데이터 라벨링 작업 마스터 과정 이수 후기

오늘자로, 미뤄놨던 모든 작업을 완료하고,

작업 마스터 배지를 획득했다. 

이제, 실제 라벨링 쪽 비즈니스가 어떻게 돌아가는 지 경험해 볼 일만 남았다.

첫번째 목표는, 단순 라벨링 생태계 업무 경험이고, 

두번째 목표는, 이거 해본다고 들인 돈을 회수하는 것, 

세번째 목표는, 부업으로써, 이 일이 ROI가 나올 수 있는 일인지이며,

네번째 목표는, 향후 업무적으로 AI 프로덕트를 만들기 위해서 라벨링이 필요할 수 있는데, 

무엇을, 어떻게 현업에서 지원할 수 있을까 고민해 보는 일이다. 

 

만만한 줄 알았는데, 꼭 그런게 아니었어..

 

혹시, ROI가 나온다 싶으면, 

많은 라벨러들이 그러하듯이, 검수자 쪽으로 방향을 틀 수도 있는 일이니까.

작업을 하게되면, 뭐 가능한 열심히 해볼까 싶다. 

이왕이면, 처음 프로젝트는 적정 난이도에 적절한 분량을 가져가서 소화하고 싶은데, 

공고가 내 마음에 맞춰서 나오는 건 아니니깐,

처음으로 대학 등교하듯이 절반의 불안과 절반의 설렘이 공존한다. 

배지를 따는 동안,

눈여겨봤던 google 쪽에서 발주한 걸로 보이는 공고가 내려가서 아쉬웠는데,

비슷한 공고가 또 생겨서, 바로 신청은 해두었다.

 

미경험 상태의 현재로써도 예측되는 몇 가지가 있다.

나의 예측에 대해 정답지를 작성해보는 것, 그것만으로도 꽤나 흥미로운 일이다. 

예컨데, 작년 SAM에서 보았듯이, GAN의 아디이에이션이 그러듯이, 

결국 어플리케이션 레벨에서 작동하는 AI가

알아서 데이터를 라벨링하고 수정하는 날이 언젠가 오지 않을까 싶다. 

그 때는 맨파워 베이스로 구성되는 단순 라벨러와 데이터 생성업무는 점점 축소되고,

데이터 생성을 위한 프롬프트 엔지니어 소수와 강화학습을 보조하는 감수자로 

전체 생태계가 재편되지 않을까? 

 

동생은 형이 그걸 왜 해라고 하던데, 

여튼 내 입장에서는 다양한 인사이트를 얻을 기회로 만들어 볼 참이다.