크라우드 소싱(Crowdsourcing)

크라우드소싱이란 제프 하우(Jeff Howe)가 미국의 대표적인 디지털 문화 잡지인 와이어드 2006년 6월호에 게재한 글 "The Rise of Crowdsourcing"이란 글에서 처음 주장한 것이다

http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html


크라우드소싱(crowdsourcing)은 생산과 서비스의 과정에 소비자 혹은 대중을 참여하도록 개방하여 생산 효율을 높이고 수익을 참여자와 공유하고자하는 방법이다. '대중'(crowd)과 '외부 자원 활용'(outsourcing)의 합성어이다.

이전에는 해당 업계의 전문가들이나 내부자들에게만 접근 가능하였던 지식을 공유하고, 제품 혹은 서비스의 개발과정에 비전문가나 외부전문가들의 참여를 개방하고 유도하여 혁신을 이루고자 하는 방법이다. 내부의 전문가나 해당 분야 전문가들은 소유한 자원 및 결과를 공유하고 개방하여 해당 또는 다른 분야 전문가 혹은 일반 대중과 함께 연구 개발을 진행하게 된다. 이를 통해 한정적인 내부의 인적 자원에만 의존하지 않고 많은 외부의 인적 자원의 도움을 받을 수 있으며 또한 외부인은 이러한 참여를 통해 자신들에게 더 나은 제품,서비스를 이용하게 되거나 이익을 공유하는 것도 가능하다
 - From Wikipedia

요약하자면 기존의 아웃소싱(OutSourcing) 과는 달리, 불특정 다수의 대중(Crowd) 들을 통해서 특정 제품이나 서비스 작업을 완수하는 Web 2.0 시대의 새로운 방법을 말한다. 제프 하우가 썼던 기사에서는 크라우드 소싱의 대표적인 예로 위키피디아, 게티 이미지 등를 들었지만, 사실 위키피디아는 크라우드 소싱의 적절한 예는 아닌 것 같다.

내가 생각할때 웹 2.0 에서 말하는 집단 지성과의 차이점은, 웹 2.0 에서의 집단 지성은 사용자가 자발적으로 (보상을 바라지 않고) 참여하는데 반해, 크라우드 소싱은 업무 요구자(Requester) 가 일정 액의 보상을 내걸고, 여기에 참여하는 군중 역시 단순한 일반인이 아니라 해당 분야에 어느정도의 지식을 가진 사람들이 참여하여 해당 작업을 수행하고 보상을 가져가는 것이 아닐까 싶다. 말 그대로 소싱(Sourcing) 이란 표현이 들어가므로 웹 2.0 시대에 나타난 새로운 비지니스 모델이라고 생각해 볼 수도 있다.

최근에 볼 수 있는 크라우드 소싱의 대표적인 예로는 Netflix Prize 와 아마존 메커니컬 터크 를 들 수 있다.

Netflix Prize 는 미국의 대표적인 DVD 대여 업체인 Netflix 가 사용자가 기존에 빌렸던 DVD 등의 기록에 의거하여 사용자의 취향을 파악해서 사용자에게 맞는 새로운 DVD 를 추천해 주는 추천시스템을 업그레이드 하기 위한 프로젝트의 일환으로, 100 만 달러라는 거액의 상금을 내걸고 Netflix 의 추천 시스템의 정확도를 10% 개선하는 팀에게 상금을 주겠다고 했던 이벤트였다. 데이터 마이닝, 머신 러닝등을 이용하여 다양한 팀들이 추천 시스템을 개선하는 프로젝트에 참여하였는데, 2년여동안 진행된 이 프로젝트에서 최근에 10% 개선 조건에 맞는 우승팀이 나타나서 조만간 우승이 확정될 것으로 보인다.

아마존 메커니컬 터크(Amazon Mechanical Turk) 란 아마존의 웹 서비스 사업모델 중 하나로 업무 요구자(Requester) 가 소액의 보상을 내걸고 간단한 업무를 올려놓으면 불특정 다수의 노동자(Worker) 들이 이 업무를 수행하고 해당 보상을 받는 서비스이다. 여기서의 업무는 특정 웹사이트 검색하기, 간단한 설문조사 하기 부터 외국어 번역 등 다양한 업무들이 주어지며 1센트에서 몇십 달러까지의 보상이 걸린다. 아마존은 플랫폼을 구축해 놓고 Requester 와 Worker 를 연결시켜 주면서 일정액의 수수료를 받고 있다.

최근에 크라우드 소싱에 관심을 갖게된 것은 이 크라우드 소싱이 아마존 메커니컬 터크에서 말하는 "인공적인 인공지능(Artificial Artificial Intelligence)" 이란 개념의 핵심이 되기 때문이다. 여기에 대해서는 다시 글을 쓰고 싶은데 요약하자면 근래에 많은 인공지능 학자들이 동의하듯이, 전통적인 인공지능 방법론으로는 인공지능이 궁극적으로 지향하는 사람다운 자연스러운 인공지능을 구현하는 것에 한계를 느끼고 있다. 그래서 이를 극복하기 위한 대안들이 제시되고 있는데 그중 하나가 바로 이 "인공적인 인공지능" 이다. 즉, 인공지능을 활용하되 기계가 하기 힘든 부분은 사람이 대신 처리한다는 개념이다. (인공지능이 아닌 인공적인 ( 사람이 개입한 ) 인공지능이란 의미로 인공적인 인공지능이란 용어를 사용한다고 본다)  사용자가 볼 때는 시스템을 통해서 작업이 이루어지므로 실제로는 기계가 작업을 하는지 사람이 하는지는 알 수 없지만 어쨌든 사용자 입장에서는 최종적으로 만족스러운 결과물을 얻을 수 있다는 것이다.

크라우드 소싱 비지니스 모델이 국내에 사용된 예로는 개발자 커뮤니티인 데브피아에서 서비스 중인 덱스퍼트 를 꼽을 수 있겠다. 덱스퍼트에서도 사용자가 요구하는 구현 스펙을 올려놓으면, 데브피아의 불특정 다수의 개발자들 중 누군가가 이 요구사항에 해당하는 기능을 구현해 주고 일정액의 보상을 받는다. 이 과정에서 데브피아는 중계 수수료를 받고...
( 단지 덱스퍼트의 경우 구현하는 기능의 작업량에 비해 너무나 헐값에 거래되는 것이 이슈가 되곤 한다. 국내 IT 시장에서의 개발자의 낮은 몸값이 반영된 결과라는 이야기도 있고... )