저임금 노동자가 'AI 선생님'

사람처럼 배우게 한다면 사람처럼 선생님이 필요함.. 인간사회에서 써먹어야 하니까.

구글의 텍스트/이미지 리캡챠도 이런 용도였죠.

[Tech & BIZ] AI의 머신러닝, 알고보니 中·인도의 값싼 노동력 덕분

조선일보 2019.12.19

AI가 쉽게 사물을 알아보도록 사진·동영상 속에 일일이 명칭 달아주는 '데이터 라벨링'

中, 인해전술로 가장 앞서나가…

인도·아프리카 등 외주 업체선 "시간당 임금 너무 낮다" 논란도

美, AI로 라벨링 자동화 구축 중

• "갓 태어난 어린아이처럼 아무런 지식이 없는 AI가
  각종 사물을 인식(認識)할 수 있도록
  AI에 입력되는 사진이나 동영상 등에 사람이 일일이 각종 사물의 이름을 달아주는 분류·표시 작업: (data labeling)"
• 박스 묶기: 이미지에서 특정 종류 오브젝트를 박스로 묶어 구별하기
• 이미지 분류: 이미지를 잘 설명한 태그고르기
• 시맨틱 분할: 이미지 영역을 세밀하게 그어 분류
• 단순반복 저임금작업. 어마어마하게 많은 학습용 데이터를 만들어야 하기 때문에, 비용을 줄이기 위해 외주나 크라우드소싱(crowd sourcing·여럿의 손을 빌림)이 흔함.
  영어나 자국어가 통하는 저임금 지역/신흥국가에서 짧은 시간동안 교육한 다음 투입
• 중국은 지역별 임금차가 크고 자국정부차원에서 지원하고 수요가 많기 때문에, 중국내의 저임금지역에 회사를 세우거나 농민공인력을 활용함. 그렇게 확보한 데이터와 그것으로 훈련시킨 인공지능으로, 중국은 컴퓨터 비전(인공지능 화상처리)분야에서 가장 앞서가고 있음.
• 미국은 이런 작업까지도 어느 정도 맡길 수 있는 AI기술/서비스 개발. 아마존 그라운드 트루스(Ground Truth)

기사 자체는 이런 식인데.. 어렵네요. 기사를 좀 더 찾아봅니다.

자체 AI 반도체로 AI 인프라 역량 강화나선 아마존 - 2018.12.31. 동아일보

아마존 AWS 리인벤트 2019: ‘세이지메이커’를 중심으로 - 2019.12.19. 슬로우뉴스

AWS Sagemaker Ground Truth - 크로키닷컴 소성운

Amazon SageMaker Ground Truth을 사용법… 개체명 인식을 위한 데이터 레이블링 워크 플로우 추가하기 2019년 9월 4일 youngjin lee

https://datascienceschool.net/view-notebook/6706f10f452a4d2e8095942f6e9def15/

교도소 노역도 육체노동에서 IT노동으로 바뀌나 - 동아사이언스 2019.4.1

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