- 아마존이 21년 된 인력 중개 서비스 메커니컬 터크를 9월 30일에 닫았어요.
- 지금 우리가 쓰는 AI를 키운 학습용 자료의 상당 부분이 여기서 몇 센트씩 받고 만들어졌어요.
- 사람 손이 필요 없어진 게 아니라, 더 비싸고 더 전문적인 곳으로 자리를 옮긴 거예요.
안녕하세요, 제시예요.
사진을 한 장 올리면 AI가 "고양이네요" 하고 알아맞히잖아요. 그게 AI 혼자 똑똑해서 되는 일은 아니에요. 누군가 그 전에 고양이 사진 수백만 장을 하나씩 열어보고 "이건 고양이"라고 손으로 적어 뒀거든요. 그 적는 일을 21년 동안 받아온 곳이 아마존의 메커니컬 터크였어요. 이곳이 9월 30일에 문을 닫았어요.
체스 두는 기계 안에 사람이 앉아 있었어요
이름 이야기부터 하고 갈게요. 이 이름이 오늘 이야기의 절반이거든요.
1770년 유럽에서 체스를 두는 기계가 화제였어요. 터키인 복장의 인형이 체스판 앞에 앉아 사람과 대국을 했고, 곧잘 이겼어요. 나중에 밝혀진 진실은 싱거웠어요. 기계 안쪽에 체스를 잘 두는 사람이 웅크리고 앉아 있었어요. 이 가짜 기계의 이름이 메커니컬 터크였어요.
아마존은 2005년에 이 이름을 그대로 가져다 썼어요. 컴퓨터가 못 하는 일을 사람이 대신 처리해 주는 중개 서비스였으니까요. 기업이 잘게 쪼갠 일감을 올리면 전 세계 어딘가의 누군가가 그걸 집어서 처리하고 몇 센트를 받아 갔어요. 사진에 이름표 달기, 음성 받아 적기, 설문에 답하기 같은 것들이었어요.
제프 베이조스는 이 서비스를 "인공 인공지능"이라고 불렀어요. 겉으로는 자동화된 시스템처럼 보이는데 안에서 실제로 일하는 건 사람이라는 뜻이었죠. 250년 전 그 체스 기계와 똑같은 구조예요.
오늘의 AI는 그 손글씨 위에 서 있어요
여기서부터가 중요해요. 이곳이 그냥 잔심부름 사이트였던 게 아니거든요.
2007년에 스탠퍼드의 한 연구팀이 이미지넷이라는 걸 만들기 시작했어요. 이미지넷은 사진마다 "이건 무엇이다"라는 이름표가 붙어 있는 거대한 사진 묶음이에요. AI에게 세상을 보여주려면 먼저 세상에 이름표가 붙어 있어야 하니까요.
그 이름표를 붙인 사람들이 메커니컬 터크에 있었어요.
| 이미지넷을 만드는 데 | |
|---|---|
| 이름표를 붙인 사람 | 약 4만 9천 명 |
| 참여한 나라 | 167개국 |
| 걸린 시간 | 약 2년 |
이렇게 모은 사진 묶음이 2009년에 세상에 나왔어요. 그리고 2012년, 이 묶음으로 훈련한 AI가 사진 알아맞히기 대회에서 다른 참가자들을 크게 앞지르는 성적을 냈어요. 지금 우리가 쓰는 AI 기술의 출발선으로 대체로 이 순간이 꼽혀요.
이미지넷이 어떻게 만들어졌는지 더 보기
연구팀은 단어 사전에서 뽑은 낱말과 사진을 짝지어 놓고, 일하는 사람들에게 "이 사진이 이 낱말에 해당하나요"만 묻는 방식을 썼어요. 판단이 단순해야 여러 사람이 같은 기준으로 답할 수 있으니까요. 사진 한 장을 여러 사람에게 중복으로 물어보고 답이 모이는 쪽을 정답으로 삼았어요. 이렇게 12개 갈래, 5,247개 항목, 320만 장을 채우는 데 2년 반이 걸렸어요.
정리하면 이래요. AI가 똑똑해지는 데 필요했던 건 알고리즘만이 아니었어요. 몇 센트짜리 일감을 집어 든 수만 명의 손이 필요했어요. 그리고 그 손은 어느 계산서에도 잘 안 적혀요.
그런데 왜 닫았을까요
아마존은 이유를 자세히 말하지 않았어요. "프로그램과 도구, 서비스를 정기적으로 평가하고 그에 따라 조정한다"는 원론적인 설명이 전부였어요.
바깥에서 보이는 사정은 두 가지예요.
첫째, 경쟁자가 생겼어요. AI 학습용 자료를 전문으로 다루는 회사들이 등장하면서 일하는 사람들이 그쪽으로 옮겨 갔어요. 스케일 AI, 머코어, 프롤리픽 같은 곳들이에요. 요즘 AI가 필요로 하는 건 "이 사진이 고양이인가요" 수준의 일이 아니에요. 의사나 변호사가 답을 검토해 주고, 개발자가 코드를 고쳐 주는 수준의 일이라 몇 센트짜리 장터로는 감당이 안 돼요.
