‘AI가 못하는 일’을 사람에게 맡기던 서비스 ‘아마존 메커니컬 터크’, 21년 만에 문을 닫는다

인공지능이 해결하기 어려운 작업을 사람에게 맡기던 아마존의 서비스 ‘Amazon Mechanical Turk(MTurk)’가 2026년 9월 30일 영구 종료됐다. 2005년 ‘Artificial Artificial Intelligence’라는 독특한 개념으로 등장한 이 플랫폼은 이미지 분류와 데이터 검증, 설문조사, AI 학습 데이터 제작 등 다양한 작업에 활용됐다. 컴퓨터 뒤에서 사람이 수행하던 노동을 온라인 서비스로 연결했던 실험이 약 21년 만에 막을 내렸다.

컴퓨터가 해결하지 못하는 문제가 있다면 어떻게 해야 할까.

지금은 인공지능에게 질문하거나 더 성능이 좋은 AI 모델을 활용하는 방법을 떠올리기 쉽다. 하지만 2005년 아마존은 다른 방식의 해결책을 제시했다.

컴퓨터가 어려워하는 일을 실제 사람에게 맡기고, 그 결과를 다시 프로그램으로 전달하는 것이었다.

이러한 발상에서 탄생한 서비스가 아마존 메커니컬 터크(Amazon Mechanical Turk)다.

MTurk는 기업과 연구자, 개발자가 사람의 판단이 필요한 작은 작업을 등록하면 전 세계의 작업자들이 이를 수행하고 보상을 받는 온라인 플랫폼이었다.

사진에 무엇이 있는지 확인하거나, 문장을 분류하고, 음성 파일을 글자로 옮기는 일이 대표적이었다.

하지만 2026년 9월 30일을 끝으로 서비스가 영구 종료됐다.

아마존은 공식 홈페이지를 통해 운영이 종료됐다고 안내했으며, 새로운 작업을 제출하는 기능도 중단했다.

다만 서비스가 종료됐다고 해서 기존 작업에 대한 모든 절차가 즉시 사라진 것은 아니다. 이미 완료된 작업의 승인과 보상 지급, 잔액 환불 등 일부 후속 절차는 별도 일정에 따라 진행된다.

21년 동안 이어진 서비스는 이렇게 새로운 작업을 받는 플랫폼에서 기존 거래를 정리하는 단계로 전환됐다.

2005년, 컴퓨터 대신 사람이 답하는 AI가 등장했다

아마존은 2005년 11월 2일 Mechanical Turk를 공개했다.

당시 아마존이 사용한 표현은 ‘Artificial Artificial Intelligence’였다.

일반적인 인공지능을 뜻하는 Artificial Intelligence 앞에 Artificial을 한 번 더 붙인 독특한 이름이다.

직역하면 ‘인공적인 인공지능’처럼 느껴지지만, 실제 개념은 단순했다.

컴퓨터가 스스로 문제를 해결하는 대신 실제 사람의 판단을 이용해 원하는 결과를 얻도록 만드는 방식이다.

예를 들어 어떤 프로그램이 사진 속 물체를 인식해야 한다고 가정해 보자.

현재의 이미지 인식 기술은 많은 경우 이러한 작업을 자동으로 처리할 수 있다. 그러나 2005년에는 컴퓨터가 사진 속 사물을 정확하게 구분하는 일이 지금보다 훨씬 어려웠다.

반면 사람은 사진을 보는 것만으로 물체의 종류나 색상, 장면의 특징을 비교적 쉽게 알아볼 수 있었다.

아마존은 이러한 차이를 활용했다.

프로그램이 직접 답을 계산하는 대신 온라인으로 연결된 사람에게 질문하고, 사람이 입력한 결과를 다시 프로그램에 전달하는 구조를 만든 것이다.

컴퓨터를 사용하는 사람에게는 하나의 자동화된 서비스처럼 보일 수 있지만, 실제 결과를 완성하는 과정에는 인간의 판단이 들어가 있었다.

