시급 20만원, 변호사·의사가 몰래 하는 '이 부업'의 정체는?

혹시 최근에 "시급 20만원짜리 부업"이라는 말, 어디서 들어보신 적 있으세요?

과장 같죠. 근데 이거, 진짜예요. 미국에서 지금 변호사, 의사, 전직 컨설턴트, 심지어 은퇴한 판사들까지 이 부업에 줄을 서고 있거든요. 정체는 바로 "AI한테 내 전문성을 가르쳐주는 일"이에요. 업계에서는 이걸 AI 트레이닝, 좀 더 정확히는 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)용 전문가 데이터 라벨링이라고 부르는데요.

이게 왜 지금 미국에서 조용히, 그리고 아주 빠르게 큰 산업이 됐는지, 그리고 왜 한국에서는 아직 이 흐름이 본격적으로 시작도 안 했는지 한번 풀어볼게요.

① 이 일, 대체 뭐길래 이렇게 돈이 몰릴까

간단히 말하면 이래요. OpenAI, Anthropic, Google 같은 곳들이 모델을 더 똑똑하게 만들려면 "전문가 수준의 정답과 채점 기준"이 필요하거든요.

코딩 문제야 정답이 명확하지만, "이 사업계약서 조항이 법적으로 맞는가", "이 진단 소견이 임상적으로 타당한가" 같은 질문은 진짜 변호사, 진짜 의사가 채점해줘야 모델이 배울 수 있어요. 그래서 AI 기업들이 각 분야 전문가를 대거 고용해서 "AI가 낸 답을 평가하고, 더 나은 답을 직접 써주는" 작업을 맡기기 시작한 거예요.

그냥 단순 이미지에 라벨 붙이는 크라우드워크가 아니라, 전문 자격증이 곧 스펙이 되는 고급 프리랜서 시장이라고 보시면 돼요.

② 원조: 실리콘밸리에서 조용히 시작된 흐름

이 흐름의 원조 격 회사는 Surge AI예요. MIT를 중퇴한 에드윈 첸(Edwin Chen)이 2020년에 세운 회사인데, 벤처캐피털 투자 한 푼 안 받고 부트스트래핑으로 키웠어요.

그런데 2025년 기준 이 회사 매출이 연환산 약 14억 달러(약 1조 9천억원) 규모라고 해요(정확하지 않을 수 있어요). 놀라운 건 직원 수가 채 150명도 안 된다는 거예요. 대부분의 실제 "노동"은 정규직이 아니라 계약직 전문가 풀이 하고 있는 거죠. 이 실적 덕분에 에드윈 첸은 2025년 9월 포브스 400 신규 진입자 중 최고 부자로 꼽히면서 순자산이 약 180억 달러로 추정됐어요(정확하지 않을 수 있어요).

비슷한 시기에 Scale AI(알렉산더 왕이 2016년 창업)도 이 시장의 원조 플레이어였는데요. 2025년 6월, 메타가 Scale AI 지분 49%를 확보하는 대가로 143억 달러를 투자하고, 창업자 알렉산더 왕을 메타의 '슈퍼인텔리전스' 조직 수장으로 영입하는 초대형 딜이 터졌어요. 이 한 건으로 "AI 학습 데이터를 만드는 회사"가 얼마나 전략적으로 중요한지가 업계에 각인됐죠.

③ 폭발: 왜 갑자기 이렇게 커졌을까

여기서 진짜 흥미로운 회사가 Mercor예요. 2023년에 20대 초반 창업자들(브렌던 포디 등)이 세운 스타트업인데, 전직 은행원·컨설턴트·변호사 같은 도메인 전문가와 OpenAI, Anthropic, Meta 같은 AI 랩을 연결해주는 마켓플레이스예요.

성장 속도가 미쳤어요.

