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[노동법률] 권오성 연세대 법학전문대학원 교수

경제사회노동위원회(위원장 김지형)는 2025년 1월부터 11월까지 약 10개월간 운영된 인공지능(AI)과 노동 연구회(이하 연구회)의 논의 내용을 바탕으로 지난 11월 18일 인공지능 시대에 우리 사회가 고민하고 대응해야 할 질문을 담은 '녹서(綠書)', 인공지능과 노동(우리 사회가 답해야 할 12가지 질문)을 발간했다. 위 녹서는 연구회 전문가위원 및 관련 전문가 92인의 의견과 관점을 폭넓게 반영해 작성됐고, 필자도 위 녹서의 '인공지능 전환과 노동법의 대응' 챕터 집필에 참여했다. 이 글은 위 녹서의 준비 과정에서 필자가 연구회에 제출한 원고를 요약한 것이다. 필자의 제안 내용 중 녹서에 반영되지 못한 부분도 상당하지만 녹서의 준비 과정에서 논의된 사항을 공유하는 것도 의미가 있을 것으로 생각돼 글로 남긴다.

AI의 급속한 발전은 일의 세계에 커다란 변화를 초래하고 있다. 오늘날 채용·배치·평가·해고 등 고용과 관련한 의사결정의 모든 과정에서 AI가 활용되고 있다. 또한 AI는 근로자에 대한 통제와 감시에도 광범위하게 활용되고 있다. AI가 기업의 효율성과 생산성에 긍정적인 효과를 주는 것은 부정하기 어렵지만, AI에 의한 차별이나 통제의 강화 등 새로운 문제를 발생시키기도 한다. 그런데 종래의 노동법은 전통적인 임노동관계를 상정해 만들어졌다는 점에서 AI 전환으로 등장한 새로운 문제를 다루는 데 한계가 있다.

1. 논의의 배경

가. AI 기반 채용의 편향성

AI 기반 채용 시스템은 성별, 인종, 사회적 배경 등과 관련된 편견을 새로 도입하거나 기존 편견을 강화하는 경향이 있다. 이는 AI가 학습하는 데이터가 과거의 불공정한 고용 관행이나 사회적 편향을 포함하고 있을 때 더욱 심화된다. 물론 AI 채용 시스템이 주관적 판단을 줄이고 편견을 감소시키는 긍정적 요소도 존재하지만, 데이터 편향성과 알고리즘의 불투명성 때문에 차별과 권리 침해의 위험을 완전히 배제할 수 없다. 또한 AI는 비정형적이고 복잡한 평가 기준을 적용함에도 불구하고, 그 과정에서 비롯된 불공정한 차별을 외부에서 검증하거나 문제점을 파악하는 것이 쉽지 않다. 알고리즘이 맥락을 무시한 채 결과만을 기반으로 판단하는 '블랙박스 심사'가 일상화되면서, 지원자나 근로자들은 왜 자신이 불이익을 받았는지 구체적인 설명을 받지 못하는 경우가 빈번하다. 이는 차별의 실체를 감추고 법적 구제를 어렵게 만드는 심각한 문제를 야기한다. 따라서 AI에 의한 차별 행위는 기존 법체계 내에서 대응하기 어려운 새로운 유형의 피해로 부상하고 있다. 나아가, 대량의 지원자를 일괄적으로 처리하는 AI의 특성상, 특정 사회집단에 대한 구조적 배제와 불합리한 탈락이 일어날 위험이 크다. 특히, 경력 단절 여성, 장애인, 고령자 등 기존에 노동시장 진입에 어려움을 겪었던 사회적 약자나 소수집단은 알고리즘 평가 과정에서 더욱 불리한 위치에 놓일 가능성이 높다. 이들이 반복적인 고용 불이익을 겪을 경우 노동시장 내 양극화는 심화되고, 이는 전체 사회의 경제적·사회적 통합성을 해칠 수 있는 중대한 문제로 비화할 우려가 있다.

