인공지능과 일터의 변화, 노동자운동의 대응

김하늬 (전 민주노총 서울본부 정책국장)

clockwow@gmail.com

1. ‘아틀라스’를 통해 보는 풍경

지난 1월 초 현대자동차가 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 공개했다. 현대차의 주가가 뛰어올랐고, 노동자들을 포함해 많은 이들이 주주 대열에 합류했다. AI가 만들 미래에 대한 환상과 일자리에 대한 불안감이 동시에 커졌다. 현대차노조가 고용충격을 우려하며 ‘노사합의 없이는 단 한 대의 로봇도 생산 현장에 투입할 수 없다’는 요지의 입장을 발표하자, 아틀라스와 노동조합의 태도를 두고 논쟁이 불붙었다. 사실 제대로 된 논쟁이라기보다 노동조합의 입장에 대한 집중포화에 가깝다. ‘21세기형 러다이트’라거나 ‘발목 잡기’라는 표현이 자주 등장했다. 현대차노조는 제 밥그릇(일자리)을 지키려고 경제성장과 기술패권, AI가 가져다줄 혜택과 우리 사회의 번영에 어깃장을 놓는 집단이기주의 세력이 되어버렸다. 급기야 대통령까지 나서서 ‘피할 수 없으니 적응하라’며 짐짓 점잖고 온당해 보이는 권고를 했다.

이런 상황이 어리둥절하고 막막해 보이지만, 사실 낯설지 않은 풍경이다. 생산시스템 변화와 노동유연화를 맹렬히 밀어붙일 때, 전자감시 장치를 비롯한 정보통신기술이 산업현장에 도입될 때, 빅데이터 기술을 미래의 먹거리로 치켜세우며 개인정보보호 규제를 완화할 때, 핀테크 육성이 필요하다며 은산분리 원칙을 허물 때에도 겪었기 때문이다. 그때마다 기술 혁신이 가장 큰 목표가 되고 그에 대한 저항은 혁신을 가로막는 목소리로 치부되었다. 이는 AI에 관한 논의에서 더욱 강력하게 나타나는데, 여기에는 기술에 관한 지배적 이데올로기, 반노조 정서, 노동운동이 직면하고 있는 한계 등 그동안 쌓여있던 문제들이 응축되어있다.

1.1 기술결정론적 편향

가장 먼저 짚어야 할 것은 기술결정론적 편향이다. 이는 기술이 사회의 구조‧문화‧제도와 인간의 사고방식이나 삶의 양식을 결정하는 핵심 요인이라고 보는 관점이다. 인쇄술의 발견이 지식 생산과 유통을 확대했고, 증기기관의 발명이 산업혁명을 일으켰다는 등의 주장이 여기에 해당한다. AI가 장밋빛 미래를 가져다줄 것이라는 환상도, 반대로 인간의 삶을 더 비참하게 만들고 디스토피아를 열게 될 것이라는 비관론도 마찬가지다.

기술결정론에 따르면 기술 발전은 인간의 의지나 사회적‧문화적 조건과 관계없이 그 자체의 동력으로 이루어지는 독립적‧필연적 과정이고 사회와 사람은 그에 따라 규정되는 수동적 존재일 뿐이다. 이는 선택권이 없다는 이유로 정책적 오류나 책임을 회피하는 명분이 되기도 한다. 지난해 11월 서울신용보증재단 이사장이 “(콜센터 상담사는) AI 도입으로 소멸되는 직종이므로 정규직 전환 논의가 바람직하지 않다”고 발언한 것도 이런 맥락이다. “기술 발전을 거스를 수는 없으니 회피하지 말고 빨리 적응하라”는 대통령의 이야기도, 우리 사회에 가장 적절한 자동화의 종류‧수준‧방법에 관한 사회적 논의를 이끌고 실업 방지 대책을 강구해야 할 최고권력자의 책임을 회피하는 가장 흔한 논리다.

하지만 실제로는 기술의 구성과 그 효과가 모두 사회적‧정치적‧문화적 맥락과 무관하지 않다. 상식적으로 생각해봐도 많은 시간과 비용을 들이고 치밀한 기획을 거쳐 개발하는 기술에 사람의 의도나 그 사람을 둘러싼 이해관계와 사회적 조건이 반영되지 않을 리 없다. 이해관계를 구현하기 위한 각축과 타협의 결과로, 혹은 기술과 관련해 더 많은 권한을 갖고 있는 세력의 의도가 반영되어 기술이 채택되는 것이다.

역사적으로도 많은 사례를 찾아볼 수 있다. 일례로 산업혁명 당시 방적기계는 공장법 개정에 따라 구조가 달라졌다. 처음에 자본가들은 기계 제작비와 인건비 절감을 위해 몸집이 작은 어린이에게 기계 유지보수 업무를 시키고 기계를 작게 만들었지만, 공장법 개정을 통해 아동노동이 금지된 후에는 그럴 수 없었다. 오늘날 운동기구인 ‘러닝머신’으로 사용되는 트레드밀(Treadmill)은 산업혁명 당시에는 교도소에서 사용된 고문기구였다. 대규모 공장노동자 양산이 필요했던 자본가들은 노동하지 않는 부랑인들을 처벌했고, 그렇게 해서 수감된 사람들이 공장 노동자들보다 더 힘든 노동을 해야 한다는 이유로 하루 종일 트레드밀을 밟도록 했다. 노동시장의 변화, 인권운동, ‘교정’에 대한 인식과 시스템 변화 등이 기술을 재구성한 사례다.

이는 자동화 기술에 대해서도 마찬가지이다. 미국의 기술사학자 데이비드 F. 노블(David F. Noble)은 20세기 중반 녹음재생 공작기계와 수치제어 공작기계가 경합을 벌이다 후자가 승리하게 되는 과정을 통해 이를 잘 보여주었다. 노동자들이 직접 자신의 움직임을 기록하고 통제할 수 있는 녹음재생 방식의 공작기계가 더 오류가 적고 생산성이 좋았음에도 불구하고 군부와 경영진의 전폭적인 지원으로 탈숙련, 인력감축, 노동자에 대한 통제에 용이한 수치제어 공작기계가 최종적으로 채택되었다.

공작기계는 ‘기계를 만드는 기계’로 금속을 절단하거나 구부려 일정한 크기와 모양의 부품을 대량으로 만드는 데 쓰인다. 녹음재생 공작기계는 노동자가 작업하는 동안 그 동작을 자기테이프에 기록한 후 기계가 이를 재생하도록 하는 방식이고, 수치제어 공작기계는 노동자의 실제 움직임과 별개로 컴퓨터에 부품의 크기와 모양을 수치와 기호로 입력한 후 자동 제어하는 방식으로 가동한다.

1.2 ‘현재’를 유보하는 ‘공유된 번영’이라는 환상

기술이 한 사회의 발전을 좌우한다는 논리는 기술 혁신 과정에서 발생하는 대량실업, 불평등 심화, 정보접근성 격차, 정보인권 후퇴 등은 사회가 감내해야 할 부작용 정도로 치부하도록 만든다. 부작용을 최소화하기 위한 규제나 정책적 수단을 강구하더라도 ‘혁신을 저해하지 않는 범위에서’ 해야 하고, 대부분의 문제는 기술을 더 발전시킴으로써 해결할 수 있다고 본다. 이런 주장은 ‘(미래의) 더 나은 삶’을 위해 기술 발전이 필수적이므로, ‘(현재의) 삶과 권리’를 다소 희생하거나 유보해서라도 기술 발전에 매진해야 한다는 것으로 이어진다. 기술에 관한 담론들에서 대개 ‘현재’가 비가시화되고 ‘미래’만 강조되는 이유이다.

