마지막 단계는 없다 인간 데이터 시장 이론

초록

이 논문은 구조화된 인간 데이터(평가, 루브릭 판단, 감사 등)를 일시적인 보조가 아니라 지속적인 생산 투입으로 모델링한다. 이러한 활동은 재사용 가능한 AI 역량 재고를 축적하고, 역량이 감가상각(드리프트)될 때마다 유지·보수가 필요하다는 “no‑last‑mile” 결과를 도출한다. 기본 모델에서 폐쇄형 해를 구해 감가상각이 존재하면 장기적으로 구조화된 노동 비중이 양의 값을 유지함을 보이며, 과업군별 미세구조와 임금 차별 메커니즘을 확장한다. 보수적인 실증 캘리브레이션은 장기 균형에서 구조화된 노동이 전체 노동의 5~7%를 차지할 것임을 시사한다.

상세 분석

본 논문은 인간‑데이터 작업을 “구조화된 인간 데이터”라는 독립적인 생산 부문으로 설정하고, 이를 AI 역량 재고(k)와 연결시킨다. 기본 설정은 고정된 총 노동량 L̄이 비구조화 부문(U)과 구조화 부문(S)으로 자유롭게 이동한다는 점이다. 생산 함수 Yₜ = A(kₜ)K^α L_{U,t}^{1‑α}에서 A(k)=Ā·k^γ(0<γ<1) 형태를 채택해 역량이 비선형적으로 생산성을 끌어올린다. 구조화 노동은 kₜ+1 = (1‑δ_k)kₜ + η·L_{S,t} 로 축적되며, 여기서 δ_k는 기술·환경·조직적 드리프트를 포괄하는 감가상각률이다.

핵심 정리는 내부 균형(두 부문의 임금이 동일) 하에 폐쇄형 해 s* = L_{S}*/L̄ = γ·δ_k /