흥미로운 점은 아마존이 이러한 작업을 프로그램에서 호출할 수 있는 API 형태로 제공했다는 사실이다.

개발자는 사람을 직접 모집하고 작업 결과를 하나씩 전달받는 대신, 자신의 소프트웨어에 인간의 판단을 요청하는 기능을 연결할 수 있었다.

이는 사람의 노동을 디지털 서비스의 처리 과정에 포함시키는 새로운 접근이었다.

‘메커니컬 터크’라는 이름은 어디에서 왔을까

서비스 이름에도 흥미로운 역사가 담겨 있다.

메커니컬 터크(Mechanical Turk)는 18세기에 등장한 체스 자동인형에서 유래했다.

1770년경 볼프강 폰 켐펠렌(Wolfgang von Kempelen)이 제작한 이 장치는 사람처럼 체스를 두는 기계로 유명해졌다.

당시 관객들은 기계가 스스로 체스의 다음 수를 판단한다고 생각할 수 있었다.

그러나 실제로는 장치 내부에 숨어 있던 사람이 기계를 조작했다.

겉으로는 자동으로 움직이는 것처럼 보였지만, 그 안에는 인간의 지능과 판단이 존재했던 것이다.

아마존이 2005년에 선보인 서비스도 이 개념과 닮아 있었다.

소프트웨어가 결과를 자동으로 만들어내는 것처럼 보이지만, 실제로는 온라인으로 연결된 사람들이 개별 작업을 수행했다.

물론 당시 아마존은 이러한 구조를 비밀로 하지 않았다. 오히려 인간의 판단을 프로그램에 연결하는 기능 자체를 서비스의 핵심으로 소개했다.

이름에 담긴 역사는 당시의 기술적 한계를 유머러스하게 표현하면서, 인간과 기계가 역할을 나누는 방식에 대한 질문을 던진다.

큰 작업을 잘게 나누는 HIT 시스템

MTurk의 핵심은 복잡한 작업을 작은 단위로 나눌 수 있다는 점이었다.

이러한 개별 작업을 HIT(Human Intelligence Task)라고 불렀다.

HIT는 사람의 지능이나 판단이 필요한 하나의 작업을 의미한다.

예를 들어 온라인 쇼핑몰에 등록된 상품 사진 1만 장을 분류해야 하는 기업이 있다고 가정해 보자.

한 사람이 모든 이미지를 확인한다면 상당한 시간이 필요할 수 있다.

하지만 사진 한 장을 보고 제품 종류를 선택하는 일을 각각 별도의 작업으로 나누면 여러 사람이 동시에 참여할 수 있다.

MTurk는 이러한 방식을 온라인 플랫폼에서 구현했다.

작업을 요청하는 사람이나 기업은 리퀘스터(Requester), 실제 작업을 수행하는 사람은 워커(Worker)라고 불렸다.

리퀘스터가 작업 내용과 보상 금액, 수행 조건을 등록하면 워커는 자신이 원하는 작업을 선택해 참여하는 구조였다.

작업을 완료하면 결과가 요청자에게 전달됐고, 승인된 작업에 대해서는 정해진 보상이 지급됐다.

이러한 방식은 특정 장소에 사람들이 모이지 않아도 많은 작업을 나눠 처리할 수 있다는 장점이 있었다.

기업은 필요한 시점에 사람의 판단을 활용할 수 있었고, 작업자는 인터넷을 통해 다양한 소규모 업무에 참여할 수 있었다.

오늘날 익숙한 크라우드소싱(Crowdsourcing)과 온라인 마이크로태스크 노동을 이해하는 데 중요한 사례다.

실제로 어떤 일을 하는 사람들이 있었을까

MTurk의 활용 범위는 이미지 분류에만 한정되지 않았다.

기업들은 상품 정보를 검증하거나 잘못 등록된 데이터를 확인하는 데 서비스를 활용했다.

