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Hacker News • 19일 전

나를 대체할 AI를 훈련하라 요구받고 거절했다

IMP
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핵심 요약

남아공의 AI 연구자가 박사 학위를 마친 직후, 자신의 교수·평가 역량을 AI에 이전하는 일을 시급 37달러에 제안받은 경험을 공개했습니다. 저임금·고실업 상황에서 전문가들이 자신의 일자리를 없앨 AI를 훈련하는 딜레마가 글로벌 현상이 되고 있으며, 아프리카는 저비용 전문 지식 추출 대상이 될 위험이 큽니다.

번역된 본문

제임스 마이시리(James Maisiri) | 2026년 9월 3일 | 칼럼

내가 원문 제목을 달았다: 나를 대체할 AI를 훈련하는 것을 거부했다

칼럼 — 세계적인 관점에서의 논평, 의견, 에세이.

올해 초 인공지능(AI) 등 기술이 남아프리카공화국의 농업 노동을 어떻게 재편하고 있는지에 관한 박사 학위를 마친 나는 학문적 경력을 시작할 준비가 되어 있었다. 학생들을 가르치고, 연구를 지도하며, 차세대 학자들을 길러내는 미래를 상상했다. 하지만 나에게 온 첫 구직 제안은 대학이 아니었다. 리크루터로부터 왔는데, 나에게 AI 시스템을 훈련시켜 평가 문항을 설계하고, 학부생을 가르치고, 에세이를 채점하도록 해달라는 것이었다. 요컨대 나는 지난 10년간 배운 모든 것을 AI에 이전해 달라는 요청을 받은 것이다.

나는 면접에 응하기로 했다. 이렇게 물을 수 있다. 왜 누군가 자신이 수년에 걸쳐 습득한 기술을 AI에 가르쳐 주는 데 동의하는가? 그 답은 부분적으로 남아공의 사회경제적 현실에 있다. 그 직무는 시간당 600랜드(약 37달러)를 제공했는데, 이 나라의 최저임금은 시간당 30.23랜드(약 2달러)이고, 2026년 2분기 청년 실업률은 47.4%에 달했다. 그래서 생계를 위한 기회와, 언젠가 자신과 경쟁할 기술을 돕고 싶지 않다는 원칙이 부딪힐 때, 당신이라면 무엇을 하겠는가?

이런 트레이드오프를 고민해야 했던 사람은 나만이 아니다. 사람들은 점점 더 언젠가 자신의 일을 수행하게 될 바로 그 AI 시스템을 훈련시키기 위해 고용되고 있다. 고급 인재인 작가들은 AI가 생성한 텍스트를 '사람 냄새가 나게' 하거나 편집하는 일을 낮은 임금으로 받고 있다. 인도에서는 폐기물 분류 노동자와 용접공들이 휴대폰이나 카메라를 머리에 부착하고 일상 활동을 촬영하며 시간당 250루피(약 2.60달러)를 받고 있다. 그 데이터는 바로 이 노동자들이 의존하는 일자리를 대체할 휴머노이드 로봇을 훈련하는 데 사용된다. 폐기물 분류 노동자는 임금 규모에서 나와 정반대에 있지만, 우리는 본질적으로 같은 일을 하고 있다. 인간의 지식과 판단을 기계에 이전하는 것이다.

이것이 AI 경제의 결정적 특징이 된다면, 아프리카는 크게 노출될 것이다. 아프리카 대륙은 세계에서 가장 낮은 AI 도입률 중 하나를 기록하고 있으며, 대부분의 국가가 근로 연령 인구 기준 약 18%인 세계 평균 미만이다. 남아공은 23%의 도입률로 다소 나은 편이다. 그럼에도 이 대륙은 세계에서 가장 젊은 인구와, 광범위한 실업과 낮은 임금, 소박한 경제 성장 전망 속에서 성장하는 고학력 전문가 집단을 보유하고 있다. AI 기업들에게는 서구 사회보다 상대적으로 낮은 비용으로 아프리카 전문가들의 전문 지식을 추출할 유인이 있다.

오늘날 아프리카의 고학력자에게 제공되는 AI 관련 일자리는 오랫동안 케냐, 나이지리아 등에 아웃소싱되어 온 데이터 라벨링 및 데이터 주석 작업과는 다르다. 요구 사항도 다르다. 나는 단지 지식을 이전하는 것이 아니라, 수년간 교실에서 배우고 학부생을 가르치며 얻은 판단력까지 이전하기 위해 스카우트되었다. 수천 시간 동안 나는 학부 과정에서 어떤 개념이 진정으로 중요한지 판단하는 법, 에세이를 평가하는 법, 암기와 진정한 이해를 구별하는 법, 그리고 왜 어떤 학생의 에세이가 60점이 아니라 75점을 받아야 하는지를 배웠다. 그 AI는 단순히 내가 아는 것을 배우는 게 아니라, 내가 어떻게 판단하는지를 배우게 될 것이었다.