• 2025년 10월: 3억 5천만 달러 시리즈C 투자, 기업가치 100억 달러 인정
• 2026년 상반기: 매출 6억 1,500만 달러 돌파, 이 중 90%가 OpenAI 등 소수 대형 고객에서 발생(정확하지 않을 수 있어요)
• 2026년 7월 기준: 연환산 매출 20억 달러 돌파를 논의 중이며, 기업가치 200억 달러 라운드까지 거론(정확하지 않을 수 있어요)

더 재미있는 건 Handshake예요. 원래 미국 대학생 취업 플랫폼이었는데, 2025년 1월 "Handshake AI"라는 사업부를 새로 만들어서 자기네가 쌓아둔 대학생·석박사 인력 풀을 AI 훈련 인력으로 그대로 돌렸어요. 그 결과 8개월 만에 연환산 매출 1억 달러를 찍었고, 2026년 4월엔 연환산 매출이 약 11억 달러(전년 대비 349% 성장)까지 뛰었다고 해요(정확하지 않을 수 있어요). 직원 15%를 구조조정하면서까지 이 사업에 올인한 거죠.

그리고 실제로 개인이 버는 돈도 구체적이에요. 미국 기준:

• 1차 진료의(내과 등): 시간당 130~170달러
• 변호사: 시간당 110~150달러, 시니어급은 200달러 이상도
• 소프트웨어 엔지니어·박사급 전문가: Mercor 기준 평균 시간당 81달러, 최고 200달러 이상(연봉 환산 약 4억원 수준)(정확하지 않을 수 있어요)

원래 본업이 있는 사람들이 저녁이나 주말에 "부업"으로 하는 경우가 대부분이라 더 화제가 됐어요.

④ 한국은 지금 어디쯤 와 있을까

한국에도 이 판이 아예 없는 건 아니에요. 셀렉트스타(SelectStar)가 대표적인데, 데이터 구축과 AI 신뢰성 검증(Red Teaming, 파인튜닝용 데이터 설계 등)을 주력으로 하고 있고 2025년 매출 목표를 약 120억원으로 잡았다고 해요(정확하지 않을 수 있어요). 2025년 포브스코리아 'AI 50대 기업' 중 AI 신뢰성 검증 분야에 유일하게 이름을 올리기도 했고요.

이 밖에 크라우드웍스, 테스트웍스 같은 곳들도 오랫동안 데이터 라벨링·AI 데이터 구축 사업을 해왔어요. 다만 미국의 Mercor·Handshake처럼 "변호사·의사 같은 고급 전문가를 시간당 십수만원에 매칭해주는" 모델은 아직 한국에서 본격적으로 자리잡지 못한 상태예요. 대부분 크몽 같은 플랫폼에서 건당 몇천원~몇만원 수준의 단순 라벨링 외주로 소비되고 있죠.

왜 지금이 기회냐면요:

• 국내 AI 기업들(네이버 하이퍼클로바, 카카오, LG AI연구원 등)도 결국 한국어·한국 법률·한국 의료 맥락에 특화된 고품질 파인튜닝 데이터가 필요해지는 시점이 오고 있어요.
• 미국 AI 랩들도 다국어·다문화 모델 품질을 높이기 위해 비영어권 전문가 풀을 계속 찾고 있고요. Mercor, Surge AI 같은 곳들은 이미 국적 무관 원격 계약 형태로 일감을 열어두고 있어요.
• 한국은 변호사·의사·회계사 등 전문직 밀도가 높고 영어 구사가 가능한 인력도 많은 편이라, 원격으로 해외 플랫폼에 바로 등록해서 일할 수 있는 조건 자체는 이미 갖춰져 있어요.

⑤ 그런데, 마냥 장밋빛만은 아니에요

여기서 균형을 좀 잡아볼게요.

"AI 트레이너 부업으로 시급 20만원"이라는 헤드라인은 상위 1% 전문가 얘기예요. 일반적인 라벨링 작업자의 미국 평균 시급은 31달러 수준이라는 조사도 있어요(정확하지 않을 수 있어요).

그리고 이 산업의 어두운 면도 분명 있어요.

