이츠 타임스 등 외신과 국제 인권단체의 최근 보고서를 종합하면 스케일 AI의 자회사 리모태스크 플랫폼에서 일부 작업자들은 작업당 0.01달러(1센트)를 받으며 일하고 있는 것으로 나타났다. 하나의 작업을 완료하는 데 수 시간이 걸리기도 하지만, 이에 대한 보상은 미미하다.
골드몽게임


1센트짜리 AI 노동자
데이터 라벨링 산업은 전형적인 '글로벌 사우스(남반구 저개발국)' 착취 구조를 띠고 있다는 분석이다. 북미와 유럽의 빅테크 기업들은 AI 모델을 개발하고 이익을 독점한다. 반면 데이터 정제와 유해 콘텐츠 필터링 같은 고된 노동은 인건비가 저렴하고 규제가 느슨한 아프리카와 동남아시아로 외주화되고 있다.
케냐는 이런 '디지털 식민주의'의 최전선으로 불린다. 타임스지와 '레스트 오브 월드'에 따르면, 오픈AI의 챗GPT 개발 초기 단계에서 유해 콘텐츠를 걸러내는 작업을 맡았던 케냐 노동자들은 시간당 1.32달러에서 2달러 수준의 임금을 받았다. 당시 원청 업체가 하청 기업인 '사마'에 지급한 비용은 시간당 12.5달러였다. 하지만 실제 노동자에게 돌아간 몫은 10~15%에 불과했다.
‘트라우마의 외주화’가 더 심각하다는 지적도 있다. AI가 윤리적이고 안전한 답변을 내놓게 하려면, 누군가는 먼저 AI가 학습해서는 안 될 폭력, 혐오, 아동 성 착취물 등 유해 콘텐츠를 보고 분류해야 한다. 이를 담당하는 콘텐츠 모더레이터들은 심각한 정신적 외상(PTSD)에 시달린다.
케냐 데이터 라벨러 협회(DLA)의 에판투스 카뉴기 부회장은 "노동자들은 하루 10시간 이상 극도로 폭력적인 영상과 텍스트를 분류해야 한다"며 "하지만 이에 대한 심리 치료 지원은 전무하고 노동 조건 개선을 요구하거나 항의하는 노동자는 플랫폼에서 즉각 차단당해 생계를 잃는다"고 밝혔다.
필리핀 역시 상황은 비슷하다. 필리핀은 과거 콜센터 등 BPO(업무처리 아웃소싱) 산업의 강국이었다. 최근에는 'AI 데이터 공장'으로 변했다. 수도 마닐라뿐만 아니라 카가얀데오로 같은 지방 도시의 PC방과 허름한 사무실에서는 수천 명의 청년이 자율주행차의 라이다(LiDAR) 데이터를 분석하거나 챗봇의 대화를 교정한다.
국제인권단체 IHRB의 올해 보고서에 따르면, 일부 노동자들은 하루 18~20시간의 살인적인 노동 강도에 시달린다. 건당 처리 시간을 7~12초 내로 맞춰야 하는 극심한 알고리즘 통제를 받고 있다.
일자리 창출인가, 새로운 착취인가
이런 데이터 노동이 개발도상국에 새로운 기회를 제공한다는 이른바 ‘임팩트 소싱’ 옹호론도 있다. 사마와 같은 기업들은 자신들이 빈곤 지역에 디지털 일자리를 제공하고, 노동자들에게 기술 교육을 해 빈곤선 탈출을 돕고 있다고 주장한다.



