NIA 주관 인공지능 학습용 데이터 구축 참여인력 역량 강화 교육 과정 개발 수행기
인공지능, AI 이제 더 이상 특정 전문가만의 영역은 아니죠. 이미 우리는 인공지능(AI)이 적용된 다양한 기술과 서비스를 사용하며 보다 편리한 생활을 누리고 있습니다. 기계의 무인화, 시설 제어, 가깝게는 AI 스피커나 휴대폰 음성인식 서비스가 이에 해당하죠.
AI 기술의 고도화는 데이터 학습을 통해 이루어지는데, AI가 데이터를 학습하려면 가공된 데이터 즉, AI가 인지하고 학습할 수 있는 정제된 데이터가 필요하다는 것은 인공지능(AI)에 어느정도 관심있는 분들에게는 익숙한 이야기일 것 같습니다.
최근 디지털 전환이 가속화되며 AI 학습을 위한 데이터 수요도 이에 따라 증가하고 있고, 이전보다 정밀하고 고품질의 학습 데이터를 요구하는 데이터 고도화 시기에 이르렀습니다. AI의 성능을 높이기 위해서는 고품질인 많은 양의 ‘학습 데이터’가 매우 중요합니다.
이렇게 ‘학습 데이터’의 중요성이 커졌지만, 데이터 가공에 참여하는 라벨러에 대한 체계적인 직무 정의 및 교육의 부족함을 느끼고 전문 라벨러 양성 교육에 참여하게되었습니다. 해당 교육을 통한 궁극적 목표는 크라우드 워커들의 전문성 향상, 그로인한 고품질 데이터 확보를 할 수 있게 도움으로써 인공지능 산업의 경쟁력 강화를 위함이라고 할 수 있겠습니다.
데이터메이커는 과학기술정보통신부에서 주관하고, 한국지능정보사회진흥원에서 전담하는 '21년 인공지능 학습용 데이터 구축 참여인력 역량 강화 교육'의 이미지/영상 분야 교육 과정 개발에 참여하였으며, 해당 교육으로 10만3천 수료생을 배출하여 데이터라벨러 직무에 대한 교육과 안내를 하였습니다. (이미지/영상 분야 9,000여명 수료)
누구나 참여할 수 있는 전문 교육
이번 교육이 특별한 것은 국내 기업에서는 시행하지 못한 공통교육(구축사업 소개, 인공지능 윤리, 개인정보 등), 데이터 전문가(라이다센서, 품질관리), 데이터 고급관리자(PM) 과정 개발 및 운영으로 플랫폼 종사 특화 교육이라는 점과 최초 인공지능 학습용 데이터 라벨링 전문 교육 커리큘럼이 주는 상징성으로도 큰 의미가 있다고 볼 수 있습니다.
해당 교육으로 인해 새로운 일자리에 대한 소개와 비 전공자에게 어렵게만 느껴지던 AI 전문 분야에 대한 진입장벽을 낮추는 효과가 있었으며, 활발한 시장에 비해 직무 ****역량 강화를 위한 교육에 대한 아쉬움을 채울 수 있었습니다.
이번 교육을 통해 그저 체험형 교육으로 끝나는것이 아니라 교육을 통한 전문성을 키우고 취업을 함으로써, 데이터라벨러의 전망에 대해 제시하였습니다.
또 하나 주목할 점은 이번 '21년 인공지능 학습용 데이터 구축 참여인력 역량 강화 교육’에서는 라벨러 실무자, 라벨러 기술자, 라벨러 관리자 관점으로 나누어 역량강화모델을 제시하여 인공지능 학습 전반에 참여하는 인력에 대한 교육 커리큘럼입니다.
데이터 전문가 과정, 데이터 고급 관리자 과정을 별도로 개설하여 지금까지 보편화된 데이터 라벨링 기술뿐만 아니라 어려운 기술에 대한 기술 교육과 데이터 품질관리 전문가과정을 추가 제공함으로써, ‘학습데이터’에 대한 전반적인 진행 과정에 필요한 다양한 일자리에 대한 전문적인 교육을 진행하였습니다.
데이터메이커는 인공지능(AI)를 이해하고 이미지/영상 분야의 고품질 데이터에 대한 이해를 위해 단계별 교육과정 마련 및 지원하였으며, 교육을 통한 생산성 향상, 고품질 데이터 확보, 전문직 일자리 창출, AI 산업 생태계 조성 등 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