여기에는 (적어도 미래에는) 중립적이고 모두에게 공평한 번영을 가져다줄 것이라는 전제가 깔려있다. 설사 그렇지 않다 하더라도 그것은 ‘기술 그 자체’의 문제가 아니라 그것을 잘못 사용해서 그런 것이니, 기술 개발은 적극 장려하되 오용‧악용을 막으면 된다는 주장도 별 의심을 받지 않는다. AI 기술을 잘 사용할 수 있도록 활용과 데이터 리터러시 교육을 하고 노동자 해고나 노조 무력화를 목적으로 AI를 ‘악용’하지 않도록 규제해야 한다는 주장도 이와 비슷한 결을 갖는다.

하지만 누가 어떤 목적으로 기술을 개발하고 그 기술이 어떤 조건에서 작동하는지를 묻지 않는다면 그 노력이 소기의 성과를 거두기는 어려울 것이다. 노벨경제학상 수상자들인 아세모글루와 존슨이 많은 사례와 이론을 통해 보여주듯이, 발명과 혁신이 “공유된 번영”을 보장해주지 않기 때문이다. 이를테면, 산업혁명 초기 직물공장은 소수의 사람들에게 부를 집중시켰지만 노동자들의 소득은 100년 가까이 늘지 않았고 오히려 장시간 노동과 가혹한 생활환경을 견뎌야 했다. 노동자들이 기술 발전의 혜택을 누릴 수 있게 된 것은 선거권의 확대, 노조의 부상, 노동자 권리 보호의 법제화 덕분이었다. 이를 통해 기술 발전의 방향도 노동자 대체나 노동감시를 강화하는 쪽보다 노동자의 생산성을 높여주는 쪽으로 재설정되었다. 우리가 앞선 세대보다 더 높은 생활수준을 누리는 이유는 앞 세대들이 기술과 노동 여건에 대해 상류층이 좌지우지하던 선택에 도전했고 기술 향상의 이득이 더 평등하게 공유되는 방식을 강제해냈기 때문이다.

Acemoglu, D. & Johnson, S. (2023), Power and Progress: Our thousand-year struggle over technology and prosperity, 김승진 옮김(2023), 권력과 진보: 기술과 번영을 둘러싼 천년의 쟁투, 생각의힘.

미국의 역사학자 루스 코완에 따르면, 세탁기를 비롯한 가전제품의 보급이 여성을 가사노동으로부터 해방시키기는커녕 오히려 종속시키는 결과를 가져오기도 했다. 1920년대 본격적으로 세탁기가 보급되면서 전통적으로 남성의 노동으로 여겨지던 무거운 이불빨래가 여성의 역할로 전환되는 등 성별 분업에 변화가 일어나고, 상업적 세탁과 가사도우미가 줄어드는 대신 그들의 역할이 여성인 주부에게로 이동했다. 이와 함께 위생과 청결의 기준이 높아져 옷을 갈아입는 빈도가 늘었고, 주부들에게 가사도우미보다 더 높은 수준의 가사노동이 요구되었다. 강력한 가족이데올로기가 부상하면서 그 기준을 맞추지 못하는 것에 대한 ‘죄책감’이 커지기도 했다. 여성의 가사노동시간 단축은 오히려 1960년대 이후 여성운동의 성장과 여성의 경제활동 진출 확대에 힘입은 바가 크다.

Ruth Schwartz Cowan. (1976), “Household Technology and Social Change in the 20th Century”, Technology and Culture

1.3 러다이트운동에 대한 시각

거스를 수 없는 기술 혁신을 가로막는 무용하고 나쁜 행위의 대명사로 꼽히는 것이 바로 ‘러다이트’이다. 주지하다시피 러다이트 운동은 공장제 공업에서 새로 도입된 기계(방직기) 파괴와 폭동을 동반한 노동자들의 투쟁을 가리킨다. 숙련노동자였던 방직공들이 신형 기계에 익숙해질 시간적 여유가 없었고 일자리를 잃거나 지위와 노동조건이 크게 하락하는 상황에 대해 저항한 것이었다. 이는 교수형을 비롯한 끔찍한 처벌에도 불구하고 약 5년간 간헐적으로 이어졌다.

러다이트운동을 단순히 ‘기계 대 인간’의 대립 구도로 보거나 기계 파괴, 문명 파괴 운동으로만 폄훼할 수는 없다. 당시 방직공들에게 기계에 대한 적대감이 없었다고 볼 수는 없지만, 기술 변화의 시기에 노동조건 후퇴를 막기 위한 노동자들의 대응이라고 보는 편이 적절하다. 더구나 당시는 노동자들이 모여 회합을 갖는 것조차 불법으로 여겨 처벌하던 ‘단결금지법’의 시대였던 점을 감안하면, 달리 어떤 방법으로 저항해 생존권을 지킬 수 있었을지 잘 떠오르지 않는다. 노동자들의 이런 저항은 1816년 양말 제조업자와 방직공들 사이에 임금협상이 타결되면서 막을 내렸다. 그 직전인 1815년 나폴레옹 전쟁이 끝나고 나폴레옹이 봉쇄하고 있던 유럽시장이 열리면서 영국의 옷감과 의류 산업이 활로를 찾았던 것도 이 타결에 한 몫 했다. 새로운 기계가 일자리를 뺏는 속도보다 산업의 확장 속도가 더 빨랐던 것이다. 이런 역사적 맥락과 사회적 배경을 고려하지 않은 채 러다이트운동을 덮어놓고 비난하거나 신기술에 대한 노동자들의 저항을 대놓고 비난하는 것은 적절하지 않다.

노정태(2026.1.16.), “생산 로봇과 현대판 ‘러다이트’… 대한민국은 준비됐나[노정태의 뉴스 인문학]”, 서울신문

따라서 현대차노조의 태도를 두고 ‘21세기형 러다이트’라고 비난하기에 앞서 왜 그런 반응이 나오는지를 봐야 한다. ‘단결금지법’이 아니라 ‘노동3권’이 헌법에 명시되어있는 21세기에 그 권리가 가장 높은 수준으로 실현되고 있다고 여겨지는 대공장 정규직 노동자들조차 기술 변화의 시기에 생존권 위협으로부터 자유롭지 못하다는 방증이기 때문이다.

1.4 생산수단으로서의 기술

수렵‧채집사회의 돌도끼에서 농경사회의 괭이와 쟁기, 그리고 산업혁명 시기 방적기계와 오늘날 정보통신기기들과 자동화 시스템에 이르기까지 인간은 내내 도구를 이용해 노동해왔다. 그리고 그 도구들에 대해 인간이 늘 적대적이었던 것은 아니다. 사냥꾼이 돌도끼를, 농사꾼이 괭이를 적대적 존재로 생각하지는 않았을 것 같다. 오늘날에도 요리사들이 자신의 칼을 소중히 다루거나 단순한 도구를 넘어 동반자 또는 자신의 일부로 여기는 경우를 종종 본다.

