인공지능(AI)과 로봇 등 과학 기술이 발전할수록 사람이 '대체'된다는 공포가 확산되고 있다. 기술은 특히 사람의 생계와 직결된 일자리 분야에서 가장 위협적으로 느껴지는데, 그렇다고 변화를 마냥 거부할 수는 없을 것이다. 뉴스핌은 산업전환과 인공지능 시대 미래 주역인 청년층이 노동시장에 어떤 영향을 받는지, 또 우리 사회는 어떻게 나아가야 할지 <AI시대 청년일자리> 시리즈를 통해 짚어본다.

[서울=뉴스핌] 황혜영 기자 = AI(인공지능)와 로봇의 노동시장 진입이 빨라지면서 AI가 채용, 인사평가 등에 관여할 때의 법적 안전장치를 마련해야 한다는 목소리가 커지고 있다.

전문가들은 AI 도입 자체를 일률적으로 막기보다는 차별과 불투명성을 막고 청년층의 노동시장 진입 기회를 보호하는 방향으로 노동관계법과 AI 규범을 정비해야 한다고 제언했다.

현행 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI기본법)'은 채용·대출 심사 등 개인의 권리·의무 관계에 중대한 영향을 미치는 판단·평가에 활용되는 AI를 '고영향 인공지능'으로 규정한다.

고영향 AI 사업자는 위험관리, 주요 판단 기준과 학습데이터 개요에 관한 설명 방안, 이용자 보호, 인간의 관리·감독, 관련 문서 보관 조치를 이행해야 한다.

다만 기본권 영향평가는 사업자의 '노력 의무'에 머물러 있다. AI 채용 도구의 편향을 독립적으로 검증하는 공정성 감사나 지원자에 대한 구체적 탈락 사유 설명은 의무화돼 있지 않다.

양승엽 한국노동연구원 박사는 "현재 AI 활용이 가장 활발한 노동 영역은 채용"이라며 "이력서 검토, AI 면접, 역량검사 등에 AI가 쓰이는 만큼 채용절차법에서 공정성 감사를 구체화할 필요가 있다"고 말했다.

◆AI 채용 '깜깜이' 우려…공정성·투명성 과제

청년 구직자들이 AI 채용을 바라보는 시선은 복합적이다. 양 박사는 "AI가 정량적으로 평가하면 사람이 평가하는 것보다 더 공정할 것이라는 기대가 있다"면서도 "AI 면접이나 AI 역량검사를 경험하면 자신이 어떤 기준으로 평가받았는지, 왜 탈락했는지를 알 수 없어 불투명하고 믿기 어렵다는 불안도 크다"고 말했다.

인사관리 영역에서 AI의 단독 결정을 막아야 한다는 지적도 나온다. AI가 성과평가, 저성과자 관리, 징계·해고 대상자 선정 등에 관여할 경우 수치 분석이 개인에 대한 불이익 조치로 이어질 수 있기 때문이다.

양 박사는 "AI의 평가만으로 인사 조치나 해고가 이뤄져서는 안 된다"며 "AI는 정량적 계산에는 강점을 갖지만 해고 여부처럼 규범적 판단이 필요한 사안까지 결정할 수는 없다"고 지적했다.

박지순 고려대학교 법학전문대학원 교수는 "근로자는 왜 불이익을 받았는지 알 수 없고 과거 데이터에 들어 있던 성별·학력·인종 등의 편견이 알고리즘을 통해 재생산될 위험도 있다"고 말했다.

이어 "AI가 어디에, 어떤 목적으로 쓰이는지 공개하고 판단 기준과 설명 범위를 정해야 한다"며 "알고리즘 편향을 검증하는 절차와 인간의 최종 감독·책임 원칙을 갖춰야 한다"고 했다.

정부도 지난 8월 '대한민국 인공지능 윤리원칙'을 제정해 인간중심성, 프라이버시 보호, 공정성·포용성, 책임성, 안전성, 신뢰성, 투명성 등 7대 원칙을 제시했다.

윤리원칙은 AI 기본법 제27조에 따른 범정부적 자율규범으로 법적 구속력은 없지만 채용·평가처럼 개인의 기회와 권리에 영향을 미치는 AI 활용에서 편향 방지, 인간의 개입, 책임 소재와 설명 절차를 마련해야 한다는 정책적 기준으로 활용될 수 있다.