음성 파일을 듣고 내용을 문자로 옮기는 전사 작업, 문장의 감정이나 의미를 분류하는 작업, 검색 결과의 관련성을 평가하는 업무도 진행됐다.

학술 연구 분야에서도 널리 사용됐다.

대학과 연구기관은 MTurk를 통해 설문조사 참여자를 모집하거나 사람들의 판단과 행동을 분석하는 실험을 진행했다.

2016년 퓨리서치센터(Pew Research Center)는 MTurk가 기업과 학계에서 어떻게 활용되는지 분석한 연구 결과를 발표했다.

연구진은 2015년 12월 특정 기간에 등록된 2,123개 작업 그룹을 분석했다.

당시 확인 가능한 요청자 가운데 학술 분야 관계자는 36%, 기업은 31%를 차지했다.

하지만 실제 등록된 작업 그룹에서는 기업이 훨씬 큰 비중을 차지했다. 기업이 등록한 작업 그룹이 전체의 약 83%에 달했던 것이다.

이 수치는 당시 조사 기간의 일부 작업을 분석한 결과이지, MTurk의 전체 운영 기간을 대표하는 통계는 아니다.

그럼에도 기업과 연구자가 서로 다른 목적으로 서비스를 활용했다는 사실을 보여준다.

특히 연구자들에게 MTurk는 비교적 빠르게 설문 참여자를 모집할 수 있는 수단이었다.

다만 플랫폼에 참여한 사람이 전체 인구를 대표하는 것은 아니기 때문에, 연구 결과를 해석할 때는 표본 구성과 참여 방식에 주의할 필요가 있었다.

MTurk는 AI 학습에도 사용됐다

서비스가 발전하면서 MTurk는 머신러닝과 인공지능 산업에서도 중요한 역할을 맡았다.

AI 모델이 특정한 사물을 인식하거나 문장의 의미를 구분하도록 학습시키려면, 데이터에 정답이나 설명을 붙이는 과정이 필요한 경우가 있다.

이러한 작업을 데이터 라벨링(Data Labeling) 또는 데이터 어노테이션(Data Annotation)이라고 부른다.

예를 들어 사진 속 자동차와 보행자를 구분하는 AI 모델을 개발하려면 학습용 사진에서 어떤 부분이 자동차이고 어떤 부분이 사람인지 표시한 데이터가 필요할 수 있다.

텍스트 분석 모델을 만들 때는 문장의 주제나 감정, 의도를 분류한 데이터가 활용될 수 있다.

MTurk는 이러한 작업을 많은 사람에게 나눠 맡길 수 있는 플랫폼이었다.

사람들이 이미지에 이름표를 붙이고 문장을 분류한 결과는 머신러닝 시스템을 위한 학습 자료로 활용됐다.

흥미로운 점은 서비스가 처음 등장했을 때의 역할과 이후의 역할이 연결된다는 사실이다.

처음에는 컴퓨터가 잘하지 못하는 일을 사람에게 맡기는 것이 핵심이었다.

이후에는 컴퓨터가 특정 작업을 더 잘하도록 학습시키기 위해 사람의 판단을 활용하는 방식으로 사용 범위가 넓어졌다.

즉 인간의 지능을 이용해 시스템의 부족한 부분을 보완하던 플랫폼이, 인공지능을 발전시키는 데 필요한 데이터를 만드는 도구로도 활용된 것이다.

다만 모든 AI 모델이 MTurk 데이터를 사용한 것은 아니며, 모든 MTurk 작업이 AI 개발과 관련된 것도 아니다.

MTurk의 중요한 특징은 특정 산업에만 속한 서비스가 아니라 인간의 판단을 필요로 하는 여러 분야에 적용할 수 있는 범용 플랫폼이었다는 점이다.

보이지 않는 노동이라는 문제도 남겼다

MTurk는 온라인에서 사람을 연결하는 새로운 방법을 제시했지만, 노동의 조건을 둘러싼 논의도 이어졌다.

가장 중요한 문제 중 하나는 작업에 대한 보상이다.