실제 인도와 아프리카의 일부 지역에서는 데이터 라벨링이 기존의 농업이나 단순 노무직보다 높은 소득을 보장하는 경우도 있다. 단순 라벨링을 넘어 전문적인 지식이 필요한 작업의 경우 보상이 다르다. AI 기업 아웃라이어 등은 생물학, 법학, 코딩 등 전문 지식이 필요한 작업에 시간당 30~50달러를 지급한다. 고숙련 STEM(과학·기술·공학·수학) 전문가에게는 시간당 100달러~125달러 이상을 지급하기도 한다.
하지만 이는 극소수의 ‘엘리트 라벨러’에 국한된다. 대다수 노동자의 현실은 열악하다. ILO가 올해 발표한 ‘글로벌 임금 보고서’에 따르면, 전 세계 실질 임금 상승률은 2023년 1.8%로 회복세를 보였다. 하지만 G20 선진국은 여전히 마이너스 성장을 기록했다. 이런 상황에서 AI 데이터 노동은 법적 보호를 받지 못하는 '독립 계약자' 신분으로 분류돼 최저임금이나 사회보장의 사각지대에 놓여 있다.
신흥국에서는 ‘두뇌 유출’의 내부 버전인 ‘직업 왜곡’ 현상까지 나타나고 있다. 필리핀과 케냐에서는 교사, 간호사 등 사회 필수 인력이 본업을 그만두고 데이터 라벨링에 뛰어드는 사례가 늘고 있다. 라벨링 보수가 현지의 열악한 공공부문 임금보다 미세하게 높거나, 달러로 지급돼 환율 차익을 얻을 수 있기 때문이다. 이런 현상은 장기적으로 신흥국의 국가 생산성과 공공 서비스 질을 저해할 수 있다는 지적도 있다.
카렌 하오 전 월스트리트저널 기자는 자신의 저서 ‘AI 제국’과 관련 인터뷰에서 "빅테크 기업들은 글로벌 사우스의 데이터를 마치 원유처럼 채굴하고 있다"며 "이는 식민지 시대의 제국주의가 천연자원을 수탈해가던 것과 다를 바 없는 '데이터 식민주의'"라고 비판했다.
EU와 ILO의 압박
최근 이런 '회색 지대'에 규제의 칼날이 들어오고 있다. ILO와 T20(G20 산하 싱크탱크)은 최근 잇달아 보고서를 내고 AI 공급망 내 노동 인권 문제를 공식 의제로 채택했다.
T20의 정책 보고서 '보이지 않는 층'은 데이터 워커를 AI 가치사슬의 핵심으로 규정했다. G20 국가들이 공급망 전반에 걸쳐 인권 실사를 의무화할 것을 제안했다. 이는 단순한 권고를 넘어 무역 규범으로 발전할 수도 있다. 데이터 노동자의 인권을 보장하지 않는 AI 서비스는 글로벌 무역 장벽에 부딪힐 수 있다는 것이다.



유럽연합(EU)의 움직임도 매섭다. 작년 7월 발효된 '기업 지속가능성 실사 지침(CSDDD)'은 2027년부터 단계적으로 적용된다. 이 지침은 2029년까지 직원 수 1000명 이상, 전 세계 매출 4억 5000만 유로 이상인 대기업(비EU 기업 포함)이 자사뿐만 아니라 자회사 및 협력사의 인권 침해 및 환경 파괴 위험을 식별하고 해결할 법적 의무를 부과한다. 위반 시 전 세계 매출의 최대 5%에 달하는 과징금을 부과받는다.
글로벌 거시경제에도 영향을 미친다. 지난 10년간 AI 산업은 저개발국의 저임금 노동을 통한 ‘비용 덤핑’으로 고속 성장했다. 하지만 규제 도입으로 ‘공정한 임금’이 강제될 경우 AI 개발 비용은 상승할 수밖에 없다. 이는 AI 서비스의 가격 인상으로 이어져 전 산업의 인플레이션 압력으로 작용할 가능성이 있다.
 합성 데이터의 부상
규제 리스크와 인건비 상승 압력은 역설적으로 기술 혁신을 가속화 있다는 분석이다. 인간 노동의 리스크를 줄이기 위해 '합성 데이터'와 '자동화 라벨링' 기술이 대안으로 떠오르고 있다. 시장조사업체 가트너는 2030년까지 AI 모델 학습에 사용되는 데이터의 절반이 실제 데이터가 아닌 합성 데이터가 될 것이라고 전망했다.
합성 데이터는 실제 데이터를 모방해 인공적으로 생성한 데이터다. 개인정보 침해나 윤리적 논란 없이 제한없이 데이터를 생성할 수 있다. 자율주행이나 의료 AI 분야에서 주목받고 있다.
시장조사업체 프리시던스 리서치에 따르면, 올해 글로벌 자동화 라벨링 및 합성 데이터 시장 규모는 약 4.32억달러로 추정된다. 2034년에는 88.7억 달러까지 성장할 것으로 예상된다.



한국도 AI 기술 강국으로 도약하려고 한다. 하지만 데이터 공급망 리스크에서 자유롭지 않다. 국내 주요 AI 기업들은 거대언어모델(LLM) 경쟁에 뛰어들었지만, 학습 데이터의 상당 부분을 해외 오픈소스나 외주에 의존하고 있다. 다만 이들 기업의 사업보고서나 지속가능경영보고서에서 데이터 라벨링 하청 업체의 노동 환경에 대한 구체적인 실사 내역은 찾기는 어렵다.
EU로의 수출 의존도가 높은 한국 기업들에게 CSDDD은 발등에 떨어진 불이다. EU의 공급망 규제가 본격화되면 국내 기업들의 비용 부담이 10~20% 증가할 수 있다는 분석도 있다. ESG(환경·사회·지배구조) 평가에서 공급망 인권 이슈는 주가의 디스카운트 요인으로 작용할 수도 있다.
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김주완 기자 kjwan@hankyung.com 기자 admin@slotnara.info