저임금 노동자가 'AI 선생님'

기술과 유행/인공지능-2

alberto 2019. 12. 31. 11:45

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

구글의 텍스트/이미지 리캡챠도 이런 용도였죠.

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.