美 배달 플랫폼, '사람' 행동으로 수입 거둬
데이터 모아 휴머노이드 작업 수행에 활용
기존 배달원용 앱에도 통합시켜 경로 탐색
"AI 시대 정제 고품질 데이터 활용이 관건"
도어대시 라이더 /블룸버그 캡처
미국 최대 음식 배달 플랫폼 도어대시(DoorDash)가 자사 배달 인력을 활용해 로봇 학습용 데이터를 확보하는 방식으로 인공지능(AI) 개발에 나서고 있다.
29일 여성경제신문 취재에 따르면 도어대시는 최근 '태스크스(Tasks)'라는 별도의 애플리케이션을 출시하고 배달원들이 일상적인 행동을 직접 수행하며 이를 촬영·기록하도록 하는 방식의 데이터 수집을 시작했다.
이용자는 옷을 개거나 설거지를 수행하고 침대를 정리하는 등의 활동을 수행하면 이에 대한 보상을 받을 수 있다. 수집된 데이터는 AI 및 로봇 모델이 물리적 환경과 인간의 행동을 보다 정밀하게 이해하도록 학습하는 데 활용된다.
텍스트·이미지 넘어 '물리 데이터' 경쟁 본격화
이번 시도는 AI 학습 방식이 텍스트와 이미지 중심에서 벗어나 실제 물리 환경 기반 데이터로 확대되고 있음을 보여준다. 이러한 데이터는 휴머노이드 로봇이나 자율 기계가 변화하는 환경 속에서 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 필수적인 요소로 평가된다.
도어대시 측은 "해당 콘텐츠가 자사 AI 모델 평가뿐 아니라 소매, 보험, 기술 분야 파트너 기업이 만든 모델 평가에도 사용될 것"이라고 밝혔다.
유사한 흐름은 다른 기업에서도 나타나고 있다. 우버와 인스타워크(Instawork)는 데이터 수집 모델을 시험 중이며 일부 로봇 스타트업은 장갑이나 헤드 마운트 카메라 등 웨어러블 장비를 활용해 정밀한 동작 데이터를 확보하고 있다.
현재 태스크스 앱은 시범적으로 운영되고 있으며 도어대시는 향후 수행 가능한 과제의 종류를 확대할 계획이다. 일부 기능은 기존 배달원용 앱인 '대셔(Dasher)'에도 통합되며 자율 배송 시스템을 지원하거나 경로 탐색을 돕는 작업이 포함될 가능성도 있다.
AI 개발 경쟁이 심화되는 가운데 대규모 물리 데이터 확보는 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 도어대시의 이번 전략은 긱 이코노미(gig economy) 플랫폼이 차세대 AI 시스템 개발과 점차 긴밀하게 결합하고 있음을 보여주는 사례로 해석된다.
"플랫폼 위에 데이터 얹었다"···새 수익 모델 실험
업계에서는 이번 전략을 '플랫폼 확장형 데이터 사업'으로 보고 있다. 익명을 요구한 개발자 A씨는 본지에 "배달 앱이라는 기존 도메인 위에 데이터 수집(data collection) 로직을 추가해 새로운 수익 모델을 만들려는 시도로 보인다"며" API 형태로 외부 기업이나 AI 업체에 데이터를 판매하거나 사업 확장성을 염두에 둔 전략일 가능성도 있다"고 설명했다.
이어 "수천만 명의 이용자가 동시에 생성하는 비정형 데이터를 다루는 만큼 데이터 검증(validation)과 이를 모델 학습 파이프라인에 어떻게 적용할지가 핵심 과제"라며 "과거에는 데이터를 대량으로 확보하는 데 초점이 맞춰졌다면 최근에는 정제된 고품질 데이터를 활용하는 것이 모델 성능 측면에서 더 중요해지고 있다" 말했다.
☞ 긱 이코노미(Gig Economy) = 단기 계약이나 건별 업무를 중심으로 노동이 이뤄지는 경제 구조를 의미한다. 배달·운송 플랫폼처럼 유연한 노동력을 기반으로 서비스가 운영되며 최근에는 데이터 수집·AI 학습 영역으로까지 확장되고 있다.
☞ 물리 데이터(Physical Data) = 실제 환경에서 인간의 행동, 사물의 움직임, 공간 상호작용 등을 기록한 데이터로 로봇과 자율 시스템이 현실 세계에서 작업을 수행하기 위한 학습 자료로 활용된다. 기존 텍스트·이미지 데이터와 달리 맥락과 동작 정보가 포함된 것이 특징이다.
여성경제신문 김성하 기자
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