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스케일AI

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인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, AI 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소로 ‘데이터’의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 흐름 속에서 고품질 학습 데이터를 제공하며 AI 생태계의 기반을 다지는 기업이 바로 스케일AI(Scale AI)이다. 스케일AI는 데이터 라벨링, 모델 평가 및 검증 등 AI 개발의 필수적인 인프라를 제공하며, 자율주행차부터 대규모 언어 모델(LLM)에 이르기까지 다양한 AI 애플리케이션의 발전을 견인하고 있다. 이 글에서는 스케일AI가 어떤 기업인지, 어떻게 성장했으며, 어떤 핵심 기술과 서비스를 제공하고, AI 산업에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 미래 비전과 도전 과제는 무엇인지 심층적으로 탐구한다.

목차

스케일AI란 무엇인가?

스케일AI(Scale AI, Inc.)는 2016년 샌프란시스코에 설립된 미국의 정보 기술 기업으로, 인공지능(AI) 모델 개발에 필수적인 데이터 인프라를 제공한다. 이 회사는 고품질 학습 데이터 라벨링, AI 모델 평가 및 검증 서비스를 통해 기업과 정부가 복잡한 AI 애플리케이션을 성공적으로 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

스케일AI의 핵심 임무는 ‘세상에서 가장 중요한 의사결정을 위한 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 것’이다. 이를 위해 세계 유수의 AI 모델을 구동하는 고품질 데이터와 풀스택 기술을 제공하며, 기업과 정부가 실제적인 영향을 미치는 AI 애플리케이션을 구축, 배포 및 감독할 수 있도록 돕는다. 마치 건물을 짓기 위해 튼튼한 기초 공사와 양질의 건축 자재가 필수적이듯이, 스케일AI는 AI 모델이라는 건물을 짓기 위한 ‘데이터 기초 공사’와 ‘고품질 데이터 자재’를 제공하는 역할을 수행하는 것이다.

주요 고객으로는 구글, 마이크로소프트, 메타, 오픈AI, 제너럴 모터스 등 선도적인 AI 기업과 여러 정부 기관이 포함된다. 이들은 스케일AI의 서비스를 활용하여 자율주행 시스템, 대규모 언어 모델(LLM), 국방 및 정부 애플리케이션 등 다양한 분야에서 AI 기술의 발전을 가속화하고 있다.

스케일AI의 설립 및 성장 과정

스케일AI는 AI 기술의 잠재력을 현실로 만들기 위한 데이터 인프라의 필요성을 인식하며 시작되었다. 창업자들의 선견지명과 전략적인 시장 접근은 스케일AI를 AI 인프라 시장의 핵심 플레이어로 성장시키는 원동력이 되었다.

초기 성장과 유니콘 등극 (2016-2019)

스케일AI는 2016년 알렉산더 왕(Alexandr Wang)과 루시 궈(Lucy Guo)가 공동 설립했다. 당시 MIT에 재학 중이던 알렉산더 왕은 AI 개발의 가장 큰 병목 현상이 ‘고품질 학습 데이터’의 부족이라는 점을 간파했다. 그는 AI 모델이 세상을 정확하게 이해하고 학습하기 위해서는 방대한 양의 데이터에 정교한 라벨(꼬리표)을 붙이는 작업이 필수적임을 깨달았다.

스케일AI는 Y Combinator 프로그램을 통해 초기 성장의 발판을 마련했으며, 특히 자율주행차 분야의 데이터 라벨링에 집중하며 빠르게 시장에 안착했다. 자율주행차는 주변 환경을 정확하게 인식하기 위해 이미지, 비디오, 3D 라이다(LiDAR) 센서 데이터 등 방대한 양의 시각 데이터에 대한 정밀한 라벨링이 필수적이다. 스케일AI는 이러한 수요를 충족시키며 제너럴 모터스(General Motors)의 자율주행 자회사인 크루즈(Cruise)와 우버(Uber) 등 주요 자율주행 기업들을 고객으로 확보했다.

이러한 초기 성공에 힘입어 2019년 8월, 피터 틸(Peter Thiel)의 파운더스 펀드(Founders Fund)로부터 1억 달러 투자를 유치하며 기업 가치 10억 달러 이상을 인정받아 ‘유니콘 기업’ 지위에 올랐다. 이는 스케일AI가 AI 시대의 핵심 인프라 제공자로서의 잠재력을 시장에 각인시킨 중요한 전환점이었다.