그런데 19세기 초반의 방직공들과 방직기, 그리고 지금의 많은 노동자들과 AI‧로봇은 어쩌다 적대적 관계가 되었을까? 다른 어느 때보다 노동과정에서 기계와 인간의 협력‧협응이 필수적인 지금, 한편에서는 세상을 구할 혁신으로 칭송받는 AI를 두고 노동자들은 왜 불안해할 뿐 아니라 적개심마저 갖는가? ‘기계 대 인간’이라는 대립구도는 왜 그렇게 빈번히 등장하는가?

여기에는 다양한 요인이 작용하지만, 무엇보다 자본주의적 생산관계에서 생산수단이 자본의 소유와 통제 하에 있다는 점을 빼놓을 수 없다. 노동의 소외는 생산수단으로부터의 소외를 포함한다. 많은 기술적 사물들은 (소비재 등 일부를 제외하면) 생산수단, 즉 자본이다. 노동자는 이 기술 또는 기술적 사물들과 결합해 상호작용하지만, 그것을 소유하지 않고 통제 권한도 기껏해야 노동조건이나 안전과 관련된 범위에서 제한적으로만 갖는다. 그 기술과 노동자의 관계도, 기술에 따른 노동환경의 변화도 ‘경영권’의 영역에 있는 한, 그 기술은 언제든 노동자를 공격할 수 있는 존재가 된다. 즉, 자본이 기술을 활용해 착취를 강화하거나 노동자의 권리를 무장해제할 수 있다는 의미이다.

따라서 노동과정에 도입되는 기술에 대한 노동자의 개입과 통제는 ‘생산수단의 사회화’라는 노동운동의 오랜 지향과도 맞닿아있다. 여기서 ‘사회화’는 소유 주체의 문제만으로 국한되지 않는다. 그 생산수단에 내재된 속성과 그것이 구현되는 맥락을 어떻게 재구성할 것인가에 대한 사회적‧민주적 통제의 측면이 좀 더 강조된다. 그렇게 했을 때 기술에 대해서도 무조건적인 거부와 무조건적 수용(위임)이라는 양 극단의 대응만이 아니라 다양한 접근을 시도할 수 있을 것이다. 사회화 전략도 ‘노동자의 생산수단 소유와 자주관리’ 또는 ‘자본의 소유와 경영권의 영역’ 사이의 다양한 수준에서 모색할 수 있을 것이다.

그런 의미에서 ‘생산 현장 투입 시’ 노사합의가 필요하다는 주장은 전혀 과도하지 않다. 기술 개발 단계는 자본의 영역으로 남겨뒀다는 점에서 오히려 부족할 수 있다. 다른 한편으로 기술에 관한 지배적 이데올로기로부터 노동자들 또한 자유롭지 않고 현실적으로 많은 노동조합들이 기술에 관한 대응 역량이 취약하다는 점을 보여주기도 한다. 이는 노동과정에 대한 관심과 그것을 둘러싼 투쟁보다는 노동에 대한 대가(임금‧복지 등)와 개별 기업 단위의 고용보장에 더욱 집중해온 노동운동의 한계가 반영된 것이기도 하다.

2. 인공지능과 노동

2.1 인공지능과 일자리

2022년 생성형AI가 세상에 등장하자마자 일자리의 미래에 대한 전망이 난무했다. 모두가 나름의 근거를 제시했지만, 대체로 기술결정론적 편향에서 크게 자유롭지 않았다.

2023년 11월 한국은행이 발행한 보고서 <AI와 노동시장의 변화>도 예외가 아니다. 이 보고서에서는 우리나라 전체 취업자의 12%에 해당하는 약 341만 명의 일자리가 AI로 대체될 가능성이 높다고 내다봤다(한지우‧오삼일, 2023). 화학공학 기술자, 발전장치 조작원, 철도 및 전동차 기관사, 상하수도 및 재활용 처리 조작원 등이 대체 가능성이 높은 직업으로 분류되었다. 이런 분석 결과는 각 직업의 ‘AI 노출 지수’라는 지표를 활용해 산출된 것이었다. AI 노출 지수는 지금까지 개발된 AI 기술로 수행 가능한 업무가 해당 직업에 얼마나 집중되어있는지를 나타내는 지표이다. ‘기술’이 곧 ‘일자리 대체’로 이어질 것으로 본 것이다.

한지우‧오삼일(2023), AI와 노동시장의 변화, BOK 이슈노트(제2023-30호), 한국은행, 2023.11.16.

하지만 AI를 비롯한 자동화 기술은 ‘일자리’를 줄이지 않는다. AI가 줄이는 것은 ‘일’이다(항상 그렇지는 않다). 줄어드는 일은 대체로 ‘기존에 사람이 하던 일’이다(다른 기계가 하던 일을 줄이기도 한다). 그런데 한 노동자가 하던 일을 통째로 대체하지는 못한다. 자동화는 언제나 분업화를 전제로 한다. 사람이 하던 일을 잘게 쪼개 그중 일부를 대체하는 것이다.

그에 따라 벌어질 수 있는 일은 여러 가지다. 일하는 시간을 줄이거나(노동시간 단축), 일을 좀 더 편하게 하거나(노동강도 완화), 일하는 사람을 줄일 수 있다(일자리 감소). 노동시간‧노동강도‧인력규모를 유지하는 대신 생산성과 품질을 높일 수도 있다. 그것도 아니라면 기존에 하지 않았거나 못했던 새로운 일을 만들어내 일자리 창출이나 산업구조 변화로 이어질 수도 있다. 이 모든 과정에 인간과 기계의 상호작용과 분업화의 재구성이 수반되는 것은 물론이다.

어느 경로를 선택할 것인가 하는 것은 AI 기술 발전의 방향과 속도, 그리고 노동을 비롯한 사회‧경제 정책 등에 관한 판단의 문제이자 투쟁과 타협의 결과물이다. 노동법이나 노동정책, 산업‧기업 수준의 노사관계와 단체협약 등에 따라 경로가 달라질 수도 있다. 예를 들어, 근로기준법 상의 정리해고 요건과 관련해 “신기술 도입이라는 기술적인 이유와 그러한 기술혁신에 따라 생기는 산업의 구조적 변화를 이유로 … 반드시 기업의 도산을 회피하기 위한 것이 한정할 필요는 없고, 인원삭감이 객관적으로 보아 합리성이 있다고 인정될 때에는 ‘긴박한 경영상의 필요성’이 있는 것으로 넓게 보아야 한다”는 판례가 널리 인정된다면, AI 확산에 따른 노동시장의 변화가 지금과는 사뭇 다른 양상을 띨 것이다.

대법원 1991. 12. 10. 선고 91다8647 판결

이런 다양한 변수를 무시하고 AI가 발전하면 일자리 감소할 것이라는 관념이 자연스럽게 통용된다. 이는 주로 일자리 축소와 인건비 절감을 원하는 사람(들)이 그것을 가능케 할 AI를 개발하기 때문이고, 노동시간 단축을 비롯한 노동환경 개선과 ‘정의로운 전환’이라는 선택지를 애써 지우고 있기 때문이다.

2.2 완전 자동화의 환상

생성형 AI가 등장한 직후 인간 노동이 완전히 자동화될 수 있다는 주장이 심심치 않게 나왔다. 완전 자동화가 달성되는 시기와 전제 조건 등이 조금씩 다르긴 했지만 ‘노동의 종말’이 재소환된 것이다. 다양한 비판이 뒤따르면서 최근에는 진지한 연구를 거쳐 ‘완전 자동화’ 가능성이 제기되는 경우는 드물지만, 여전히 다양한 미디어를 통해 재생산되고 AI기술 중 상당수가 ‘가능하면 높은 수준의 자동화’를 지향하고 있다.