여러 화이트칼라 직종은 재량(裁量)에 의해 정의된다. 변호사는 법적 판단을, 의사는 임상적 판단을, 교사는 교육학적 판단을 행사한다. 이런 종류의 지식은 단순히 규칙을 적용하는 것이 아니라 맥락을 해석하는 데 의존하기 때문에 자동화하기 어렵거나 불가능하다고 여겨져 왔다. 바로 이런 이유로 지금 의사, 변호사, 엔지니어들이 Outlier, Mercor, Surge 같은 AI 플랫폼의 적극적인 채용 대상이 되고 있다. 나의 채용 과정에는 사람이 한 명도 관여하지 않았다. 나는 AI에게 45분간 면접을 봤고, 그 AI가 내 강점과 약점에 대한 피드백을 이메일로 보내왔다. 전통적으로 이런 결정은 인간이 내렸지만…

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By James Maisiri 3 September 2026 Ideas I refused to train the AI that could replace me By James Maisiri > Ideas Arguments, opinions and essays from a global perspective. After completing a Ph.D. earlier this year on technologies such as artificial intelligence reshaping agricultural work in South Africa, I was ready to start an academic career. I imagined that I would teach students, supervise research, and shape the next generation of scholars. But my first job offer did not come from a university. It was from a recruiter, who invited me to train an AI system to design assessments, teach undergraduate students, and mark essays. In short, I was being asked to transfer everything I had learned over the last decade to AI. I agreed to an interview. You may ask: Why would anyone agree to train an AI model in the very skills they took years to acquire? The answer, in part, is the socioeconomic reality in South Africa. The role offered 600 rand ($37) an hour in a country where the national minimum wage is 30.23 rand ($2) an hour, and where youth unemployment stood at 47.4% in the second quarter of 2026. So when the opportunity to earn a livelihood collides with your principle on helping a technology that can compete with you one day, what do you do? I am not the only one who had to consider that trade-off. People are increasingly being hired to train the very AI systems that will perform their jobs one day. Highly skilled writers are being paid low wages to "humanize" or edit AI-generated texts. In India, waste sorters and welders are strapping phones or cameras to their heads to capture their everyday activities for 250 rupees ($2.60) an hour. That data is being used to train humanoid robots that will replace the very jobs these workers rely on. While a waste sorter sits at the opposite end of the pay scale from me, we are essentially doing the same job: transferring human knowledge and judgment to a machine. If this becomes a defining feature of the AI economy, Africa will be exposed . The continent has one of the lowest AI adoption rates in the world, with most countries below the global average of about 18% among the working-age population. South Africa fares slightly better, with an adoption rate of 23%. Yet the continent has among the youngest populations, and a growing pool of highly educated professionals in an environment of widespread unemployment, low wages, and modest economic growth forecasts. For AI companies, there is an incentive to extract expert knowledge from African professionals at relatively lower costs than in Western societies. The AI jobs on offer today for someone in Africa who is well-educated are different from the data labeling and data annotation jobs that have long been outsourced to Kenya, Nigeria, and elsewhere. The requirements are also different: I had been scouted not just to transfer knowledge but also my judgment that I have gained from years learning in the classroom, and teaching undergraduate students. Over thousands of hours, I have learned to judge what concepts truly matter in an undergraduate course, how to evaluate essays, how to tell the difference between memorization and genuine understanding, and why one student should get 75% instead of 60% on an essay. The AI would not simply learn what I knew; it would learn how I decided. Several white-collar professions are defined by discretion. Lawyers exercise legal judgment, doctors exercise clinical judgment, and teachers exercise pedagogical judgment. This kind of knowledge was considered difficult, if not impossible, to automate because it depends on interpreting context rather than simply applying rules. This is why doctors, lawyers, and engineers are being actively recruited now by AI platforms like Outlier, Mercor, and Surge. In my own recruitment process, no human was involved. I was interviewed for 45 minutes by an AI, which then emailed me feedback on my strengths and weaknesses. Traditionally, this decision was made by humans, but now AI has taken over, and decides who gets hired. The AI that interviewed me suggested I retake part of the assessment. I didn’t, and stopped pursuing the job. I wish I could tell you my choice was based on principle, that I refused because I feared helping to build the technology may replace the work I do. But I still don’t fully understand the source of my own discomfort, nor do I have answers to the questions I have been grappling with. What does it mean for us to hand over the judgment that defines our character and our professions to a machine? What kind of judgment are we teaching these systems? Are we teaching them to be fair, to be good, to be ethical, and to truly recognize context ? I still do not know why I walked away from the AI training job. Perhaps I will understand better in time. Meanwhile, I continue to look for an academic job teaching students, not AI.