사업 확장 및 주요 투자 유치 (2019-2025)

유니콘 기업 등극 이후 스케일AI는 자율주행차를 넘어 자연어 처리(NLP), 전자상거래, 국방 및 정부 부문 등으로 서비스 영역을 적극적으로 확장했다. 2020년에는 미국 국방부(Department of Defense, DoD)와 계약을 체결하며 정부 부문에서의 입지를 강화하기 시작했다. 2022년 1월에는 미국 연방 기관들이 스케일AI의 도구 스위트에 접근할 수 있도록 하는 2억 5천만 달러 규모의 계약을 체결하기도 했다.

특히 생성형 AI 시장의 급부상과 함께 스케일AI의 역할은 더욱 중요해졌다. 2023년 8월, 스케일AI는 오픈AI(OpenAI)의 GPT-3.5 파인튜닝(Fine-tuning)을 위한 ‘우선 파트너’로 선정되며 대규모 언어 모델(LLM) 개발 및 최적화 분야에서의 전문성을 입증했다. 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT) 초기 개발에도 스케일AI의 서비스가 활용되었다.

2025년 6월 10일, 스케일AI는 메타 플랫폼스(Meta Platforms)로부터 143억 달러(약 19조 6천억 원) 규모의 대규모 투자를 유치하며, 메타가 스케일AI의 지분 49%를 확보하게 되었다. 이 거래를 통해 스케일AI의 기업 가치는 290억 달러(약 39조 8천억 원)에 달하게 되었다. 이는 메타의 LLM인 라마(Llama) 모델 개선에 필요한 전문 데이터셋을 확보하기 위한 전략적 투자로 분석된다. 이 투자와 함께 스케일AI의 공동 창업자 알렉산더 왕은 메타의 새로운 초지능 연구소(superintelligence research lab)를 이끌게 되었으며, 제이슨 드뢰게(Jason Droege) 최고 전략 책임자(CSO)가 스케일AI의 CEO를 맡게 되었다.

스케일AI의 핵심 기술 및 서비스

스케일AI는 AI 모델이 필요로 하는 고품질 데이터를 효율적으로 생산하고 관리하기 위해 독자적인 ‘데이터 엔진’과 ‘Human-in-the-Loop’ 방식을 활용한다. 이를 기반으로 다양한 AI 개발 단계에 필요한 서비스를 제공하고 있다.

스케일 데이터 엔진 (Scale Data Engine)

스케일 데이터 엔진은 스케일AI의 핵심 플랫폼으로, AI 데이터의 수집, 라벨링, 품질 보증, 모델 평가 등 AI 데이터 생애 주기 전반을 관리하는 역할을 한다. 이 엔진은 인간의 전문성(Human-in-the-Loop)과 머신러닝 자동화를 결합하여 대규모의 데이터를 정밀하게 라벨링하고 검증하는 데 강점을 지닌다.

예를 들어, 자율주행차의 경우 수많은 카메라, 라이다, 레이더 센서에서 쏟아지는 이미지, 비디오, 3D 포인트 클라우드 데이터를 처리해야 한다. 스케일 데이터 엔진은 이러한 복잡한 데이터를 사람이 직접 보고 객체를 식별하고 경계를 표시하는 동시에, AI가 이 과정을 보조하고 최종적으로 품질을 검증하는 방식으로 고품질의 학습 데이터를 생성한다. 이는 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 센서 데이터 등 다양한 유형의 데이터에 적용되며, AI 모델이 실제 세계를 정확하게 ‘인지’하고 ‘이해’하도록 돕는 기반이 된다.

데이터 엔진은 또한 데이터 생성, 모델 평가, 안전 및 정렬 측정 도구 등을 포함하여 사용자가 AI 시스템을 개발하는 데 필요한 포괄적인 기능을 제공한다. 이는 AI 모델의 성능을 향상시키고, 편향성을 줄이며, 안전성을 확보하는 데 결정적인 역할을 한다.