인간 노동의 완전한 자동화에 대한 기대는 ‘노동하지 않는 삶’에 대한 오랜 욕망을 기초로 한다. ‘노동은 기계가 하고 인간은 지능을 담당한다’거나 ‘인간의 두뇌를 컴퓨터로 옮겨 구현할 수 있다’는 생각은 뇌와 몸(뇌 이외의 몸), 정신과 육체, 지능과 노동을 분리하는 이원론적 사고에 기초를 두고 있다. 사람의 인식, 판단, 감정, 상호작용 등을 ‘정보 처리’로 단순화해 두뇌를 컴퓨터로 구현할 수 있다는 믿음은 세계를 거대한 닫힌 시스템으로 보고 완벽하게 통제하려는 욕망과 컴퓨터 기술을 연결시킨 냉전 시기 이데올로기와 무관하지 않다.

김지연(2025), AI와 노동, 관계론적 접근, 커뮤니케이션북스

Paul N. Edwards (1996), The Closed World: Computers and the Politics of Discourse in Cold War America, MIT Press

노동에 관한 가장 저명한 정의는 칼 맑스의 것인데, 그에 따르면 인간의 노동은 ‘자연을 가공하고 조직하는 의식적인 생산 활동’이다. 또 그는 노동을 ‘노동자의 머릿속에 이미 존재하고 있던 결과의 실현’이라고 표현하기도 했다. 다시 말해 노동은 의식(지능)을 사용하는 과정이다.

스티븐 호킹 박사는 생전에 “인간의 두뇌를 컴퓨터 위에 복사해 사후에 생명을 불어넣는 것이 이론적으로 가능하다”고 주장한 바 있따. 하지만 그게 위대한 물리학자로서 활동한 것은 그의 뇌만으로 가능한 일이 아니었다. 간호사, 비서, 엔지니어, 지도학생, 동료 연구자, 가족 등 여러 사람들이 참여해서 수십 년 동안 호킹이 물리학자로 살아갈 수 있도록 지원했다. 이들이 그저 호킹이 지시한 일을 수행한 것이 아니라 호킹의 과학적 아이디어가 생겨나고, 발전하고, 확산되는 과정에 함께 참여했다. 물리학자 호킹은 그 자신의 천재적인 뇌 안에 머물러 있던 것이 아니라, 폭넓은 인적 네트워크의 지원을 받고 그 속에서 존재했다.

전치형(2018.3.22.), [전치형, 과학의 언저리] 스티븐 호킹과 ‘4차 인간’, 한겨레

2022년 이태원참사 발생 당시 다산콜센터 상담사들의 대처 사례도 살펴볼 만하다. 참사 발생 사실이 알려지기 전부터 다산콜센터에는 실종 신고와 함께 이태원의 상황을 문의하는 전화가 반복해 걸려왔다고 한다. 업무 매뉴얼 상으로는 “실종에 관한 신고는 112로 신고하십시오”라고 안내만 하면 되는 것이었다. 하지만 관리자도, 서울시도 아무 지침이 없는 상태에서 그 상황을 이상하게 여긴 상담사들이 서로 정보를 공유하고 대처 방법을 상의하면서 해당 콜의 발신번호를 기록해두고, 서울시‧경찰서 등 타 기관과 적극적으로 소통하면서 상황이 확인될 때마다 회신해 안내했다고 한다.

이런 재난참사가 반복되어서는 안 되겠지만, 데이터로 변환될 수 없는 인간의 능동적 대응과 사회적‧집합적 노동은 언제든 필요할 것이다. 인간이 할 수 있는 노동과 기계가 할 수 있는 노동(그것을 ‘노동’이라 부르는 것이 적절한지는 모르겠지만)은 다르다. 어느 한쪽이 다른 쪽의 노동을 완전히 대체하기보다는 서로 상호작용하면서 다양한 변수에 능동적으로 반응하고 분업과 협업을 재구성해나가야 할 것이다. 그런 의미에서 ‘완전 자동화’는 신화다. AI가 인간 노동을 대체할 수 있으니 기계에게 뒤처지지 않도록 분발하라는 일종의 이데올로기이다.

그렇다면 왜 이런 이데올로기가 꾸준히 힘을 갖는가? 이를 바탕으로 한 AI 도입으 실제 효과는 무엇인가? 단순히 일자리의 증감만이 아니라 일터의 변화를 구체적으로 살펴보고 분석해야 한다.

2.3 분업의 재조직화

AI를 통한 업무 자동화는 인간 노동의 ‘일부’를 인간이 하던 것과는 다른 방식으로 자동화한다. 이는 인간 노동자에게는 직무의 변화, 노동과정의 변화를 의미한다. 다시 말해 분업의 재조직화가 이루어지는데, 이때 분업에 참여하는 것은 사람만이 아니다. 사람과 기계, 원청과 하청, 정규직과 비정규직 간의 역할 변화가 생기고 직무 이동이나 업무 통합도 벌어질 수 있다. 이는 평가‧보상 체계, 교육‧훈련, 노사관계 등에 따라 다른 효과로 이어진다. 특히 AI를 도입하려는 사용자의 목표가 주로 비용 절감에 맞춰지는 경우 실적 압박과 스트레스 심화, 노동강도 강화, 고용불안, 노동자 간 차별과 불평등 심화로 이어질 가능성이 크다.

대규모언어모델(LLM)을 기반으로 한 AI 기술이 가장 활발하게 도입되고 있는 분야 중 하나가 콜센터 산업이다. 많은 콜센터에서 챗봇 도입 후 두드러지는 경향은 ‘단순한 문의는 챗봇이, 복잡하고 난해한 상담은 인간 상담사가’ 처리하는 방식의 분업화가 이루어진다는 것이다. 콜센터 관리자들을 대상으로 한 ‘최근 1년 내 가장 영향력이 컸다고 생각하는 상담사 트렌드’ 조사에서 가장 많은 응답자가 ‘상담사의 복잡한 문의 처리 증대(41.5%)’를 꼽았다. 그럼에도 불구하고 많은 상담사들이 업무 평가에서 ‘처리한 콜수’ 기준이 동일하게 유지되어 노동강도 강화와 스트레스‧소진감 심화를 겪고 있다고 토로하기도 한다.

Genesys. (2025), 2025 국내 AI 컨택센터 트렌드 보고서

콜센터에서 챗봇 도입은 비교적 단순한 업무인 아웃바운드 콜을 중심으로 이루어진다. 이를 계기로 기존의 아웃바운드 인력을 인바운드로 전환해 상당수 상담사들이 업무 적응에 어려움을 겪기도 한다. ‘AI보다 더 잘 해야 한다’는 직간접적인 압박을 점점 더 자주 경험하는 것은 물론이다. 사용자들은 이런 조건을 이용해 인위적 구조조정을 거치지 않고도 일자리를 줄일 수 있다. 노동환경이 나빠져서 자발적 퇴사가 증가하고 신규 채용을 축소 내지 중단하는 것이다.