이러한 현실은 AI가 고용 기회를 공정하게 보장하기보다 차별적 요소를 재생산하고 확대시킬 위험이 크다는 점을 시사한다. 따라서 AI 채용에서 나타나는 편향 문제를 해소하기 위해 데이터의 공정성을 강화하고, 알고리즘의 투명성과 설명 가능성을 확보하며, 차별 발생 시 실효적인 구제 절차를 마련하는 것이 시급하다. 더불어, 사회 전체적으로 취약 계층이 정당한 고용 기회를 얻을 수 있도록 지원하는 포괄적 노동정책과 법적 보호 체계를 보완하는 것도 필수적이라고 할 수 있다.

나. 알고리즘 관리와 감시의 강화

알고리즘적 관리는 조직의 관행이 전적 또는 부분적으로 비인간 에이전트에 의해 이루어지는 현상을 의미한다. AI와 알고리즘 관리 시스템의 영향은 채용 단계뿐 아니라 고용관계의 모든 영역에서 발생한다. 예측적 데이터 분석이 근로자의 경력, 작업 배치, 승진 가능성까지 사전에 판단하는 과정에서 기존 인적 자원의 개발·관리 패러다임이 근본적으로 바뀌고 있다.​ 원격근무 환경에서도 관리자들은 키 입력 횟수, 온라인 접속 시간, 웹사이트 방문 목록 등 각종 작업 행동을 감시할 수 있는 소프트웨어를 도입하고 있으며, 이는 개별 근로자의 활동을 세밀하게 관리·통제하는 방식으로 작용한다.​

이러한 알고리즘 관리는 다양한 측면에서 고용관계에 영향을 미친다. 첫째, 감시와 통제의 강화다. ​AI 전환은 노동자의 존엄과 권리를 위협하는 침습적이고 집요한 감시 체제를 가능하게 하며 이는 프라이버시, 건강 및 인간의 존엄성을 훼손하는 심각한 위험을 내포한다. 알고리즘 관리 시스템은 광범위한 실시간 감시 기능을 통해 근로자의 프라이버시와 자율성에 심대한 제약을 가한다. 또한, AI로 구현되는 도구는 과거에는 상상하기 어려웠던 수준으로 노동자에 대한 모니터링을 가능하게 하며 노동시간과 업무를 벗어나서도 감시가 계속되는 것을 차단하는 기술적 경계마저 흐리게 한다. 이러한 과도한 모니터링은 직원의 심리적 스트레스, 업무 만족도 저하, 창의성 감소로 이어질 수 있다. 원격·플랫폼 노동환경에서 근로자의 일상은 디지털 데이터로 전면 기록된다. 이는 관리자에게 근로자의 행동·성과에 대한 절대적 감시 권한을 부여하는 구조다.​ 플랫폼 노동자들은 알고리즘에 의해 실시간으로 업무를 지시받고 연속적인 성과 평가를 받는다. 이로 인해 플랫폼 노동자들은 노동의 강도를 높이고 정신 건강에 위협을 받기도 한다. 둘째, 전통적인 고용 관계에서 관리 권한(Managerial Prerogative)은 근로자의 존엄성을 존중하는 범위 내에서 행사되도록 법적, 집단적으로 제한돼 왔지만, AI와 알고리즘 관리는 이러한 관리 권한을 증강시키며, 규제 및 집단적 통제의 역사적 경계를 무너뜨리고 있다. 셋째, 근로자의 선택권·자율성의 약화 및 책임 불분명성이다. 알고리즘 관리 도구가 선제적·규범적으로 활용될 때, 근로자의 행동은 사실상 강제적으로 제한될 수 있다. 알고리즘의 결정 방식·기준이 불투명하게 설계될 경우 평가의 공정성·책임 소재도 불분명해진다. 관리자 역시 AI의 추천·결정권을 현실적으로 거부하기 어렵기 때문에 고용관계에서 실제 책임 주체가 누구인지가 모호해지는 문제가 빈번하게 일어난다.

