얼마 전 한 데이터 기업 대표가 "최근 데이터 라벨링 업무를 하는 크라우드워커가 '꿀알바'로 떠오르고 있지만, 지방에 거주하는 사람은 이 같은 정보에서 소외돼 있다"는 문제를 제기한 바 있다.

사진 속 차·동물 등에 이름을 달아 인공지능(AI)이 학습할 수 있도록 데이터를 가공하는 데이터 라벨러는 경력단절 여성, 취업준비생 등은 물론 최근 재택근무가 확산되며 직장인 부업으로도 각광을 받고 있다. 하지만 이 같은 4차 산업혁명 시대의 새 일자리를 지방 거주자들은 모르는 경우가 많다는 것.

정부는 올해 AI 학습용 데이터 150종 구축에 2925억원을 투입하고, 데이터 기업들이 크라우드워커를 활용하게 해 청년 실업 해소를 위한 하나의 방편으로 활용하고 있지만, 지방 거주 청년 등은 이 같은 지원에서 소외된 셈이다.

데이터 라벨링뿐 아니라 정부의 데이터 지원 사업도 서울 등 수도권 편중 현상이 심각한 것으로 조사됐다.

국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 더불어민주당 조승래 의원이 한국데이터산업진흥원로부터 입수한 자료에 따르면, 올해 상반기 'AI 데이터 가공 바우처 지원사업' 수요기업의 51.5%가 서울 소재 기업인 것으로 집계됐다. 게다가 경기, 인천까지 포함하면 무려 71.7%로, 수도권 편중 현상은 매우 심각한 수준이다.

데이터 수요기업인 AI 기업의 CEO 중 상당수가 대전에 위치한 카이스트 박사 출신인 데도 불구하고, 대전·세종 등 충청권 조차 4.5%에 그쳤다.

AI 및 데이터 기업들이 수도권 편중을 해결하기 위해 관련 기관 등 지원을 받아 지방 거주자를 대상으로 데이터 가공인력 양성, AI 교육 등을 추진 중인 점은 고무적이다. 하지만 이는 기업의 노력만으로는 빠르게 개선되기 힘든 사항으로, 수도권 편중을 해결하기 위한 정부 차원의 대책 마련이 시급하다.

특히, '데이터 댐' 등 '디지털 뉴딜'이 코로나19로 인한 경기 회복을 위해 마련된 '한국판 뉴딜'의 일환이라는 점에서, 데이터 지원 사업과 여기서 파생된 새 일자리는 수도권만이 아닌 전국에 혜택이 돌아가야 한다.

과기정통부가 내년에도 AI 학습용 데이터 구축에만 2925억원을, 빅데이터 플랫폼 구축 등에 722억원을 투입할 계획인데, 이에 앞서 지역 편중 문제를 어떻게 해결하고, 데이터 라벨러를 각 지역에서 어떻게 육성할 지 해법을 내놓아야 한다.