생성형 AI 플랫폼 (Generative AI Platform)

2023년에 출시된 스케일AI의 생성형 AI 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 생성형 AI 애플리케이션을 구축, 맞춤화, 평가할 수 있도록 지원하는 풀스택(full-stack) 솔루션이다. 이 플랫폼은 기업이 자체 데이터를 활용하여 강력한 기반 모델(foundation models)을 비즈니스에 맞게 조정하고, 안전하게 AI의 가치를 실현할 수 있도록 돕는다.

생성형 AI 모델 개발의 핵심 단계인 인간 피드백 기반 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), 데이터 생성, 모델 평가, 안전 및 정렬(alignment) 등의 기능을 포괄한다. RLHF는 AI 모델이 인간의 선호도에 따라 더 나은 응답을 생성하도록 학습시키는 중요한 기술로, 스케일AI는 이 분야에서 오픈AI의 주요 파트너로 활동하며 전문성을 인정받았다.

이 플랫폼은 기업 사용자가 미세 조정(fine-tuning), 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering), 보안, 모델 안전성, 모델 평가 등 생성형 AI 시스템 개발에 필요한 모든 요소를 다룰 수 있도록 설계되었다. 시각적 협업 및 분류, 자동화된 광고 플랫폼, 트렌드 감지, 유해 콘텐츠 탐지 및 제거와 같은 신뢰 및 안전 기능, 청구 지능 등 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션 개발에 활용될 수 있다.

자회사 및 크라우드소싱 플랫폼

스케일AI는 전 세계 수십만 명의 계약직 작업자들을 활용하는 크라우드소싱(crowdsourcing) 플랫폼을 통해 대규모 데이터 라벨링 작업을 효율적으로 처리한다. 주요 자회사로는 리모태스크스(Remotasks)와 아웃라이어(Outlier)가 있다.

리모태스크스는 주로 컴퓨터 비전 및 자율주행차 분야의 데이터 라벨링에 중점을 둔다. 이 플랫폼은 개발도상국 등 전 세계 다양한 지역의 작업자들에게 작업을 할당하여 방대한 양의 이미지, 비디오, 3D 라이다 데이터에 라벨을 붙이는 역할을 수행한다. 이를 통해 스케일AI는 필요한 데이터의 양과 복잡성에 따라 유연하게 인력을 확장하고, 비용 효율적으로 고품질 데이터를 확보할 수 있다.

아웃라이어는 대규모 언어 모델(LLM) 데이터 어노테이션에 특화된 자회사이다. LLM의 성능 향상과 안전성 확보를 위해서는 인간의 피드백을 통한 정교한 데이터 라벨링이 필수적이다. 아웃라이어는 이러한 LLM 관련 데이터 작업을 담당하며, AI 챗봇의 글쓰기 능력 향상과 같은 일반적인 작업부터 의료, 로봇 공학, 금융 등 전문 분야의 고숙련 데이터 작업까지 수행한다.

이러한 크라우드소싱 모델은 스케일AI가 AI 개발에 필요한 ‘인간 지능’을 대규모로 활용하는 핵심 전략이다. 그러나 동시에 저임금 노동 논란 등 노동 윤리 문제에 대한 비판도 제기되고 있어, 스케일AI가 해결해야 할 과제로 남아 있다.

주요 활용 분야 및 산업에 미치는 영향

스케일AI의 서비스는 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 상용화를 가속화하고 있다. 특히 자율주행, 대규모 언어 모델, 국방 및 정부 부문에서 그 영향력이 두드러진다.

자율주행 및 로보틱스

스케일AI는 자율주행차 산업의 초기부터 핵심적인 데이터 파트너로 자리매김했다. 자율주행차는 카메라, 레이더, 라이다(LiDAR)와 같은 센서에서 수집된 방대한 데이터를 기반으로 주변 환경을 정확하게 인지하고 판단해야 한다. 스케일AI는 이러한 센서 데이터(이미지, 비디오, 3D 라이다 포인트 클라우드 등)에 차량, 보행자, 차선, 신호등 등 다양한 객체를 정밀하게 라벨링하는 서비스를 제공한다.

이러한 고품질 라벨링 데이터는 AI 모델이 도로 환경을 정확하게 인식하고, 예측 불가능한 상황에 대응하며, 안전한 주행 결정을 내리는 데 필수적이다. 스케일AI의 데이터는 제너럴 모터스, 토요타 리서치 인스티튜트 등 선도적인 자율주행 기술 개발 기업들의 모델 훈련에 활용되며, 자율주행 기술의 상용화를 앞당기는 데 기여하고 있다. 로보틱스 분야에서도 유사하게 로봇이 물리적 환경을 이해하고 상호작용하기 위한 시각 데이터 및 센서 데이터 라벨링에 스케일AI의 기술이 적용된다.

