00:00그런데 보통 소장님도 부업을 하는 입장에서 요즘 부업이 예전이랑 비교를 해서 좀 달라진 점이 있습니까?
00:07많이 달라진 게 있습니다. 과거의 부업은 본업이 따로 있고 그거 외에 보조적인 어떤 생계수단, 용돈벌이 이 정도였어요.
00:14그런데 그러다 보니까 많은 시간을 안 쓰거나 어떤 해당 장소에 나가가지고 몸을 써서 아르바이트를 하는 그런 식의 부업이 줄을 잃었었죠.
00:23시간과 체력이 투입되는. 그런데 최근의 부업은 이전과는 좀 많이 다릅니다.
00:27본인의 취미라든가 재능을 살려서 수익을 내는 부캐 경제라는 것도 있고요.
00:32플랫폼을 통한 디지털 부업 그리고 AI 데이터 시대에 맞춘 지식정보영 부업으로 진화를 하고 있습니다.
00:39SNS 같은 개인 미디어도 많이 발달을 했죠. 그리고 클래스 플랫폼, 커머스 플랫폼 이런 것들의 확산이 이런 변화를 좀 가속화시켰고
00:46빠르게 변하는 시대상이 이런 부업 세계에서도 고스란히 반영됐다고 볼 수가 있습니다.
00:52예전하고 다르네요. 예전에는 인형 눈 붙이기, 위생충에서 나왔잖아. 가족들이 전부 피자박스 만들잖아요.
01:01그런 거였는데 요즘에는 다르네요.
01:04네, 맞습니다. 이제 말씀해 주신 대로 집에서 할 수 있는 인형 눈알 붙이기, 구슬깨기 이런 것들이 있었는데
01:10요즘 일명 AI 눈알 붙이기라는 별칭으로 불리는 부업도 있습니다.
01:15AI, 우리가 모르는 눈이 있나요? 어떻게 AI가 눈을 붙여요?
01:19네, AI 눈 붙이기 바로 데이터 라벨링이라는 부업인데요.
01:24인공지능의 알고리즘을 고도화시키기 위해서 쉽게 얘기해서 인공지능한테 교육을 시켜주는 겁니다.
01:31AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공해서 학습을 시켜주는 작업인데요.
01:36예를 들어서 고양이 사진을 알려주면서 이거는 고양이야, 강아지 사진을 보여주면서 이거는 강아지야 이렇게 이름표를 붙이는 겁니다.
01:43AI가 이런 식으로 수많은 라벨이 붙은 사진을 보고 아, 이게 고양이구나, 이게 강아지구나 이렇게 하면서 배우는 거죠.
01:50사람이 배우는 과정하고 똑같잖아요.
01:52이런 식으로 사람이 데이터에 설명을 달아줘서 인공지능이 학습할 수 있게 도와주는 과정.
01:57이게 바로 데이터 라벨링이라고 합니다.
01:59데이터 라벨링 작업에 대한 전망도 꽤 봤다고 들었는데요.
02:03네, 이 인공지능도 사람처럼 끊임없이 배워야 하다 보니까 이게 전망도 꽤 밝습니다.
02:08한국수출은행에 따르면 글로벌 AI 학습용 데이터 라벨링 시장이 2021년 약 10조 8천억 원에서 올해는 무려 39조 4천억 원으로 성장을 했다고 해요.
02:19연평균 38% 이상 성장할 것으로 전망이 되고 있고 해외에서는 이미 이 분야에 유니콘 기업도 나왔습니다.
02:27유니콘 기업이라는 건 기업 가치가 10억 달러 이상인 기업을 얘기를 하는데 실제로 관련해서 미국의 한 스타트업은 2021년 한 해에만 3억 2천 5백만 달러.
02:37그러니까 우리 돈으로 4천 6백억 원의 투자 유치에 성공을 했고요.
02:42기업 가치가 무려 9조 7천억 원에 달한다고 합니다.
02:44그런데 저는 좀 그래요. AI 관련 일하면 어렵겠는데? 못하겠는데? 이렇게 생각이 들기도 하지만 지금 소장님 말씀처럼 전망을 들으니까 확 더 관심이 가기도 합니다.
02:56그러면 구체적으로 무엇부터 시작을 하면 좋을까요?
02:59AI 관련 부업이라고 하니까 내가 어디 가서 뭘 배우고 자격증을 따야 되는 거 아니야 하고 걱정하실 수도 있는데 실제로는 그렇지 않습니다.
03:07우선 라벨링 관련 대포적인 플랫폼들이 이미 존재하고 있어요.
03:10여기에 가입을 하시고 참여할 수 있는 프로젝트 목록을 보신 다음에 작업자 교육이라든가 아니면 테스트를 거쳐야 합니다.
03:17강아지를 보고 강아지라고 얘기를 할 수 있어야 AI도 학습을 시켜줄 수 있겠죠.
03:22이런 테스트에 통과하면 본격적으로 유료 프로젝트에 참여를 할 수가 있습니다.
03:26일은 주로 건당 단가로 계산돼서 처음에는 사실 많지는 않지만 정확도와 그 속도가 올라갈수록 단가도 조금조금씩 높아지는 구조입니다.
03:34막상 이야기를 들어보니까 그렇게 어려운 일 같지는 않은데 어떻게 수입은 좀 짭짤합니까 사장님?
03:40이게 사실은 그렇게 어려운 일이 아니다 보니까 수입이 짭짤하기는 초반에는 어렵습니다.
03:46이 디지털 라벨링 같은 경우는 장단점이 좀 명확한 부업이라고 볼 수가 있는데요.
03:51노트북 하나만 있으면 언제 어디서든 재택으로 일할 수 있고 짜투리 시간을 활용해서 투잡이 가능하다는 게 아주 큰 장점입니다.
03:57하지만 대부분 건당으로 보수가 지급되기 때문에 작업 난이도나 속도에 따라서 시간당 수입이 좀 적은 편이고요.
04:05작업물이 또 검수 과정에서 반려되면 다시 작업해야 되는 번거로움도 있습니다.
04:09또 라벨링 프로젝트는 이게 1년 내내 있는 게 아니라서 정부 과제가 있느냐 없느냐에 따라서 비수기에는 일거리가 거의 없기도 하고요.
04:17그래서 큰 수익을 바라보고 뛰어들 만한 부업은 사실상 아니다라고 볼 수 있습니다.
04:21자투리 시간을 활용해서 약간의 부수입 정도를 얻으려고 하는 목적으로 하기에 적합한 그런 부업이라고 보시면 될 것 같네요.
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