둘째는 좀 씁쓸한 이야기인데요.
스위스 로잔공대 연구팀이 실제로 일감을 올려 보고 확인한 숫자예요. 사람이 직접 쓴 것처럼 제출된 결과물의 상당수가 실은 챗봇이 쓴 것이었어요. 연구팀은 논문 제목에 "인공"이라는 말을 세 번 붙였어요. 베이조스가 "인공 인공지능"이라고 부른 그 자리에 한 겹이 더 쌓였다는 뜻이죠.
이건 그냥 게으름 문제가 아니에요. 사람에게서 배우려고 모으는 자료에 AI가 쓴 글이 섞이면, AI는 결국 자기가 쓴 글을 다시 배우게 돼요. 사람의 답을 사려고 만든 장터가 제 기능을 잃는 거예요.
그 33~46퍼센트를 어떻게 쟀는지 보기
연구팀은 두 가지를 같이 봤어요. 하나는 자판 입력 기록이에요. 사람이 직접 쓰면 타자를 치는 흔적이 남는데, 붙여넣기만 하면 그 흔적이 없어요. 다른 하나는 제출된 글 자체를 기계로 판별하는 방법이었어요. 두 신호가 함께 가리키는 경우를 세어 33~46퍼센트라는 폭을 냈어요. 정확한 한 숫자가 아니라 폭으로 적은 것도 그래서예요. 2023년 6월에 공개된 논문이고, 대상은 그 실험에 쓰인 하나의 일감이라 플랫폼 전체 비율은 아니에요.
9월 30일 이후
날짜부터 정리할게요.
| 언제 | 무슨 일 |
|---|---|
| 2026년 7월 30일 | 새 고객 접수를 이미 중단했어요 |
| 2026년 9월 30일 | 서비스가 완전히 문을 닫았어요 |
| 2026년 10월 30일 | 일을 맡긴 쪽이 남은 결과물을 승인하고 보너스를 줄 수 있는 마지막 날이에요 |
| 2027년 1월 28일 | 지난 거래 내역을 볼 수 있는 마지막 날이에요 |
가장 많을 때는 50만 명이 넘는 사람이 190여 개 나라에서 이곳에 등록돼 있었어요. 물론 그 전부가 최근까지 일하고 있던 건 아니에요. 최근 몇 년은 눈에 띄게 기울고 있었고, 아마존도 손을 덜 대고 있었어요. 그래도 여기에 기대 생활비의 일부를 벌던 사람들에게는 갑작스러운 통보였어요.
닫는 날까지 끝낸 일은 돈을 받아요. 아마존 안내에 따르면 승인된 일감은 평소 받던 날짜에 그대로 지급되고, 10월 30일까지 일을 맡긴 쪽이 승인도 거절도 안 하면 저절로 승인돼요.
한 가지는 분명히 해 둘게요. 사람 손이 필요 없어져서 닫은 게 아니에요. 필요한 손이 달라졌어요. 몇 센트짜리 단순 작업은 이제 AI가 더 빠르고 더 싸게 해요. 대신 AI가 못 하는 판단, 그러니까 전문가가 답을 보고 "이건 틀렸어요"라고 짚어 주는 일의 값은 오히려 올라가고 있어요.
우리가 쓰는 AI 뒤에는 사람이 있어요
이 소식을 보면서 제가 오래 붙잡고 있던 생각은 이거예요.
AI가 답을 척척 내놓으면 우리는 그걸 기계의 능력이라고 읽어요. 그런데 그 능력의 상당 부분은 어딘가에서 몇 센트를 받고 사진에 이름표를 달아 준 사람들에게서 왔어요. 그 장부는 어디에도 잘 안 적혀 있고요. 21년 만에 그 장터가 닫힌 지금이, 그 사실을 한 번쯤 떠올려 볼 만한 시점 같아요.
오늘도 AI에게 뭔가 하나 물어보실 텐데요. 답이 마음에 들거든 잠깐만 생각해 보세요. 이 답 하나를 만드는 데 이름이 남지 않은 손이 몇 개나 들어갔을까요.
출처: 종료 확정과 이후 일정(지급·승인 마감, 거래 내역 열람 기한)은 아마존 메커니컬 터크 공식 종료 안내(2026년 10월 1일 확인). 종료 발표와 처음 알려진 일정, 등록 인원, 아마존의 설명은 CNBC·Quartz·The Next Web·Tech Startups 보도(2026년 8월 25~27일). 이미지넷 제작 규모와 방식은 ImageNet 연구팀 발표 자료 및 Quartz 아카이브 기사. 크라우드 작업자의 대규모 언어모델 사용 비율은 Veselovsky 외, "Artificial Artificial Artificial Intelligence"(arXiv:2306.07899, 2023년 6월).