• 필리핀, 케냐 등 저임금 국가의 라벨링 노동자들은 시간당 2달러 수준을 받으며 폭력적이거나 자극적인 콘텐츠를 걸러내는 일을 하다가 정신적 트라우마를 호소하는 사례들이 여러 매체(퓨처리즘, AlgorithmWatch 등)에서 보도됐어요.
• Scale AI는 초과근무 수당 미지급 관련 소송을 겪었고, 2025년 9월엔 제미나이 모델 개선 작업을 하던 하청업체(GlobalLogic) 노동자들이 근무 환경 문제를 제기했다가 해고된 일도 있었어요.
• 고급 전문가 일감도 결국 "AI 랩의 수요"에 100% 의존하는 구조라, 특정 모델 학습 사이클이 끝나면 일감이 갑자기 줄어드는 변동성이 커요. Handshake처럼 사업 모델 자체가 아직 "재정의 중"인 회사도 많고요.
• 아이러니하게도, 전문가가 만든 고품질 데이터로 AI가 그 전문가의 업무를 더 잘 대체하게 되는 구조이기도 해요. 변호사가 자기 노하우를 AI에게 가르치는 셈이니까요.

과장 없이 말하면, "누구나 쉽게 큰 돈 버는 부업"은 아니고 "전문성이 있는 사람에게 새로운 고소득 부업 채널이 열렸다" 정도로 보는 게 맞을 것 같아요.

⑥ 그래서, 뭘 해볼 수 있을까요

관심 있으시면 이렇게 접근해보시는 걸 추천해요.

1. 본업이 전문직(의료·법률·회계·엔지니어링·박사급 연구)이라면 해외 플랫폼에 프로필을 등록해보세요.

• Mercor (mercor.com) — 전문직 매칭에 특화, 시니어 도메인 전문가 프로그램 운영
• Handshake AI — 원래 대학 취업 플랫폼이었던 만큼 대학원생·박사과정 대상 진입장벽이 상대적으로 낮은 편
• Surge AI, DataAnnotation.tech, Toloka — 다양한 난이도의 작업을 상시 모집

1. 국내에서 먼저 발을 담그고 싶다면

• 셀렉트스타, 테스트웍스, 크라우드웍스 등 국내 AI 데이터 기업의 전문가 풀 등록 프로그램을 확인해보세요.
• 정부 지원 사업(AI 바우처, 데이터 바우처 등)을 활용하는 국내 AI 스타트업들도 한국어 특화 데이터 수요가 있으니, 관련 채용·용역 공고를 눈여겨보시면 좋아요.

1. 창업·사업 각도로 본다면

• "특정 전문 분야(의료, 법률, 세무, 특정 산업 규제 등) + 한국어 + 파인튜닝 데이터"를 조합한 니치 데이터 스타트업은 아직 한국에 플레이어가 많지 않아요.
• 해외 AI 랩과 국내 전문가 풀을 연결하는 '미니 마켓플레이스' 형태도 초기 단계에서는 개인이나 소규모 팀으로 시도해볼 만한 영역이에요.

1. 주의할 점

• 계약 형태(고용이 아닌 프리랜서 계약이 대부분)와 세금 처리, 기밀유지 조항(NDA)을 꼼꼼히 확인하세요.
• 특정 플랫폼 한 곳에 올인하기보다는, 일감의 변동성을 감안해 여러 채널에 동시에 등록해두는 걸 추천해요.

참고 출처

• [Forbes – The AI Billionaire You've Never Heard Of (Edwin Chen, Surge AI)](https://www.forbes.com/sites/phoebeliu/2025/09/17/the-ai-billionaire-youve-never-heard-of/)
• [TechCrunch – AI training startup Mercor eyes $10B valuation on $450M run rate](https://techcrunch.com/2025/09/09/sources-ai-training-startup-mercor-eyes-10b-valuation-on-450m-run-rate/)
• [TIME – AI Is Learning to Do the Jobs of Doctors, Lawyers, and Consultants](https://time.com/7322386/ai-mercor-professional-tasks-data-annotation/)
• [CNBC – Scale AI's Alexandr Wang confirms departure for Meta as part of $14.3 billion deal](https://www.cnbc.com/2025/06/12/scale-ai-founder-wang-announces-exit-for-meta-part-of-14-billion-deal.html)
• [AI타임스 – 셀렉트스타 "2026년 기술특례상장 목표로 데이터 사업 확장"](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=201400)