내 음식 배달할 AI 로봇을 배달 기사가 5달러 받고 직접 가르치고 있습니다
DoorDash가 배달 기사 800만 명에게 설거지·요리·외국어 대화 영상을 찍으면 건당 3~11달러를 지급하는 Tasks 앱을 출시했습니다. 이 영상은 자율주행 로봇과 휴머노이드 AI 훈련에 사용됩니다.
미국 최대 음식 배달 플랫폼 DoorDash가 배달 기사들에게 영상을 찍으면 돈을 주는 새로운 앱 'Tasks'를 3월 19일 출시했습니다. 배달 기사가 설거지하는 영상, 스페인어로 대화하는 음성, 마트 선반을 촬영한 사진 — 이런 '일상 콘텐츠'가 AI 로봇의 학습 교재가 됩니다. 건당 3~11달러를 받을 수 있지만, 그 대가로 자신을 대체할 수도 있는 AI를 직접 훈련시키는 셈입니다.
설거지 영상 하나에 5달러 — Tasks 앱은 이렇게 작동합니다
Tasks는 기존 배달 앱(Dasher)과 별도로 설치하는 독립 앱입니다. 앱스토어에서 무료로 다운로드할 수 있고, 용량은 34MB에 불과합니다.
앱을 열면 촬영 가능한 '작업(Task)' 목록이 뜹니다. 작업을 선택하면 어떤 영상을 찍어야 하는지 안내가 나오고, 완료하면 보수가 지급됩니다. 보수는 작업 수락 전에 미리 표시되기 때문에 얼마를 받을지 모르고 일하는 일은 없습니다.
- 가사 촬영 — 설거지, 세탁물 정리 등 일상 활동을 바디캠 시점으로 촬영 (건당 약 $3~5)
- 외국어 음성 녹음 — 스페인어, 중국어 등으로 자연스러운 대화를 녹음
- 매장 촬영 — 마트 선반, 호텔 입구, 음식점 메뉴판 사진 촬영
- 자율주행차 지원 — Waymo(구글의 자율주행 택시) 문이 열린 채 멈춰 있으면 가서 닫아주기 (건당 약 $11)
이 영상은 어디에 쓰이나 — AI 로봇의 눈과 손을 가르치는 교재
DoorDash가 수집하는 영상의 최종 목적지는 크게 세 곳입니다.
1. DoorDash의 자체 배달 로봇 'Dot'
DoorDash는 2025년 9월 자율 배달 로봇 'Dot'을 공개했습니다. 배달 기사가 찍은 호텔 입구·아파트 로비 사진이 Dot의 길 찾기 학습에 쓰입니다.
2. 휴머노이드(사람 모양) 로봇 회사들
바디캠으로 촬영한 설거지 영상은 로봇이 '물체를 인식하고 손으로 다루는 법'을 배우는 데 사용됩니다. 접시를 집고, 헹구고, 정리하는 동작 하나하나가 로봇의 교과서입니다.
3. 소매·보험·관광 분야 AI 기업들
DoorDash 총괄 매니저 에단 비티(Ethan Beatty)는 "소매, 보험, 관광, 기술 분야의 파트너 AI 모델에 데이터를 제공한다"고 밝혔습니다.
800만 명의 배달 기사 — Scale AI도 못 따라잡는 무기
AI 훈련 데이터 수집은 이미 거대한 산업입니다. Scale AI는 GM·삼성·마이크로소프트 등에 데이터를 공급하며 기업가치 14조 원을 인정받았습니다. 하지만 DoorDash에는 Scale AI에 없는 무기가 있습니다.
