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과거 부업은 생계 보조 수단 중심
최근 부업은 본인 취미나 재능기반 부업,
플랫폼 중심 디지털 부업.
AI 데이터 시대에 맞춘 지식 정보용 부업으로 진화
AI 데이터 라벨링 부업 인기
활기가 넘치는 '행복한 아침'이 시작됩니다!
'행복한 아침'
월~금 아침 7시 30분 방송
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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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