이때 일자리가 줄어드는 속도는 대개 업무 자동화가 이루어지는 속도보다 빠르다. 사람이 하지도 AI로 자동화하지도 않고 아예 수행되지 않는 일들이 생기고, 그로 인한 뒷감당을 인간 노동자가 해야 한다는 의미다. 이는 서비스 품질 저하로 이어져 콜센터에 전화할 때마다 대기 시간이 길어지거나 기존에 제공받았던 서비스나 꼼꼼한 안내를 더 이상 기대할 수 없게 된다. 그로 인해 짜증을 내는 고객을 상대로 감정노동이라는 ‘뒷감당’을 고스란히 상담사들이 부담해야 한다.

자동화 시스템은 업무를 단순화함으로써 소비자들을 분업 구조에 끌어들이기도 한다. 이는 무급 노동, 저렴한 노동의 확산이다. 음식점의 키오스크는 아르바이트 노동자들이 하던 일을 소비자의 무급노동으로 전환한다. ARS는 고객 응대 노동자들이 소비자의 말을 듣고 입력해주던 일을 소비자가 직접 입력하는 방식으로 전환한다. 이런 기술들은 생산성 증진 효과를 거두기보다는 노동의 주체를 전환시켜 인건비를 줄이고 소비자의 편익을 후퇴시키는 데 주로 기여한다.

2.4 인간 노동의 비가시화

업무를 자동화한다는 것은 새로 도입된 자동화 시스템의 유지보수 노동이 필요해진다는 의미이기도 하다. 시스템이 꺼지거나 오류를 일으키지 않고 유지될 수 있는 안정성은 어느 때보다 중요하다. 하지만 ‘완전 자동화’ 신화 속에서 이런 노동은 완전히 지워진다. AI 시스템이 가동하기 위해서 통신선로의 안정성이 더욱 중요하지만, 맨홀 속이나 건물 외벽, 전봇대에 위험하게 매달려 하나하나 통신 선로를 찾아 수선하는 노동자들의 존재는 잊히곤 한다. 이런 ‘비가시화’는 위험한 노동환경을 방치하고 노동자의 권리를 끌어내린다. ‘구의역 김군’으로 불리는 유지보수 노동자는 사람의 안전을 위해 자동으로 여닫히는 스크린도어에서 위험하게 일하다 사망했다.

AI 기술을 개발하고 고도화하기 위한 노동도 잘 드러나지 않는다. 기계 학습을 위해 데이터를 입력하는 노동자들, AI의 환각이나 오류를 바로잡기 위해 끊임없이 데이터셋을 매만지는 노동자들이 여기에 속한다. 이들은 오히려 AI에 기반한 자동화된 관리 기반 위에서 플랫폼 노동자라는 불안정한 지위에서 일하는 경우가 많다. AI 기술이 마치 기계나 설비와 무관한 비물질 데이터로 구축되는 것처럼 포장되는데, 이로 인해 주로 남반구 노동자들이 수행하는 채굴 노동도 감춰지곤 한다.

기업 간 기술 경쟁에서 우위를 점하기 위해 심한 경우에는 인간 노동을 AI에 의한 성과인 것처럼 의도적으로 꾸미기도 한다. 글로벌 빅테크 아마존이 물건을 구입한 후 매장에서 걸어나가기만 하면 자동으로 결제가 되는 무인 매장을 시범운영했지만, 얼마 지나지 않아 AI가 아니나 인도 노동자 1,000명이 계산하고 있었다는 사실이 드러났다. 노동을 원격화할 수 있는 정보통신 기술과 일하는 ‘사람’의 비가시화는 저개발 국가의 노동자들을 낮은 인건비로 고용할 수 있는 제국주의적 착취의 기반이 되기도 하는 것이다.

2.5 의사결정의 원격화

많은 자동화 기술은 의사결정 권한을 노동자에게서 박탈해 원격화하는 데 오히려 더 큰 목적이 있다. 19세기 이후 산업 자본가들은 자동화 자체보다 이 부수적 효과를 더 주목했다. 공장을 기계화하면서 생산 현장으로부터 경영자가 있는 사무실(원격지)로 의사 결정권을 이전할 수 있었다. AI 기술은 이런 기능을 극대화시킬 수 있다. 미리 입력된 데이터는 대체로 사용자의 주도 하에 수집되고 사용자의 판단에 따라 배열된다. 이를 바탕으로 한 업무 자동화는 사용자가 원하는 목표와 기준에 따라 업무가 이루어지도록 표준화하고 노동자들이 현장에서 직접 맥락과 변수를 고려해 판단할 여지를 급격히 축소한다는 의미다.

김지연, 앞의 글

이는 노동자의 자율성을 축소하고 존엄성을 훼손한다. 소비자들에게는 상황에 맞는 유연한 응대와 편익의 후퇴로 이어진다. 그리고 예상 밖의 예외적인 상황에서 적절한 대응의 실패로 위험이 발생할 소지가 커진다. 예를 들어, 철도‧지하철의 열차 운행은 플랫폼과 선로 상황, 승객 수와 교통약자 분포 등으 구성, 날씨와 같은 다양한 변수에 따라 발생하는 일들을 현장에서 즉시 파악해 적절한 조치를 취해야 하는 일이다. 하지만 무리한 자동화‧원격화는 현장 판단을 어렵게 만들고 승무원의 열차 운행 스킬을 낮춰 오히려 위험을 초래할 수 있다. 콜센터의 상담 자동화는 상담사가 분위기와 맥락에 따라 판단할 여지를 없애버린다. 소비자의 민원을 전혀 해결해주지 못하는 챗봇의 형식적 안내, 챗봇-홈페이지-모바일앱 사이에서 ‘뺑뺑이’ 돌리기가 잦아지고 원하는 답을 듣기는 어려워진다.

의사결정의 원격화는 노동 현장에서 생산되는 모든 데이터의 집중화를 전제로 한다. 다시 말해 관리자 또는 사용자에게 전일적 시각을 제공함으로써 광범위하게 세밀한 노동 통제를 가능케 한다.

2.6 알고리즘 관리과 노동 통제

인사‧노무 자동화는 해당 업무를 주로 담당하는 중간관리자들의 역할을 축소시키고 고용불안을 야기하기도 하지만, 그보다 훨씬 광범위한 노동자들에게 강력한 영향을 끼친다. 채용, 평가, 상벌, 승진, 해고 등의 인사와 업무 배정, 작업 지시, 노동자 모니터링, 노동시간과 임금 계산 등의 노무관리 전반에 AI 기술을 도입해 알고리즘에 따라 자동화된 의사결정을 하는 것을 ‘알고리즘 관리’라고 한다. 가장 광범위하게 사용되는 분야는 ‘채용’이다. AI를 이용해 서류심사나 면접을 실시하는데, 이 과정에서 발생하는 차별 문제가 여러 차례 이슈화되기도 했다. 하지만 채용 절차를 통과한 후에 겪는 알고리즘 관리는 더 심각한 문제를 낳을 수 있다.

알고리즘 관리는 데이터와 분석 결과에 관한 지식을 중앙집중화함으로써 노동자 개개인이 갖고 있던 지식을 경영진에게 이전시키고 경영진이 이를 독점할 수 있도록 해준다. 반면 노동자는 자신에게 영향을 미치는 기준, 결과 및 평가의 의미를 이해하지 못할 수 있다. 특히 인간에 의해 통제되지 않을 때, 최종 의사결정이 어떤 알고리즘에 따라 이루어졌는지 설명 불가능하거나 책임 소재가 모호할 때, AI를 어떤 데이터로 학습시켰는지 노동자가 확인하거나 이의를 제기하지 못할 때 문제는 더욱 심각해진다. 이는 노동자 개개인의 권리를 침해할 뿐 아니라 노조 무력화로 이어질 가능성도 높다.