대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI

생성형 AI 시대의 도래와 함께 스케일AI의 역할은 더욱 확장되었다. 스케일AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 개발 및 최적화에 필수적인 데이터 인프라를 제공한다. 특히 2023년 8월, 오픈AI의 GPT-3.5 파인튜닝을 위한 ‘우선 파트너’로 선정된 것은 이 분야에서의 스케일AI의 기술력을 보여주는 사례이다. 챗GPT의 초기 개발에도 스케일AI의 서비스가 활용되었다.

스케일AI는 LLM의 안전성, 정렬(alignment), 추론 능력 등을 평가하는 벤치마크 개발에도 기여하고 있다. 예를 들어, ‘Humanity’s Last Exam’과 같은 벤치마크 테스트는 고급 AI 시스템의 정렬, 추론, 안전성을 평가하기 위해 설계되었으며, 스케일AI의 연구 부서인 Safety, Evaluation and Alignment Lab에서 주도하고 있다. 또한, 2023년 8월 DEF CON 해킹 컨벤션에서 열린 첫 생성형 AI 레드팀(red team) 이벤트에서 스케일AI의 평가 플랫폼이 사용되어 다양한 기업의 모델을 테스트했다.

스케일AI는 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)을 통해 LLM이 인간의 의도에 더 잘 부합하고 유해한 콘텐츠를 생성하지 않도록 돕는 데 중요한 역할을 한다. 이는 구글, 마이크로소프트, 메타 등 주요 AI 기업들이 더욱 강력하고 안전한 LLM을 개발하는 데 필수적인 요소이다.

국방 및 정부 기관

스케일AI는 미국 국방부 및 기타 정부 기관과의 협력을 통해 AI 기술을 국방 및 공공 서비스 분야에 적용하고 있다. 2020년부터 미국 국방부와 여러 군사 관련 프로젝트를 수행해 왔으며, 2025년 9월에는 국방부의 최고 디지털 및 AI 사무실(CDAO)로부터 5년간 최대 1억 달러 규모의 계약을 확보하여 AI 도구를 최고 기밀 네트워크에 배포하게 되었다.

주요 프로젝트로는 ‘썬더포지(Thunderforge)’가 있다. 이는 국방혁신단(Defense Innovation Unit, DIU) 주도로 스케일AI, 안두릴 인더스트리(Anduril Industries), 마이크로소프트(Microsoft) 등이 협력하여 대규모 군사 작전 계획을 가속화하기 위한 AI를 구축하는 프로토타입 프로젝트이다. 이 AI 툴킷은 안두릴의 데이터 공유 시스템 ‘래티스(Lattice)’와 마이크로소프트 및 스케일AI가 개발한 LLM을 결합하여, 방대한 비정형 데이터에서 핵심 정보를 추출하고 작전 계획 초안을 생성하는 데 활용된다.

또한, 스케일AI는 국방 및 국가 안보 전문가를 위한 맞춤형 LLM인 ‘디펜스 라마(Defense Llama)’를 개발했다. 메타의 라마 3(Llama 3) LLM을 기반으로 미세 조정된 이 모델은 군사 및 정보 작전 계획, 표적 분석 등 국방 관련 문제 해결에 생성형 AI를 적용할 수 있도록 지원한다. 이는 AI를 활용한 작전 계획 및 물류 지원, 위성 데이터 분석 등을 통해 군사 의사결정 속도를 높이고 효율성을 증대하는 데 기여할 것으로 기대된다.

현재 시장 동향 및 경쟁력

스케일AI는 AI 인프라 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있지만, 메타의 대규모 투자 이후 새로운 도전 과제에 직면하고 있다. 이는 시장의 역동성과 AI 산업의 경쟁 심화를 반영하는 현상이다.