플랫폼에는 짧은 시간에 끝낼 수 있는 소액 작업이 많았으며, 실제로 얼마나 많은 보수를 받는지는 작업의 종류와 난이도, 수행 시간에 따라 달라졌다.

작업자 입장에서는 완료한 업무 자체뿐 아니라 적절한 작업을 찾고 조건을 확인하는 데에도 시간이 필요했다.

그런데 이러한 탐색 시간까지 포함하면 실제 시간당 수입은 화면에 표시된 작업 보상과 다를 수 있다.

작업 승인과 거절에 관한 문제도 있었다.

리퀘스터가 작업 결과를 검토하고 승인하는 구조였기 때문에 작업자는 자신이 제출한 결과가 어떻게 평가되는지에 영향을 받았다.

일부 연구자들은 이러한 플랫폼이 유연하게 일할 수 있는 기회를 제공한다고 평가했다.

반면 다른 연구자들은 보수의 적정성과 작업자의 권리, 소득의 안정성 등을 중요한 문제로 제기했다.

이러한 논의가 흥미로운 이유는 온라인 서비스의 편리함과 그 뒤에서 일하는 사람들의 경험이 반드시 같지는 않기 때문이다.

기업 입장에서는 작업을 작은 단위로 나누고 필요한 만큼 활용하는 방식이 효율적일 수 있다.

하지만 작업자에게는 작은 업무들을 계속 찾아 수행해야 하는 노동 방식이 될 수 있다.

AI가 발전한 오늘날에도 이 질문은 유효하다.

우리가 자동화된 기술이라고 생각하는 시스템 뒤에서 어떤 사람들이 데이터를 만들고 검토하는지, 그 노동은 어떻게 평가받고 보상받아야 하는지 살펴볼 필요가 있기 때문이다.

2026년 9월 30일, 서비스가 영구 종료됐다

아마존은 2026년 9월 30일 Mechanical Turk를 영구 종료했다.

공식 홈페이지에도 서비스가 더 이상 제공되지 않는다는 안내가 게시됐다.

이는 단순히 신규 고객을 받지 않는 수준이 아니다.

기존 플랫폼을 이용해 새로운 HIT 작업을 등록하고 수행하는 기능이 종료된 것이다.

다만 작업과 관련된 정산 절차는 즉시 끝나지 않았다.

아마존의 공식 FAQ에 따르면 이미 제출된 작업은 2026년 10월 30일까지 요청자가 승인하거나 거절할 수 있다.

해당 기간 안에 아무 조치도 하지 않은 작업은 자동으로 승인된다.

승인된 작업에 대한 보상은 기존 지급 일정에 따라 처리되며, 요청자는 같은 날짜까지 완료된 작업에 추가 보너스를 지급할 수 있다.

또한 작업자는 10월 30일까지 계정에 등록된 지급 방법과 지급 주기를 확인해야 한다.

작업 요청자가 미리 충전한 잔액도 서비스 종료 후 정해진 절차에 따라 환불된다.

거래 내역은 2027년 1월 28일까지 확인할 수 있도록 안내됐다.

이는 서비스가 종료된 뒤에도 과거 작업에 대한 보상과 기록을 정리해야 하는 과정이 남아 있다는 의미다.

특히 실제로 MTurk를 이용했던 작업자에게는 종료 사실 자체뿐 아니라 지급 설정과 기존 거래 내역을 확인하는 일이 중요하다.

SageMaker와 관련된 AI 작업에도 변화가 생겼다

MTurk 종료는 아마존의 다른 클라우드 서비스에도 영향을 미쳤다.

대표적인 것이 Amazon SageMaker Ground Truth와 Amazon Augmented AI(A2I)다.

SageMaker Ground Truth는 머신러닝에 사용할 데이터를 분류하고 라벨을 붙이는 작업을 관리하는 서비스다.

Amazon Augmented AI는 인공지능의 처리 결과에 사람이 검토하는 단계를 추가할 수 있도록 지원하는 서비스다.