김명주 인공지능안전연구소장은 "채용, AI 면접, 인사평가 등에 AI가 활용되면 공정성·투명성·편향 문제가 충분히 발생할 수 있다"며 "AI가 사람의 진로와 직업 기회를 좌우하는 판단을 하기 전에 기존 사회의 차별과 편견이 알고리즘에 반영되지 않았는지 반드시 테스트해야 한다"고 말했다.

이어 "AI가 채용 탈락이나 인사상 불이익을 줬다면 당사자는 왜 그런 결정이 내려졌는지 설명을 요구할 수 있어야 한다"며 "AI를 어디에 쓰는지, 어떤 기준으로 판단하는지, 어떤 데이터와 절차가 활용되는지를 공개하는 투명성 원칙이 필요하다"고 강조했다.

양 박사는 AI 채용 도구가 기존 차별과 편향을 학습하지 않았는지 확인하는 사전 기술점검과 공정성 감사, 채용 뒤 차별적 영향이 있었는지 보는 사후 영향평가를 도입해야 한다고 제안했다. 다만 영세기업까지 일률 적용하기보다 300인 이상 대기업부터 단계적으로 의무화하는 방안을 검토할 수 있다고 봤다.

◆"AI 규율은 AI기본법, 고용 대응은 노동법으로"

AI 도입에 따른 고용충격에 대해서는 즉각적인 대량해고보다 신규채용 축소가 먼저 나타날 가능성이 크다는 분석이 나왔다. 양 박사는 "한국과 일본에서는 기존 인력을 곧바로 해고하기보다 보직 변경과 재교육으로 활용하고 신규 채용을 줄이는 방식이 먼저 나타날 수 있다"고 말했다.

이는 청년층에는 더 큰 문제일 수 있다. 기존 재직자는 전환배치, 재교육, 전직지원의 대상이 될 수 있지만 청년은 노동시장에 진입할 첫 일자리 자체를 얻지 못할 수 있기 때문이다.

박 교수는 노동법과 고용정책이 AI 활용을 직접 규제하기보다 AI 시대 고용시장 변화에 대응해야 한다고 설명했다.

박 교수는 "교육이나 훈련만으로는 충분하지 않다"며 "청년이 기업에서 실제로 일하며 직무 경험과 숙련을 쌓을 기회를 보장하는 정책이 필요하다"고 말했다. AI로 신입 채용이 줄어드는 환경에 대비해 청년의 노동시장 진입 통로를 넓히는 노동법 개정 검토가 필요하다는 것이다.

현행 기간제법은 기간제 근로자의 사용기간을 원칙적으로 2년 이하로 제한하고 예외 사유 없이 2년을 넘겨 사용하면 무기계약을 체결한 것으로 본다.

기간제 사용기간 제한을 현행 2년에서 5년 안팎으로 늘려 기업이 청년을 단기·보조 인력이 아니라 장기적으로 육성할 인력으로 채용하도록 유도해야 한다는 제안도 나온다.

박 교수는 "AI가 관여할 때의 문제는 근로기준법 조문마다 AI를 넣어 해결하기보다 AI기본법에서 다루는 편이 효과적"이라며 "노동법은 AI 도입 이후 기업이 신규 채용을 줄이는 고용시장 변화에 맞춰 청년이 실제 일자리에서 경험과 숙련을 쌓을 수 있도록 바뀔 필요가 있다"고 말했다.

최병호 고려대 AI연구소 교수는 "단순히 AI 활용을 제한하는 규제만으로 고용 감소를 막기는 현실적으로 쉽지 않다"며 "AI가 사람을 평가하거나 판단할 때 차별이 발생하지 않도록 하고 시스템 오류와 오판 가능성을 상시 점검하는 기준을 만드는 것이 우선"이라고 말했다.

법제 정비 전까지는 기업별 AI 거버넌스를 구축해야 한다는 제언도 나왔다. 양 박사는 "법제 정비에는 시간이 걸릴 수밖에 없다"며 "그 사이 노사가 기업별 협의체를 구성해 AI를 어디까지 활용할지, 어떤 방식의 활용은 하지 말아야 할지를 논의하는 것이 시급하다"고 말했다.

박 교수도 "AI 도입의 단계별 계획과 일자리 감소 규모, 전환배치·재교육·신규채용 조정 방안을 노사가 사전에 논의해야 한다"고 말했다. 

hyeng0@newspim.com

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