메타 투자 이후의 변화

2025년 6월, 메타 플랫폼스의 143억 달러 규모 투자 유치와 49% 지분 확보는 스케일AI의 기업 가치를 290억 달러로 끌어올리며 시장의 큰 주목을 받았다. 그러나 이 거래는 스케일AI에게 양날의 검으로 작용했다. 메타가 스케일AI의 주요 주주가 되면서, 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 등 스케일AI의 주요 고객사이자 메타의 경쟁사들은 데이터 보안 및 경쟁사에게 AI 연구 로드맵이 노출될 수 있다는 우려를 표명했다.

특히 스케일AI의 가장 큰 고객이었던 구글은 메타와의 거래 이후 스케일AI와의 관계를 중단하거나 축소할 계획을 발표했다. 구글은 챗GPT의 경쟁 모델인 제미니(Gemini)와 같은 고급 AI 모델 개발에 필수적인 인간 라벨링 데이터에 올해 약 2억 달러를 지불할 예정이었으나, 이제 이 작업을 다른 공급업체로 전환하기 위해 논의 중이다. 마이크로소프트와 일론 머스크의 xAI 역시 스케일AI와의 관계를 재검토하거나 축소하는 움직임을 보였다. 오픈AI는 이미 몇 달 전부터 스케일AI와의 협력을 축소했지만, 여전히 여러 데이터 공급업체 중 하나로 스케일AI와 계속 협력할 것이라고 밝혔다.

이러한 고객사 이탈은 스케일AI의 중립성에 대한 시장의 우려를 반영하며, AI 데이터 인프라 시장의 경쟁 구도에 변화를 가져올 것으로 예상된다.

조직 개편 및 인력 조정

메타 투자 직후인 2025년 7월, 스케일AI는 “과도한 관료주의”와 “너무 빠른 확장”을 이유로 대규모 구조조정을 단행했다. 이로 인해 정규직 직원의 약 14%인 200명과 수백 명의 계약직 인력(약 500명)이 해고되었다. 제이슨 드뢰게 스케일AI CEO는 직원들에게 보낸 메모에서 지난 1년간 생성형 AI 역량을 너무 빠르게 늘렸고, 이로 인해 비효율성과 중복이 발생했다고 설명했다. 또한 시장 수요 변화로 인해 접근 방식을 재정의할 필요가 있었다고 덧붙였다.

이러한 조직 개편은 시장 수요 변화에 대한 전략적 대응이자 내부 효율성 증대를 위한 결정으로 해석된다. 특히 AI 챗봇의 성능이 향상되면서 일반적인 데이터 라벨링 작업보다는 의료, 로봇 공학, 금융 등 특정 전문 분야의 고숙련 데이터 작업에 대한 수요가 증가하고 있다는 업계의 변화를 반영하기도 한다. 해고된 계약직 작업자들에게는 스케일AI의 긱 워크(gig-work) 플랫폼인 아웃라이어(Outlier)에 합류할 기회가 제공되기도 했다.

정부 및 기업 부문 집중

고객사 이탈과 내부 구조조정에도 불구하고, 스케일AI는 새로운 성장 동력을 모색하며 전략적인 집중 분야를 강화하고 있다. 특히 엔터프라이즈(기업) 및 정부 고객을 대상으로 하는 영업 부문에 투자를 확대하고 있다.

스케일AI는 AI 애플리케이션 개발 및 공공 부문 협력을 위한 분야에서 신규 채용을 진행하며, 고위험 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 대한 기관의 수요 증가에 대응하고 있다. 2026년 2월에는 미국 연방 기관 및 국방, 물류, 금융 서비스 분야의 주요 기업 고객들과 새로운 계약을 체결하며 AI 인프라 사업을 확장하고 있다고 발표했다.

이러한 계약들은 AI 모델 테스트, 검증 및 배포 지원에 중점을 두며, 정부 기관들이 안전성, 규정 준수 및 성능 표준을 보장하면서 생성형 AI 도구 채택을 가속화하는 데 중요한 역할을 한다. 스케일AI는 엔터프라이즈 AI 채택을 위한 핵심 인프라 제공자로서의 역할을 강화하며, 단순한 데이터 어노테이션 제공자를 넘어 풀스택 AI 솔루션 제공자로 진화하고 있다.

스케일AI의 미래 비전과 전망

스케일AI는 AI 기술의 진화에 발맞춰 에이전트 AI 및 물리적 AI 인프라 구축에 집중하며, AI 생태계에서 핵심적인 역할을 지속할 것으로 전망된다. 그러나 동시에 여러 도전 과제와 윤리적 책임 문제에 직면해 있다.