이들 서비스에서는 사람의 판단이 필요한 업무를 수행할 작업자 집단을 선택할 수 있었다.

그중 하나가 Mechanical Turk의 작업자 네트워크였다.

하지만 2026년 9월 30일부터 해당 작업자 유형을 더 이상 사용할 수 없게 됐다.

그렇다고 SageMaker Ground Truth와 Amazon Augmented AI라는 서비스 자체가 모두 같은 날짜에 종료됐다는 뜻은 아니다.

변화의 핵심은 MTurk를 통해 연결되던 공개 작업자 네트워크를 더 이상 선택할 수 없다는 데 있다.

AWS 문서에서는 다른 작업자 그룹을 활용하는 방식을 안내하고 있다.

기업이 직접 관리하는 작업자 집단이나 외부 전문 업체가 관리하는 인력을 활용하는 것도 가능한 방식이다.

이러한 변화는 AI 개발에서 사람의 판단이 계속 필요하더라도, 그 사람들을 연결하고 관리하는 방식은 달라질 수 있다는 점을 보여준다.

아마존은 왜 MTurk를 종료했을까

서비스 종료가 알려지면서 자연스럽게 떠오르는 질문은 이유다.

MTurk는 21년 동안 운영됐고, 기업과 연구기관, AI 개발자들이 다양한 목적으로 활용해 왔다.

그런데 아마존은 공식 종료 FAQ에서 폐쇄를 결정한 구체적인 경영적·기술적 원인을 설명하지 않았다.

따라서 AI 기술의 발전 때문에 서비스가 불필요해졌거나, 사업성이 낮아져 종료됐다고 단정할 근거는 부족하다.

최근 AI가 이미지와 문장을 분류하고 대규모 데이터를 처리하는 능력이 발전한 것은 사실이다.

일부 작업은 과거에 비해 자동화하기 쉬워졌을 가능성이 있다.

그러나 특정 플랫폼의 종료가 곧 인간의 데이터 작업 전체가 불필요해졌다는 의미는 아니다.

AI 모델의 결과를 평가하거나 오류를 검토하고, 사람이 원하는 기준에 맞게 데이터를 준비하는 과정에는 여전히 인간의 판단이 활용된다.

따라서 MTurk의 종료는 크라우드소싱 노동이나 AI 데이터 라벨링이라는 활동 자체의 종료와 구분할 필요가 있다.

현재 확인된 사실은 아마존이 플랫폼 운영을 종료했으며, 관련 AWS 서비스에서 MTurk 작업자 유형을 더 이상 제공하지 않는다는 점이다.

AI 시대에 다시 생각하게 되는 인간의 역할

MTurk의 역사를 돌아보면 기술의 발전과 사람의 노동이 서로 어떻게 연결돼 왔는지 확인할 수 있다.

2005년 아마존이 제안했던 방식은 당시로서는 독특했다.

컴퓨터가 직접 처리하기 어려운 문제를 여러 사람에게 전달하고, 그 결과를 하나의 디지털 서비스 안에 통합했다.

이후 MTurk는 온라인 설문조사와 데이터 검증, 머신러닝 학습용 데이터 제작 등 다양한 분야에서 활용됐다.

사람들은 작은 작업을 반복해 수행했고, 그 결과는 더 큰 시스템을 구성하는 일부가 됐다.

21년이 흐른 지금 인공지능 기술은 당시와 비교하기 어려울 정도로 발전했다.

사진 속 물체를 구분하거나 문장의 의미를 분석하는 작업은 이제 다양한 AI 서비스에서 기본적인 기능으로 제공된다.

그러나 기술이 발전했다고 해서 인간의 역할이 완전히 사라진 것은 아니다.

AI가 만들어낸 결과가 정확한지 평가하고, 특정 상황에 적절한 답을 선택하거나, 새로운 학습 데이터를 준비하는 과정에서도 사람의 판단이 사용될 수 있다.

