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{{{#!blog hyacinth 2023-05-03T15:29:36 우리 학생들이 그 일을 잘합니다.
오늘 항공우주산업 분야에서 AWS 서비스 활용 사례 세미나에 참석했습니다. 발표자는 서울대 지구환경과학부 교수님께서 발표하셨는데, 위성 영상 레이더 기술(SAR)과 CNN 기반 딥러닝을 이용해 위성자료 분석을 하는 방법을 설명해주셨습니다.

발표 중 위성자료 분석을 위해 많은 학습자료가 필요하다는 어려움을 토로하셨는데, __다행히도 ''우리 연구실 학생''들이__ 그 일을 잘한다는 것이었습니다. 또한 바다의 기름 등을 포함한 해양기름유출탐지를 위해서는 SAR 전문가들이 '''직접 하나하나''' 학습자료를 만들어야 하는데, 쉽지 않은 일이라고 합니다. 그러나 교수님께서는 __우리 학생들이__ 이 일을 거뜬히 해낸다는 자신감을 보였습니다.

이어지는 교수님의 (--원조--)대학원생 드립은 엄청나게 재밌었는데요, 교수님의 유머 감각에는 정말 놀랐습니다. 👏

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''학생들의 헌신''은 아직까지는 유머로 받아들여졌고 강연을 듣는 사람 대부분 재미있어 했다. 하지만 다가올 AI 시대에 인간의 역할, 일자리 문제는 곧 사회에서 큰 논쟁을 일으킬 가능성이 높은 중요한 문제이다.

지난 주말 인터넷 댓글에서 누군가 ‘챗GPT는 어떻게 학습을 시켰길래 항상 천사 같이 답변을 하는 건지 놀랍다‘고 남긴 글을 보았다. 그는 이 기사를 보아야 했다.

http://www.mediatoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=308715
타임지의 기사 ‘오픈AI가 챗GPT의 유해성을 완화하기 위해 케냐 노동자들을 시간당 2$ 미만에 활용했다‘

그가 답을 기대하고 말한 건지는 모르겠지만, 안타깝게도 그 질문은 답이 있는 문제였다. 폭력적인 텍스트에 노출된 채 라벨링 작업을 하며 고통스러운 단순 작업에 동원되었던 케냐의 저임금 노동자들 덕분이다.

케냐의 라벨링 노동자들은 AI 시대에 살아남는 인간의 일자리가 이렇게 되어서는 안된다는 사례로 앞으로 자주 인용 될 것이다.
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