노동력을 통한 META 분류 방해 방법

기본적으로 데이터 분류에 신뢰성을 위해서는 대학원생(?)과 같은 인력이 최종 분류 작업에 투입됩니다.

 

데이터 마이닝에서 매우 낮은 계층으로 취급되는 부분이기도 하고 종사자 대부분이 극심한 스트레스 상태에서 업무를 진행하게 됩니다.

 

그래서 자동 데이터 입력이 아닌 휴머노이드 타입의 분류 작업에서는 감정과 욕구를 건드리는 키워드를 추가합니다.

 

바퀴 달린 의자 사진의 경우

-> 우울하다, 배고프다, 의자, 바퀴벌레, 노랑, 빨강, 똥색

-> 나는 죽어야한다, 자고싶다, 의자, 바퀴벌레, 노랑, 빨강, 똥색

 

감정이 앞에 나오고 욕구가 뒤에 있는 구조입니다.

이렇게 되면 욕구가 매칭되는 순간 메타 분류 작업자의 뇌리에는 감정이 공감되게 됩니다.

 

상황 :

1. 마침 점심 시간에 배고픈 상황인데 작업자는 업무량에 치어서 작업 중입니다.

2. 메타 분류 중에 우울하다, 배고프다, 키워드에 욕구적으로 매칭됩니다.

3. 이제 배고픈 작업자는 우울하다고 느끼게 됩니다.

4. 이러한 분류 작업이 늘어나면 효과는 더 커집니다.

5. 공감이 늘어나면 작업자의 뇌리에는 키워드 분류가 느려지거나 소흘하게 될 확률이 큽니다.

6. 데이터 오염 확률이 늘어납니다.

 

AI데이터의 무분별한 활용을 막기 위해 더욱 고민해봅니다.