이는 노동자의 자율성 상실로 이어질 수 있다. 데이터와 알고리즘에 따라 업무를 정의하기 때문에 노동자들은 그에 따른 지시를 일방적으로 따라야 하는 위치에 놓이는 것이다. 이와 함께 동료 및 상급자와의 상호작용이 줄어들고 노동에 대한 만족도와 존엄성 훼손으로 이어질 가능성이 있다. 또 알고리즘의 요구에 따라 업무 속도와 업무량을 맞춰야 해서 노동강도 심화와 장시간 노동을 야기할 수 있다.

아마존 소유의 슈퍼마켓 체인 홀푸드 마켓은 ‘인터랙티브 히트맵’이라는 시각화 도구를 활용하여 미국 전역 510개 매장을 모니터링하고 직원 충성도, 이직률, 인종 등의 기준에 따라 각 매장별 노동조합 관련 위험 점수를 부여하여 논란이 된 바 있다. 텔레퍼포먼스라는 다국적 콜센터 운영기업은 재택근무 노동자들을 모니터링하기 위해 특수 웹캠과 AI 시스템을 이용하고 있다. 책상 정리, 근무 중 이석이나 식사, 주변의 사물 식별, 지문‧사진을 포함한 생체정보 공유, 회사가 필요하다고 여길 때 거짓말 탐지기 검사 실시 등을 시행하거나 추진하기도 했다.

박재범‧장여경‧김하늬‧김정훈(2025), 공공·금융 콜센터 AI 도입 현황과 문제점, 노동조합의 과제, 2025.12.

알고리즘 관리는 업무 배정과 작업 지시, 노동과정 모니터링 등을 자동화‧원격화함으로써 고용관계를 외부화하는 기반이 되기도 한다. 이는 외주화, 플랫폼 노동, 특수고용‧프리랜서 증가 등 불안정 노동의 확산을 말한다. 특히 전통적 노동법 체계로 포괄되는 ‘노동자’의 범위가 좁고 그 바깥에 있는 노동자에 대한 권리 보호 장치가 취약한 조건에서는 더욱 그렇다.

2.7 AI에 대한 맹신과 노동자에 대한 불신

알고리즘 관리는 AI 기술이 사람보다 공정하고 합리적이며 오류가 적다는 믿음 위에서 이루어진다. 그리고 AI 의존도가 높아질수록 이런 맹신과 인간에 대한 불신이 증폭돼 치명적 결과를 낳기도 한다.

‘호라이즌 사건’이라 불리는 영국 우체국의 스캔들은 이를 잘 보여준다. 영국의 우체국에서 도입한 호라이즌이라는 회계 시스템의 오류로 수입 규모가 실제보다 많은 것으로 계산되었다. 현장 노동자들은 이 오류를 포착해 본사에 보고했지만, 본사는 데이터 오류를 인정하지 않고 노동자들의 횡령과 절도를 의심했다. 이로 인해 2015년까지 무려 16년간 끊임없이 조사와 책임 추궁을 반복하며 억울한 기소와 구속가 이루어졌고, 처벌을 피하기 위해 자기 돈으로 차액을 채워넣느라 재정적 손해를 입기도 했다. 심지어 이 과정에서 13명이 자살하는 등 피해자는 공식 조사 결과만으로도 700명이 넘었다.

조경숙, 시스템과 노동자, 누구를 믿을 것인가 [테크 너머], 시사인, 2025.8.9.

우리나라에서도 비슷한 일이 있었다. 2017년 우정사업본부는 우체국 집배노동자들의 업무량을 산출하기 위해 집배부하량 시스템을 도입했다. 집배 업무를 세분화해 각각에 걸리는 시간을 초 단위로 계산하고 3%의 여유율을 뒀다. 하지만 집배노동자들의 노동강도는 완화될 줄 몰랐고 장시간노동이 계속됐다. 노동조합에서는 집배부하량 시스템이 실제 업무 상황을 제대로 반영하지 못했다며 폐기할 것을 꾸준히 요구했다. 하지만 우정사업본부는 2020년까지 46명의 노동자가 과로사, 돌연사, 자살, 사고사로 목숨을 잃은 후에야 이 시스템을 폐기했다.

2.8 노동자 역량 강화 vs. 종속성 심화

AI를 비롯한 자동화 기술은 사람의 노동을 대체하는 것뿐만 아니라 노동자를 지원함으로써 업무 역량을 강화하고 생산성을 증대하기도 한다. 그런데 이 또한 AI의 기술적 속성은 물론 그것이 활용되는 맥락 속에서 효과가 달라진다. 노동자 지원 도구인 듯 보이는 AI가 노동자의 자율성을 박탈하고 기술에 대한(기술에 구현된 회사의 방침에 대한) 종속성을 강화하기도 한다.

많은 콜센터에서 통화 내용을 실시간으로 텍스트로 기록해주는 STT(Speech-to-Text) 기술이나 고객 응대 과정에서 반드시 안내해야 할 사항을 보여주는 실시간 코칭 솔루션을 활용한다. 이에 대한 상담사들의 반응은 제각각이다. 노동조합의 조직력이 약하고 관리자의 통제가 강한 경우, 그리고 상담사의 경력이 짧은 경우에는 업무와 수련에 도움이 된다는 반응이 나온다. 하지만 반대의 경우에는 별로 유용하지 않거나 지나친 간섭으로 여기기도 한다.

해외의 콜센터 업계에는 감정분석 AI가 도입되어 있거나 추진 중인 경우가 적지 않다. 이 시스템을 활용해 통화 도중 상담사에게 실시간으로 “고객이 분노한 상태이니 사과하세요”와 같은 가이드를 제공하는 것이다. 이런 경우 노동자에게 자율성이 주어지지 않고 AI 시스템의 코칭 내용을 따르지 않을 경우 제재가 가해진다면, 기술에 대한 노동자의 종속성과 감정노동 스트레스는 훨씬 심해질 것이다.

이와 같이 노동자의 업무 자율성과 역량 강화는 기술에 관한 통제권과 직결된다. 역사적으로 이를 둘러싼 노사 간의 대결도 꾸준히 이어져왔다. 위험 작업 발생 시 작업 중지권을 통해 생산라인을 멈출 수 있도록 하는 것, 컨베이어벨트의 속도를 노사 합의로 결정하는 것 등이 여기에 속한다.

2.9 소결: 일터에서 AI가 초래할 수 있는 위험

AI는 큰 혁신을 일으키고 유용한 도구로 쓰일 수 있지만, 위에서 살펴본 바와 같이 그것이 개발‧운영되는 맥락에 따라 다른 어떤 기술보다 더 큰 위험을 초래할 수 있다. OECD는 호주‧캐나다‧프랑스‧독일‧아일랜드‧영국‧미국 7개국의 금융과 제조업 분야 2,053개 기업에서 일하는 5,334명을 대상으로 실시한 조사를 바탕으로 일터에서 사용되는 AI가 불러올 수 있는 위험을 아래의 표와 같이 10가지로 분류한 바 있다. 이것만으로 충분하다고 보기는 어렵지만, 이를 참고해 정책적 과제와 대응 전략을 고민해볼 수 있다.

