요즘 부업을 고민하는 분들이라면 주목할 만한 소식이 들려왔습니다. 평소 음식을 배달하던 기사들이 자신의 일상적인 활동을 영상으로 기록하고 추가 수익을 올릴 수 있는 새로운 경로가 열렸기 때문입니다. 기술 발전과 플랫폼 경제가 맞물려 배달원들에게 어떤 변화가 생기고 있는지, 도어대시가 새롭게 선보인 앱의 정체를 확인해 봤습니다.
도어대시 Tasks 앱이 등장한 진짜 이유
최근 도어대시는 배달 기사들이 수행할 수 있는 다양한 업무를 모아놓은 Tasks라는 독립형 앱을 출시했습니다. 단순한 배달 업무를 넘어, 기업들이 필요로 하는 데이터를 현장에서 수집하는 역할을 맡기겠다는 취지입니다. 특히 거대 언어 모델이나 로봇 시스템이 현실 세계를 이해하려면 인간의 구체적인 행동 데이터가 반드시 필요한데, 이 간극을 메우기 위해 800만 명에 달하는 배달원 네트워크를 활용하기 시작한 것입니다.
영상 제출로 수익을 만드는 원리
이 앱의 핵심은 배달원이 수행한 일상적인 활동을 촬영해 제출하면 보상을 받는 방식입니다. 예를 들어, 특정 언어로 말하는 영상을 기록하거나 일상적인 가사 활동을 찍어 올리는 식이죠. 도어대시는 이러한 데이터가 AI 시스템이 물리적 세계를 학습하는 데 직접적인 도움이 된다고 설명합니다. 보상은 작업의 난이도와 노력 정도에 따라 사전 공지되며, 기사는 본인의 재량에 따라 원하는 작업을 선택할 수 있습니다.
구체적으로 어떤 작업을 수행하게 될까
도어대시가 제시한 작업 유형은 생각보다 구체적이고 현장 중심적입니다. 단순히 걷거나 찍는 것을 넘어, 특정 기업들의 비즈니스 운영을 돕는 데이터 라벨링과 유사한 업무가 포함됩니다.
- 식당 메뉴를 실제처럼 촬영해 매장 홍보를 돕는 사진 업로드
- 호텔 입구를 촬영해 배달 기사들의 경로 효율성을 높이는 데이터 수집
- 자율주행차인 웨이모 차량의 문을 닫아주는 등의 현장 협력 작업
- 몸에 카메라를 부착하고 설거지 등 특정 동작을 수행하는 영상 촬영
어떻게 다른 플랫폼과 차별화되나
사실 배달원들이 AI 모델 훈련에 동원되는 것은 도어대시만의 이야기가 아닙니다. 지난해 우버 역시 운전자들이 사진을 업로드해 AI 학습을 돕고 추가 소득을 올릴 수 있는 환경을 조성하겠다고 밝힌 바 있습니다. 하지만 도어대시는 기존 배달 앱과 연동되는 디지털 작업 리스트와 독립된 앱을 동시에 운용하며, 배달 업무라는 틀 안에서 더 유연하게 수익 구조를 확장하려는 전략을 취하고 있습니다.
AI 훈련 참여 시 고려해야 할 점은
새로운 수익 창출 수단으로 보이지만, 기사 입장에서는 몇 가지 고려할 점이 있습니다. 우선 업무의 성격이 단순 배달에서 데이터 수집이라는 기술적 작업으로 넓어지고 있다는 점입니다. 물리적인 움직임을 촬영해야 하므로 사생활 보호나 개인정보 노출에 대한 가이드라인을 면밀히 확인해야 합니다. 또한, 미국 내 특정 지역을 제외한 곳에서 먼저 시범 운영 중이라 국내 도입 여부나 적용 방식은 조금 더 지켜봐야 할 문제입니다.
향후 서비스 확대 가능성은
현재는 미국 내 일부 지역에서만 서비스를 이용할 수 있지만, 도어대시는 점차 작업 유형을 늘리고 서비스 국가를 확대할 계획입니다. 800만 명이 넘는 배달 인력을 활용해 물리적 세계를 디지털화하겠다는 목표는 향후 커머스, 보험, 접객 등 다양한 분야의 AI 모델 고도화에 중요한 자산이 될 전망입니다. 배달의 개념이 단순 물류를 넘어 데이터 생산 영역으로 확장되는 흐름은 앞으로도 계속될 것입니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/03/19/doordash-launches-a-new-tasks-app-that-pays-couriers-to-submit-videos-to-train-ai/
정리하며
기술의 발전이 일자리의 형태를 어떻게 바꾸는지 잘 보여주는 사례입니다. 단순 반복 업무에서 벗어나 AI 훈련의 파트너가 되는 것은 기사들에게 분명 새로운 기회가 될 수 있습니다. 다만 플랫폼의 요구와 개인의 노동 가치가 적절한 균형을 이룰 수 있도록 앞으로의 운영 방식을 눈여겨봐야 하겠습니다. 여러분은 이런 변화가 배달 기사들의 삶에 긍정적인 활력이 될 것이라고 보시나요?
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