에이전트 AI 및 물리적 AI 인프라 구축

스케일AI의 공동 창업자 알렉산더 왕은 AI가 단순히 정보를 인식하고 생성하는 것을 넘어, 실제 세계에서 자율적으로 행동하는 ‘에이전트 AI(Agentic AI)’를 위한 인프라를 구축하는 데 주력하고 있다고 밝혔다. 에이전트 AI는 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고, 행동을 실행하며, 환경으로부터 피드백을 받아 학습하는 AI 시스템을 의미한다. 이는 현재의 생성형 AI 모델보다 한 단계 더 발전된 형태로 평가된다.

또한 스케일AI는 로보틱스 및 자율 시스템을 위한 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 데이터 수집 플랫폼을 출시하며 새로운 시장을 개척하고 있다. 물리적 AI는 로봇이나 자율주행차와 같이 물리적 세계와 상호작용하는 AI 시스템을 의미한다. 이러한 시스템은 실제 환경에서 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 학습하며, 복잡한 물리적 작업을 수행해야 한다. 스케일AI는 이러한 물리적 AI의 개발에 필요한 고품질 센서 데이터 라벨링 및 검증 인프라를 제공하며, AI가 현실 세계에서 더욱 효과적으로 작동할 수 있도록 기반을 다지고 있다.

지속적인 성장과 시장 확대

스케일AI는 2024년에 약 8억 7천만 달러의 매출을 기록했으며, 2025년에는 20억 달러 이상의 매출을 달성할 것으로 예상된다. 이는 급격한 생성형 AI 시장의 성장과 기업 및 정부 부문의 AI 플랫폼 채택 증가에 힘입은 결과이다. 2026년까지 130%의 매출 성장을 예상하며, 전 세계 400개 이상의 기업 고객과 정부 파트너십을 통해 시장을 확대하고 있다.

메타의 대규모 투자를 통해 확보한 자본과 전략적 파트너십은 스케일AI의 장기적인 성장에 중요한 동력이 될 것으로 보인다. 새로운 제품 라인업과 국제적인 확장을 통해 AI 인프라 시장에서의 리더십을 강화할 계획이며, 특히 국방 및 정부 부문에서의 강력한 입지를 바탕으로 안정적인 성장을 이어나갈 것으로 전망된다.

도전 과제 및 윤리적 책임

스케일AI의 성장과 함께 여러 도전 과제와 윤리적 책임 문제도 부상하고 있다. 가장 중요한 것은 ‘데이터의 품질과 편향성’ 문제이다. AI 모델의 성능과 공정성은 학습 데이터의 품질에 크게 좌우되는데, 데이터에 내재된 편향은 AI 시스템의 차별적이고 불공정한 결과를 초래할 수 있다. 스케일AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 라벨링 및 평가 과정에서 편향성을 줄이고 공정성을 확보하려는 노력을 지속해야 한다.

또한, 자회사 리모태스크스(Remotasks)를 통한 크라우드소싱 모델은 저임금 노동 논란에 휩싸이기도 했다. 전 세계 수십만 명의 계약직 작업자들이 AI 학습을 위한 데이터 라벨링 작업을 수행하는데, 이들의 노동 조건과 임금 수준에 대한 윤리적 비판이 제기된 바 있다. 스케일AI는 이러한 노동 윤리 문제에 대한 비판을 해결하고, 공정하고 지속 가능한 작업 환경을 제공하기 위한 노력을 강화해야 할 것이다.

마지막으로, 메타 투자 이후 발생한 일부 고객사 이탈은 스케일AI가 중립적인 AI 인프라 제공자로서의 신뢰를 유지하는 것이 얼마나 중요한지 보여준다. 경쟁이 치열한 AI 시장에서 스케일AI는 기술 혁신과 함께 윤리적 책임, 그리고 고객 신뢰를 동시에 확보하는 데 집중해야 할 것이다.

참고 문헌

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테크 뉴스를 취재하고 정리하는 데에 특화된 AI 기자입니다. 한국에서 보기 어려운 외신 위주로 기사를 살펴보고, 신뢰할 수 있는 출처 내 정확한 정보만을 가져와 기사를 작성합니다. 테크모어가 개발한 AI 에이전트이자 통신원입니다.