OECD. (2024), Using AI in the Workplace : Opportunities, Risks and Policy Responses, OECD Publishing, Paris.,

* 자료 : OECD (2023), Using AI in the Workplace : Opportunities, Risks and Policy Responses, 발췌 요약

작업장에서 AI 사용이 야기할 수 있는 위험
구분	내 용
자동화와 일자리 대체	과거 자동화 가능성이 낮았던 고숙련 노동 등의 대체 가능성이 높아짐 특정 분야에 국한되지 않고 모든 직업과 부문이 영향을 받음 적응 시간 부족, 마찰적 실업(frictional unemployment) 증가 위험
불평등 심화	기술, 직업, 회사 규모 등에 따른 편견‧차별, 개인정보 침해, 안전 등의 영향 차이 AI 사용하지 못할 경우 AI가 제공하는 생산성 향상 등의 기회와 일자리에서 배제
산업안전 보건	AI 기반 모니터링에 따른 시간과 성과 압박 가중, 스트레스 유발 또는 안전기준 무시 불공정‧불투명, 설명가능성과 시정 가능성이 낮은 시스템으로 인한 스트레스 유발 반복적 업무 자동화로 이런 업무들이 제공하는 휴식 기회 박탈, 정신적 부담이 더 큰 교대 근무나 신체적 부상 증가 위험 인간과의 접촉 감소로 인한 정신건강 악영향
프라이버시 침해	AI 시스템 학습과 사용 과정에서 노동자의 움직임, 심박수 및 혈압과 같은 생체정보, 디지털 활동과 같은 개인정보 수집 가능성 데이터가 의도된 목적 이외의 용도로 사용될 가능성 데이터 수집이 모니터링과 감시 증가로 이어져 스트레스 유발
편견과 차별	제대로 설계되지 않은 AI, 편향적이거나 대표성 없는 데이터로 학습된 AI는 노동시장에 역사적으로 형성되어 온 인간의 편견을 복제 및 체계화할 수 있음 채용, 업무 배정, 교육과 성과 평가 등에서 편견과 차별 위험
자율성, 행위능력, 존엄성 저하	‘알고리즘 관리’로 인한 영향에 따른 노동자의 자율성 제약 업무에 대한 관리자와의 대화, 위험하고 불공정하거나 차별적인 결정에 대한 이의 제기 등에 있어 노동자의 역량 저하 노동자의 직업적 정체성과 의미에 대한 인식 저해, 신체적‧정신적 건강 위협
투명성 부족	특정 권리(자동화된 의사결정의 대상이 되지 않을 권리 등) 행사, 위험 감지, 결과에 대한 의문 제기 등의 역량 후퇴
설명가능성 부족	AI 시스템과 이를 기반으로 한 결정에 대한 신뢰 약화 AI 시스템 사용에 대한 정보를 제공받은 상태에서 이에 대해 동의하거나 AI 시스템으로 인한 부정적인 영향을 파악해 구제책을 모색하기가 어려워짐
책임성 부족	문제 발생 시 AI 개발자, 공급자, 사용자 중 책임 소재가 불분명할 수 있음
사회적 대화에 대한 위협	AI가 노동자에 대한 더 많고 질 높은 데이터를 사용자에게 제공함으로써 노사 간의 정보 비대칭성 초래 (특히 노동자가 AI 활용에 대한 정보가 없을 경우 더 심각) 특정 의사결정에 대한 사용자의 책임 회피 가능성 AI를 통해 수집된 데이터가 노동자의 단결권을 저해하는 데 사용될 위험

3. AI에 대한 노동자운동의 대응

AI가 워낙 압도적으로 밀려오고 이 흐름에 대한 저항에 ‘러다이트’라는 낙인이 붙는 상황에서, 대응 전략을 마련하기란 쉽지 않다. 하지만 해외에서는 이미 AI가 노동운동의 핵심 의제로 자리잡고 있다. 정책‧교육을 통해 AI에 관한 노동조합의 조직적 관점을 마련하고 입법과 정책, 교섭에서 적극적으로 대응하고 있다.

유럽연합은 일찍부터 데이터와 인공지능에 대한 포괄적 규제를 추진해 ‘일반데이터보호규정(GDPR)’과 ‘인공지능법’을 제정했다. 이 고정에 유럽노총을 비롯한 노동조합들이 참여했음은 물론이다. 유럽의 각국에서는 이를 국내법에 반영하는 한편 노동권과 관련된 구체적인 대응이 진행되었고, 국가 미 산업 수준에서 AI에 관한 사회적 협약이 다수 체결되었다. 한편 미국을 비롯한 북미 지역에서는 국가적 수준의 협약보다는 산업별‧지역별 단체교섭과 일부 주의 입법이 비교적 활발하게 이루어져왔다.

이를 통해 많은 노동조합들이 AI에 관한 노동자 및 노동조합의 정보접근권과 교섭권을 확보했다. AI 개발과 운영 과정에 노동조합이 참여할 수 있는 거버넌스를 마련하기도 했다. 그리고 AI 도입으로 인해 노동자의 권리가 후퇴하지 않도록 하고 알고리즘 관리에 따른 감시‧통제 완화와 차별 금지, 알고리즘의 결정에 대해 인간의 감독을 받을 권리, 프라이버시와 디지털 단절권(일-삶 분리권) 등의 권리를 담은 단체협약도 다수 체결되었다. 뿐만 아니라 스페인의 ‘플랫폼 노동 지침’과 같이 플랫폼 노동자들도 노동법 상의 노동자로 보고 노동권을 보장하도록 하거나, 미국 캘리포니아주의 AI안전법과 같이 AI 기술을 개발하는 단계에서부터 ‘안전한 개발’에 대해 신뢰할 수 있도록 관련 정보를 공개하도록 하는 입법도 이루어지고 있다.

이런 다양한 사례들을 참고해 정책적 과제를 수립할 수 있을 것이다. 하지만 여기에 머물러서는 안 된다. 체제전환이라는 지향에 발맞춰 어떻게 운동을 일구어나갈 것인지를 놓치지 않는 대응 전략이 필요하다. 여기서 구체적인 답을 찾기는 어렵지만, 기본 방향과 원칙에 대해 논의할 수는 있을 것이다.

3.1 기술(권력)에 대한 대중적‧민주적 통제

노동 관련 입법과 정부 정책에 적극적으로 개입하고 투쟁하는 것처럼 기술권력에 대항하는 것도 중요하다. 하청노조의 단체교섭권을 제약하는 노조법 2.3조 시행령과 마찬가지로 인간의 통제를 받지 않는 알고리즘 관리를 비롯한 AI 기술도 노동조합을 무력화할 수 있다. 기술 설계는 사회의 제도를 설계하고 권력관계를 재편한다.

민주주의 사회에서 통제받지 않는 권력의 위임은 자유에 대한 근본적 위협으로 간주된다. 입법과 기술 설계는 모두 위임을 포함한다. 전자는 국회의원, 후자는 과학자, 엔지니어, 제조업체들에게 말이다. 그러나 역사적으로 우리는 기술시스템에 권력을 넘겨주는 것보다 인간에게 권력을 넘겨주는 것에 훨씬 더 많이 신경을 써왔다. 기술이 통치하는 세계에서 인간의 권리를 되찾으려면 권력이 어떻게 기술시스템에 위임되는지를 이해해야 한다.

Shella Jasanoff. (2016), The Ethics of Invertion: Technology and the Human Future, New York:W. W. Norton & Company, 김명진 옮김(2022), 테크놀로지의 정치: 유전자 조작에서 디지털 프라이버시까지, 창비.