미국 전역에 흩어진 배달 기사 약 800만 명입니다. 이들은 이미 스마트폰을 들고, 매일 도시 구석구석을 돌아다니며, DoorDash 앱에 등록되어 있습니다. 별도로 사람을 모집하고 교육할 필요 없이, 기존 배달 기사에게 '배달 사이 빈 시간에 영상을 찍으면 추가 수입을 얻을 수 있다'고 안내하면 됩니다.
| 비교 항목 | DoorDash Tasks | Scale AI / Remotasks |
|---|---|---|
| 작업자 풀 | 800만 명 (미국 내) | 별도 모집 필요 |
| 작업 종류 | 실제 현장 영상·사진·음성 | 주로 디지털 라벨링·분류 |
| 보수 | 건당 $3~11 (사전 공개) | 시급 $2~15 (등급별) |
| 핵심 강점 | 실제 도시 환경의 생생한 데이터 | 대규모 디지털 데이터 처리 |
'내 일자리를 뺏을 AI를 내가 가르치고 있다' — 불편한 질문
이 서비스를 두고 가장 뜨거운 논쟁은 "배달 기사가 결국 자기 일자리를 대체할 로봇을 스스로 훈련시키는 것 아닌가"라는 지적입니다.
DoorDash의 자율 배달 로봇 Dot은 배달 기사의 일을 점진적으로 대체할 수 있습니다. 그런데 그 로봇이 길을 찾고, 문을 여는 법을 배우려면 현장 데이터가 필요하고, 그 데이터를 배달 기사가 직접 만들어주고 있는 상황입니다.
한 기술 매체는 이를 "자기 교대를 맡을 로봇을 직접 조립하는 것과 비슷하다"고 표현했습니다. 건당 5달러를 받는 영상이 수백만 달러짜리 AI 모델의 학습 데이터로 쓰인다면, 그 보상이 공정한지에 대한 의문도 제기되고 있습니다.
캘리포니아와 뉴욕은 왜 빠졌나
Tasks 앱은 미국 일부 지역에서만 서비스됩니다. 흥미로운 점은 캘리포니아, 뉴욕시, 시애틀, 콜로라도가 의도적으로 제외됐다는 것입니다.
이 네 곳의 공통점은 강력한 개인정보보호법과 긱워커(플랫폼 노동자) 보호 규정을 갖고 있다는 점입니다. 캘리포니아는 데이터 프라이버시법(CCPA)과 긱워커 최저임금 보장(Prop 22) 규정이, 뉴욕시는 배달 플랫폼 노동자 전용 급여 규정이 시행 중입니다. DoorDash가 이 지역을 피한 것이 규제 회피 목적이라는 시각이 있습니다.
개인정보 — 내 얼굴과 목소리는 안전한가
앱스토어 개인정보 라벨에 따르면 Tasks 앱은 연락처, 사용자 콘텐츠(영상·사진·음성), 신체 데이터, 사용 기록을 수집합니다. 전문가들은 다음 사항에 주의해야 한다고 조언합니다.
- 촬영 영상에 타인의 얼굴이나 차량 번호판이 포함될 수 있어 자동 블러(흐림) 처리가 필요
- 영상의 소유권이 촬영자에게 있는지, DoorDash에 양도되는지 명확하지 않음
- 제3자 파트너 기업이 데이터를 재사용할 범위에 대한 명확한 제한이 없음
우리에게 어떤 의미가 있나
DoorDash Tasks는 단순한 부업 앱이 아닙니다. AI 시대의 핵심 자원인 '실제 세계 데이터'를 대규모로 수집하는 새로운 방식의 시작입니다.
포켓몬고 플레이어가 찍은 사진 300억 장이 배달 로봇 훈련에 쓰이고 있다는 최근 보도와 마찬가지로, 우리의 일상 활동이 AI의 학습 데이터로 전환되는 흐름은 가속화되고 있습니다. 차이가 있다면 DoorDash는 적어도 대가를 지불한다는 점입니다.
Uber와 Instacart도 비슷한 방식으로 자사 배달원에게 AI 훈련 데이터를 요청하기 시작했습니다. 긱 이코노미(플랫폼 기반 단기 노동 시장) 노동자가 배달도 하고, AI 교사도 되는 시대가 열리고 있습니다.
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