Brown 학생, AI를 떠받치는 숨겨진 글로벌 노동을 지도로 추적

Brown University 학생 Ma가 데이터 라벨링 업체와 고객사, 노동 현장을 연결하는 지도를 제작해 AI 이면의 글로벌 노동 사슬을 드러냄 지도는 현재 라벨링 업체 13곳, 고객사 141곳, 노동 현장이 있는 31개국의 연결 관계를 담고 있으며, 전체 AI 노동 사슬을 포괄하지는 않음 Ma는 서구 기업의 이익을 위해 글로벌 사우스에서 힘들고 저임금인 노동을 끌어오는 구조를 AI 식민주의로 봄 권력 지도화(power mapping) 를 통해 AI의 사회적 영향을 더 큰 경제적, 정치적 구조 속에서 이해하도록 돕는 공공 교육 도구를 목표로 함 향후 지도를 확장해 분산된 노동자들이 서로를 찾도록 돕고, 반도체 산업의 노동 관계도 추적하기를 희망함 데이터 라벨링 외주와 AI 식민주의 소셜미디어 기업과 기술 기업부터 소매업체와 방산업체까지 많은 기업이 데이터 라벨링을 전문 업체에 외주화하며, 라벨링 업체 대부분은 저렴한 노동력을 찾음 Ma에 따르면 이러한 일은 케냐, 인도네시아, 콜롬비아 등 글로벌 사우스로 넘어감 노동자들은 AI를 안전하게 훈련하기 위해 AI가 생성한 아동 성착취물, 수간, 폭력적 콘텐츠 등을 연이어 읽어야 함 Ma는 글로벌 사우스의 힘들고 저임금인 노동을 서구의 이익을 위해 끌어오는 구조를 AI 식민주의의 본질로 봄 노동 사슬을 연결하는 지도와 확장 목표 Ma는 책임 회피를 위해 의도적으로 불투명하게 유지된다고 보는 AI 노동 사슬을 추적하고자 지도를 제작함 라벨링 업체와 고객사에 관한 기존 데이터베이스에 직접 구축한 라벨링 업체의 업무 수행 거점 데이터베이스를 결합함 업무 수행 거점을 데이터 노동자의 위치를 가늠하는 대리 지표로 사용하고, 지도에서 각 노드를 선으로 연결함 현재 범위는 업체 13곳, 고객사 141곳, 노동 현장이 있는 31개국이며, 포괄적 조사가 아닌 구조를 보여주는 사례 지도임 지도의 목적 중 하나는 공공 교육으로, AI의 사회적 영향을 더 큰 경제적, 정치적 구조와 연결해 이해하도록 돕는 것임 프로젝트 지도교수인 Brown 컴퓨터과학 교수 Suresh Venkatasubramanian에 따르면, AI는 알고리듬 아래에 있는 인간의 지식, 이해, 노력의 집합임 인간의 기여를 지우는 담론은 AI를 살아 있거나 의식이 있는 존재처럼 보게 하지만, AI는 전 세계 사람들이 구축한 것임 사회분석 및 연구를 전공하는 Ma는 권력 지도화를 세계 권력 구조가 노동 분배에 미치는 영향을...