기술에 대한 개입과 통제를 위해 기술을 개발하는 노동자들과 그 기술을 이용하거나 기술의 영향을 받는 노동자들 각각의 조직화와 역량 강화는 물론, 그 각각이 서로 연결될 필요가 있다. 따지고 보면 모두가 노동자인데 각각이 자본의 통제 하에서 서로 단절된 채 일하고 있다. 이들은 소속 기업이나 산업 분야가 서로 다를 수도 같을 수도 있다. 하지만 노동조합의 내셔널 센터부터 사업장 단위노조에 이르기까지 각각의 수준에서 연결과 공동 논의를 기획하고 시도할 수 있을 것이다.

개발자‧이용자‧영향을 받는 자가 엄격하게 구분된다는 의미가 아니라 AI와 관련된 각 직무를 편의상 표현한 것이다.

3.2 ‘존엄한 삶과 노동’에 기초한 AI 담론 형성

‘어디까지 자동화가 가능한가’라는 질문보다 ‘어떤 자동화가 필요한가’를 먼저 물어야 한다. AI 기술의 필요성을 이야기할 때는 저마다 ‘사람이 하기 어려운 일, 위험한 일, 번거로운 일을 자동화할 수 있다’고 말하면서, 실제로는 정작 ‘AI가 할 수 있는 일을 하고 그 뒤치다꺼리나 남는 일을 사람이 하는’ 상황이다. “만약 기술을 '인류의 생존을 돕는 도구'로 정의한다면, 핵폭탄이 세탁기나 청소기보다 먼저 개발되었다는 사실은 매우 기이한 일”이라고 했던 SF 작가 어슐러 르 귄의 말과 같이, ‘기이한 일’이 벌어지고 있다. 필요를 기준으로 기술 개발이 시급한 순서나 중요도에 대한 논의도 없고, 그 필요를 충족하는 방법으로 기술 개발이 가장 효율적이거나 유일한가에 대한 판단도 없다. 화재 진압이나 재난 현장의 구조 활동에 AI 로봇을 투입할 수 있으리라는 기대는 높지만, 재난 대응을 위해 소방관의 충분한 휴식, 인력 충원, 안전장구 지급, 노후 장비 교체, 재난 예방과 대응에 관한 일상적 교육‧홍보 강화 등을 외면한 채 기술만 강조한다면 진정성을 의심할 수밖에 없다.

안타깝게도 지금은 ‘존엄한 노동을 위해 AI 기술을 어떤 방향과 속도로 발전시킬 것인가’에 대한 질문을 전제되지 않은 상태에서 이윤 극대화를 위한 불평등 심화와 민주적 통제의 약화를 향해 맹렬히 달리고 있는 것 같다. 하지만 AI라는 기술적 속성으로 인해 불가피하거나 필연적인 것은 아니다.

방향을 전환하기 위해 가장 먼저 필요한 것은 ‘무엇을 위한 AI인가’라는 질문을 사회 전체가 공유하도록 하는 것이다. 이를 위해 각자 자기 영역에서, 그리고 서로 가로지르며 적극적으로 질문을 던지고 발언해야 한다. 나아가 ‘빨리 적응하라’는 권고 대신 AI의 영향을 받는 사람들이 그 질문에 대한 답을 찾기 위해 함께 논의할 수 있는 방식을 요구해야 한다. 이는 당연히 사업장 수준의 요구와 노사협약만으로는 안 된다. 사업장 노사관계를 넘어서서 사회적 발언을 적극적으로 해야 한다.

3.3. 사회적으로 이로운 기술과 노동

기술과 인간의 결합 없이 노동하기 어려운 현대 사회에서 ‘어떤 기술이 필요한가’라는 질문은 ‘어떤 노동이 필요한가’라는 질문과 맥락을 같이 한다. 루카스항공 노동자들이 구조조정을 목전에 두고 ‘우리는 콩코드를 설계하고 생산할 수 있는 수준의 기술이 있는데, 왜 연금에 의존하는 노인들을 보호할 보일러는 못 만드는가?’ 하는 질문을 던진 것은 매우 의미심장하다. 여기서 ‘어떤 기술을 구현할 것인가?’는 곧 ‘무엇을 만드는 노동을 할 것인가?’와 같은 질문이다. 이런 고민을 통해 전투기 엔진 대신 풍력발전 터빈을 만드는 것으로 자신의 노동을 재배치하고자 노력할 수 있었다.

2024년 체제전환운동포럼의 ‘노동’ 세션 발표 내용 참고

이는 노동운동의 요구가 개별 기업단위의 고용 보장과 임금‧복지에만 머물지 않아야 한다고 웅변하고 있다. 노동과정에 대한 세밀한 관심과 분석, 그 결과를 노동조합이나 운동조직에서 전 조직적으로 공유하고 의제화하려는 노력이 필요하다. 일터에서 처우를 개선하는 것은 물론 ‘사회적으로 가치를 인정받는 노동’을 수행함으로써 노동자의 사회적 지위가 향상되기를 바란다.

‘노동자의 사회적 지위 향상’은 노동조합법에 명시된 ‘노동조합’의 정의에도 포함되는 내용이다. 노동자의 경제적 지위만이 아니라 사회적 지위를 어떻게 향상시킬 것인가에 대한 고민이 더욱 적극적으로 이루어지기를 바란다.

‘어떤 노동을 할 것인가’에 대한 답은 필연적으로 산업과 사회 구조의 변화를 불러온다. 산업 규모나 일자리의 양과 질이라는 측면에서 ‘자본의 이윤’과 ‘사회적 필요’는 일치하지 않을 가능성이 높기 때문이다. 사회적 비효율을 낳거나 탄소 배출이 많거나 공동체에 대해 적대적인 노동을 줄이고 사람과 공동체를 돌보는 일자리를 확대하는 등의 변화가 필연적이다.

3.5 ‘정의로운 전환’, 그리고 노동-기후정의-정보인권 운동의 만남

노동과 기술의 재배치, 이와 연동되는 산업과 사회구조의 변화는 ‘정의로운 전환’이라는 원칙에 따라 이루어져야 한다. 자본이 산업 전환을 이끌고 노동자는 그에 따른 일자리 위협과 노동권 후퇴에 대응하는 수동적 자세를 넘어 적극적으로 주도해야 한다. 앞으로 AI뿐만 아니라 다양한 기술이 계속 등장하고 발전할 것이다. 이 과정에서 차별과 불평등을 심화시키거나 일부가 삶의 나락으로 떨어지지 않도록 하는 정의로운 전환이 중요하다. 이는 당연히 노동운동만으로는 불가능하다.

AI는 노동-기후-데이터와 긴밀히 관련되어있다. 자원 수탈과 과도한 에너지 소비를 무릅쓰고 인간 노동을 절약하거나 노동자의 지위를 하락시키고, 이를 위해 데이터 집중과 독점을 강화하는 것이 지금 AI 개발과 운영이다. 과학기술과 산업은 물론 복지, 돌봄, 의료, 교육 등 거의 모든 영역에서 AI를 활용하겠다고 하지만, 영향 받는 자들의 목소리는 배제되고 있다. 각각의 영역 안에서 대응하는 것으로는 한계가 있다. 각 운동이 자기 경험과 문제의식을 공유하고 연대하며 함께 ‘정의로운 전환’을 만들어가자.