국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
단신동향
해외단신
글로벌 AI 시장에서의 책임 있는 AI 개발을 향한 변화 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 브루킹스연구소
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2024-10-24
- 등록일 2024-11-08
- 권호 275
○ 브루킹스연구소는 인공지능(AI) 개발 과정에서 인간 노동의 중요성을 조명하며, 데이터 작업자의 역할과 그들이 직면한 불평등한 노동 환경을 분석한 보고서를 발표
- AI의 발전과 함께 증가하는 데이터 주석 작업의 필요성, 그리고 글로벌 남반구 노동력 착취 문제를 중심으로 책임 있는 AI 개발의 필요성을 강조
○ 데이터 파이프라인에는 수집, 준비, 라벨링, 검증이 포함되며, 미묘한 맥락적 이해과 윤리적 무결성에 대해 사람의 개입을 필요로 함
- 지속적으로 성장할 데이터 작업 중의 하나는 글로벌 데이터 주석(annotation) 시장으로, AI산업에서 핵심적인 요소 중 하나로, AI가 학습할 수 있는 정답을 제공하는 이러한 명명된(labeled) 데이터셋은 AI모델 훈련에 있어서 중요함
- 이 작업은 노동집약적이고 비용이 드는 특성으로 인해 테크기업은 종종 이러한 역할을 글로벌 사우스 국가로 아웃소싱하고 있으며, 노동자들은 저임금과 불안정한 고용에 시달리고 있음
○ 데이터 노동자를 착취와 차별, 저임금으로부터 보호하고 데이터 노동자의 살아있는 경험을 존중하기 위해, 글로벌 사우스 국가에서 강력한 노동규제를 실행이 필요
- 정부와 규제기관은 공정한 임금과 고용안정성, 노동환경에 대한 명확한 표준을 마련해야 하며, 이러한 규제는 불안정한 고용과 최소한의 고용안정성과 같이 데이터 노동자가 직면한 구체적인 문제를 해결해야 함
- 미국 정책은 국내외 적으로 데이터 노동자의 공정한 대우를 보장하는데 필수적인데, 데이터 작업의 뉘앙스를 정확하게 지원하기 위해 기존 노동법을 개정해야 함
- 미국은 데이터 작업에 대한 노동법과 개인정보 보호 규정을 개정해 국내외에서 일관된 보호와 보상을 제공할 필요
- AI의 발전과 함께 증가하는 데이터 주석 작업의 필요성, 그리고 글로벌 남반구 노동력 착취 문제를 중심으로 책임 있는 AI 개발의 필요성을 강조
○ 데이터 파이프라인에는 수집, 준비, 라벨링, 검증이 포함되며, 미묘한 맥락적 이해과 윤리적 무결성에 대해 사람의 개입을 필요로 함
- 지속적으로 성장할 데이터 작업 중의 하나는 글로벌 데이터 주석(annotation) 시장으로, AI산업에서 핵심적인 요소 중 하나로, AI가 학습할 수 있는 정답을 제공하는 이러한 명명된(labeled) 데이터셋은 AI모델 훈련에 있어서 중요함
- 이 작업은 노동집약적이고 비용이 드는 특성으로 인해 테크기업은 종종 이러한 역할을 글로벌 사우스 국가로 아웃소싱하고 있으며, 노동자들은 저임금과 불안정한 고용에 시달리고 있음
○ 데이터 노동자를 착취와 차별, 저임금으로부터 보호하고 데이터 노동자의 살아있는 경험을 존중하기 위해, 글로벌 사우스 국가에서 강력한 노동규제를 실행이 필요
- 정부와 규제기관은 공정한 임금과 고용안정성, 노동환경에 대한 명확한 표준을 마련해야 하며, 이러한 규제는 불안정한 고용과 최소한의 고용안정성과 같이 데이터 노동자가 직면한 구체적인 문제를 해결해야 함
- 미국 정책은 국내외 적으로 데이터 노동자의 공정한 대우를 보장하는데 필수적인데, 데이터 작업의 뉘앙스를 정확하게 지원하기 위해 기존 노동법을 개정해야 함
- 미국은 데이터 작업에 대한 노동법과 개인정보 보호 규정을 개정해 국내외에서 일관된 보호와 보상을 제공할 필요