달라진 것은 인간이 참여하는 업무의 종류와 이를 처리하는 기술적 구조다.

과거에는 개별 이미지의 물체를 구분하는 일이 중요했다면, 오늘날에는 복잡한 판단과 모델 평가, 결과의 신뢰성을 확인하는 작업도 중요한 영역이 됐다.

이러한 변화는 AI가 인간을 단순히 대체한다는 설명만으로는 충분히 이해하기 어렵다.

오히려 기술이 발전할수록 어떤 판단을 기계에 맡기고 어떤 부분에 사람의 참여가 필요한지 계속 새롭게 결정해야 한다.

MTurk는 그 관계를 직접적으로 보여준 초기의 대규모 플랫폼 중 하나였다.

21년 만에 사라진 ‘Artificial Artificial Intelligence’

2005년 등장한 Mechanical Turk는 지금의 기준에서 보면 단순한 서비스처럼 느껴질 수 있다.

컴퓨터가 작업을 요청하고, 온라인에 연결된 사람이 답을 제공하며, 그 결과를 다시 프로그램에 전달하는 구조였기 때문이다.

하지만 당시에는 이러한 방식을 대규모 인터넷 서비스로 운영한다는 점 자체가 새로운 시도였다.

MTurk는 인간의 판단을 소프트웨어의 처리 과정에 연결했고, 세계 각지의 사람들이 작은 작업을 나눠 수행하는 온라인 노동 환경을 확산시키는 데 영향을 미쳤다.

이후 이 시스템은 AI 학습용 데이터와 연구 활동 등으로 활용 범위를 넓혔다.

그 과정에서 편리한 기술 뒤에 존재하는 노동과 보상, 데이터 품질에 관한 문제도 함께 드러났다.

2026년 9월 30일, Mechanical Turk는 21년에 가까운 운영을 마치고 영구 종료됐다.

하지만 서비스가 사라졌다고 해서 그 안에 담겨 있던 질문까지 끝난 것은 아니다.

인간의 판단은 언제 필요하며, 컴퓨터는 이를 어떤 방식으로 활용해야 할까. 그리고 기술을 가능하게 만드는 사람들의 노동은 어떻게 인정받아야 할까.

MTurk가 AI 역사에서 중요한 이유는 사람을 대신하는 기술을 만들었기 때문이 아니다. 오히려 컴퓨터가 해결하지 못하는 문제를 사람의 판단으로 보완하고, 그 결과를 다시 기술의 발전에 활용하는 구조를 보여줬기 때문이다.

21년 전에는 컴퓨터가 못하는 일을 사람이 대신했다. 이후 사람들이 수행한 일부 작업은 컴퓨터가 더 많은 일을 배울 수 있도록 돕는 자료가 됐다.

이러한 역사를 생각하면 Mechanical Turk의 종료는 단순히 오래된 인터넷 서비스 하나가 사라졌다는 소식 이상으로 다가온다.

AI가 일상이 된 지금, 그 기술을 가능하게 해온 인간의 역할을 다시 돌아보게 만드는 사건이다.

출처 및 참고자료

공식 AWS 자료와 독립 연구기관의 보고서를 중심으로 확인했습니다. 본문에는 외부 매체 링크를 넣지 않았습니다.

• Amazon Mechanical Turk — 공식 종료 FAQ, 지급·승인·환불·기록 보관 일정 mturk.com
• Amazon Mechanical Turk — 서비스 영구 종료 안내 mturk.com
• AWS — Mechanical Turk 최초 공개 (2005.11.02) AWS
• AWS — 2026년 9월 서비스 종료 및 지원 현황 AWS
• AWS — SageMaker Ground Truth 및 작업자 유형 관리 Amazon SageMaker AI
• Amazon Mechanical Turk — AI 학습 데이터, 설문조사 및 데이터 검증 사용 사례 Amazon Mechanical Turk
• Pew Research Center — Mechanical Turk의 기업·학계 활용 및 온라인 노동 연구 (2016)