AI 분류 시스템은 대량의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 기술로 다양한 산업에 도입되고 있다. 이미지 분류, 텍스트 분류, 콘텐츠 필터링, 고객 문의 분류 등은 이미 자동화된 영역으로 인식된다. 그러나 실제 운영 환경에서는 AI의 분류 결과가 그대로 사용되는 경우보다 사람이 이를 검토하고 수정하는 과정이 반복적으로 발생한다. 이 글은 AI 분류 오류가 어떻게 발생하며, 이를 사람이 지속적으로 수정하는 구조가 왜 사라지지 않는지를 분석한다.
1. AI 분류 시스템이 오류를 내는 구조적 원인
AI 분류 시스템은 과거 데이터와 정해진 기준을 바탕으로 학습한다. 학습 데이터에 포함되지 않은 유형이나 맥락이 등장하면 분류 정확도는 급격히 낮아진다. 현실의 데이터는 고정되어 있지 않으며, 표현 방식과 사용 환경은 지속적으로 변화한다. 이로 인해 분류 기준과 실제 데이터 사이에는 항상 간극이 발생한다.
또한 AI는 맥락을 이해하지 못한다. 문맥 변화, 중의적 표현, 복합적인 상황은 수치화된 판단 기준으로 완전히 포착되지 않는다. 결과적으로 시스템은 정상적인 데이터를 오류로 분류하거나, 문제가 있는 데이터를 정상으로 처리하는 경우를 반복한다. 이러한 오류는 기술적 결함이 아니라 설계 구조에서 비롯된 필연적인 결과다.
문제는 이러한 오류가 일회성으로 끝나지 않는다는 점이다. 데이터가 축적될수록 분류 대상은 늘어나고, 새로운 패턴은 계속 등장한다. AI는 기존 기준에 맞춰 판단을 반복하지만, 현실은 그 기준을 지속적으로 벗어난다. 이 구조 속에서 사람의 개입은 예외가 아니라 상시적인 요소로 작동한다.
2. 사람이 수행하는 분류 수정 작업의 실제 내용
AI 분류 오류를 수정하는 작업은 단순한 확인 업무가 아니다. 먼저 사람은 시스템이 제시한 결과를 검토하고, 분류 기준과 실제 맥락이 일치하는지 판단한다. 이 과정에는 단순 비교가 아니라 상황 이해와 해석이 포함된다. 같은 데이터라도 목적과 환경에 따라 다른 분류가 필요할 수 있기 때문이다.
사람은 잘못 분류된 항목을 재지정하고, 추가 정보를 입력하거나 보완 설명을 덧붙인다. 이 작업은 데이터 품질을 유지하는 데 필수적이지만, 대부분 시스템 외부에서 이루어진다. 수정 결과만 반영될 뿐, 그 판단 과정은 기록되지 않는다.
이러한 수정 작업은 반복적이다. 특정 유형의 오류가 계속 발생해도 즉각적으로 시스템이 개선되지 않는 경우가 많다. 사람은 같은 유형의 분류 오류를 여러 차례 수정하며, 시스템이 학습하기 전까지 동일한 작업을 반복한다. 이 반복 노동은 자동화된 환경 속에서 보이지 않는 필수 업무로 자리 잡는다.
3. 반복 수정 노동이 공식 기록에서 사라지는 이유
AI 분류 오류를 사람이 수정하는 작업은 시스템 운영의 핵심 요소임에도 불구하고 공식 기록에 포함되지 않는 경우가 많다. 시스템은 최종 결과만 저장하며, 중간 판단 과정은 데이터로 남기지 않는다. 이로 인해 사람의 개입은 시스템 성과 지표에서 누락된다.
또한 이 노동은 명확한 시작과 끝이 정의되기 어렵다. 오류 수정은 실시간으로 이루어지며, 다른 업무와 병행되는 경우가 많다. 이러한 특성 때문에 독립된 노동 단위로 인식되지 않고, 보조 업무로 흡수된다.
조직 구조 역시 이 문제를 강화한다. AI 도입은 효율성과 비용 절감을 목표로 추진되기 때문에, 사람의 개입이 드러나는 것은 부정적인 요소로 인식되기 쉽다. 결과적으로 수정 노동은 시스템의 일부로 간주되며, 별도의 평가나 보상 구조 없이 유지된다.
AI 자동화 논의에서 수정 노동을 고려해야 하는 이유
AI 분류 시스템의 성능을 평가할 때 단순 정확도나 처리 속도만을 기준으로 삼는 것은 현실을 충분히 반영하지 못한다. 중요한 것은 시스템이 얼마나 많은 오류를 사람이 수정하고 있는지다. 반복 수정 노동이 많다는 것은 자동화가 완결되지 않았다는 신호다.
이 노동을 고려하지 않으면 자동화의 효과는 과대평가된다. 시스템은 안정적으로 작동하는 것처럼 보이지만, 실제로는 사람의 지속적인 개입에 의존한다. 이러한 구조는 확장 단계에서 문제를 드러낸다. 분류 대상이 늘어날수록 수정 노동도 함께 증가하기 때문이다.
AI 시스템이 성숙하기 위해서는 사람이 수행하는 수정 작업을 명확히 인식하고, 이를 운영 구조 안에 포함시켜야 한다. 반복 수정 노동은 실패의 증거가 아니라, 자동화의 현실적인 한계를 보여주는 지표다. 이를 기록하고 분석하는 것이 AI 분류 시스템을 개선하는 출발점이 된다.