2. 단기 과제

가. AI 기반 채용ㆍ평가 시스템에서 발생할 수 있는 고용상 차별에 대응하기 위해 어떤 법적 규제가 필요한가?

AI 기반 채용 및 평가 시스템은 고용 과정의 효율성 증진에 기여하지만, 동시에 차별과 권리 침해의 새로운 문제를 초래하고 있다. 특히 알고리즘에 의한 간접차별(Automated Indirect Discrimination)은 기존 노동법 체계와 법적 규제가 충분히 대응하기 어려운 영역으로 대두되고 있다. 특히, 알고리즘 차별은 복잡한 데이터 처리 및 자동화된 의사결정 과정에서 발생하는 '블랙박스' 문제, 즉 차별 행위의 불투명성 때문에 규율이 쉽지 않다.

1) 기업의 투명성 의무(Disclosure Duty) 입법 설계 방향

기업은 인공지능 채용·평가 시스템의 도입과 운용에 대해 근로자 및 지원자에게 사전에 명확하게 고지할 의무를 가져야 한다. 고지 내용은 알고리즘 사용 목적, 주요 기능, 평가 기준, 데이터 수집 및 처리 방법, 의사결정 과정의 기본 원칙을 포함해야 한다. 이 과정에서 단순한 정보 제공이 아니라 이해 가능한 형태의 설명 책임도 포함돼야 하며, 알고리즘 결과에 대한 투명성을 확보하기 위한 조치가 동반돼야 한다. 또한, 근로자 및 지원자는 자동화된 결정에 대해 설명을 요구할 권리와 함께, 인간 관리자가 개입해 알고리즘 결과를 재검토할 수 있는 '이의 제기 절차'를 보장받아야 한다. 이러한 '사람에 의한 통제' 모델은 법적 의무로 규정돼야 하며, 알고리즘 결정을 무조건 수용하는 것이 아니라 합리적 검증과 시정이 가능해야 한다.

2) 독립적 알고리즘 감사 및 인증 제도 도입

감시와 감독 기능을 고도화하기 위해 독립적인 알고리즘 차별 감사 기관을 설치하거나 외부 감사 시스템을 도입한다. AI 시스템의 설계 단계에서부터 편향성 검증과 합법성 심사를 의무화해 편향이 발견된 시스템에 대해서는 사용 제한이나 개선 명령 등의 행정적·법적 조치를 취할 수 있는 권한을 부여해야 한다.

3) 데이터 편향에 대한 사용자 책임 명확화

사용자에게 알고리즘이 인종, 성별, 연령, 장애 등 보호 집단에 대해 차별을 하지 않았다는 점을 증명할 책임을 부과하고, 차별적 알고리즘을 운용하는 기업에 대한 손해배상제도를 실질화하는 등 제재를 강화할 필요가 있다.

나. 알고리즘 기반 인사 관리 기술에 어떻게 대처해야 하는가?

알고리즘 기반 인사 관리 기술의 도입은 근로자 권리 침해의 위험이라는 복합적인 과제를 제시하고 있다. 따라서 이제는 AI가 채용, 배치, 평가, 해고 등 인사 결정의 전 과정에 깊숙이 관여하는 현실을 직시하고, 이에 대한 법적·제도적 대응 방안을 모색할 필요가 있다. 

1) 설명의무의 법적 필요성

AI가 인사 관리에 활용되면서, 그 결정 과정의 불투명성은 중대한 문제로 부상하고 있다. 이러한 상황에서 근로자의 권리 보호를 위해서는 알고리즘 기반 자동 결정에 대한 설명 가능성 의무의 법제화가 필수적이다. 설명 가능성 의무는 단순히 기술의 작동 원리를 공개하는 것을 넘어, 근로자가 자신에게 내려진 평가나 인사 결정의 구체적인 이유를 이해할 수 있도록 하는 데 목적이 있다. 설명의무는 기업이 알고리즘의 작동 원리, 사용된 데이터의 중요 지표, 평가 기준 등을 합리적인 범위 내에서 근로자에게 제공하는 것을 그 내용으로 해야 할 것이다.

2) 노동자의 '이의신청권(Right to Contest)' 보장

이는 단순히 정보를 제공받는 것을 넘어, 잘못된 결정에 대해 적극적으로 문제를 제기하고 재검토를 요청할 수 있는 제도적 장치를 마련하는 것을 의미한다. 이의신청권 보장을 위해서는 인공지능에 의한 결정에 대해 이의를 제기할 수 있는 별도의 절차를 마련해야 한다. ​이는 근로자가 알고리즘 평가 결과를 행정적·사법적으로 검토받을 수 있는 통로를 제공함으로써, 부당한 인사 결정으로부터 근로자를 보호하는 역할을 한다. 이러한 이의신청 절차는 근로자의 권리 보호를 강화할 뿐만 아니라, 기업의 의사결정 신뢰성을 높이고 사회적 갈등을 사전에 완화하는 기능도 수행한다. 이와 더불어, 노동조합이나 노사협의회를 통해 사용자가 알고리즘 관리를 도입하기 전에 협의하는 방안을 모색할 필요가 있다.

3) 감독기관 간 역할 분담 및 협력체계 구축

AI 시대의 복잡한 노동 문제를 해결하기 위해서는 단일 기관의 노력만으로는 부족하며, 다양한 전문성을 가진 기관들이 협력해 다층적인 감독 체계를 구축해야 한다. 이를 위해 고용노동부, 노동위원회, 개인정보보호위원회 등 관련 감독기관 간의 명확한 역할 분담과 유기적인 협력체계 구축이 필요하다. 

3. 장기 과제

가. 인공지능 시대의 근로시간 및 노동환경 규제는 어떻게 변화돼야 하는가?

과거의 노동시간 규제가 물리적 근무시간과 출퇴근 기록 등 '양적' 측면에 초점을 맞췄다면, 이제는 AI 시스템이 근무 스케줄과 휴식시간을 실시간으로 재조정하는 환경 속에서 노동시간의 '질'과 '내용'을 평가하고 규율하는 새로운 접근법이 요구된다. 특히 원격근무와 플랫폼 노동의 확산으로 시간과 공간의 경계가 모호해지면서 노동시간의 정의는 단순히 '일하는 시간'을 넘어 '성과 기반' 또는 '계약된 업무시간'과 같은 다원적 기준으로 확장되고 있다. 

1) 원격근무 및 플랫폼 노동 환경에서의 근로시간 개념 재설계

원격근무와 플랫폼 노동의 확산은 근로자에게 '언제 어디서나' 일할 수 있는 유연성을 제공했지만 동시에 전통적인 근로시간 개념과 측정 방식의 한계를 드러냈다. 이러한 변화에 대응하기 위해 우리는 근로시간 측정 방식을 재설계할 필요가 있다. 먼저, 출퇴근 시간 외 근무, 호출 대기 및 대기 시간까지 근로시간에 포함하는 포괄적인 측정 방식을 도입해야 한다. 다음으로, '일한 성과'가 중심인 질적 노동시간 평가 체계를 개발해야 한다. 나아가, AI 시스템이 산출한 노동시간 데이터의 객관성을 확인하고 근로자와의 교차 검증 절차를 마련해야 한다.

2) 데이터 중심 노동 통제 시대의 휴식권 및 프라이버시 보호

AI와 데이터 분석을 활용한 노동 통제가 심화되면서 근로자의 휴식권과 프라이버시 보호는 현대 노동법의 핵심적인 법적, 윤리적 과제로 대두되고 있다. 이러한 과제에 대응하기 위해 먼저 '연결되지 않을 권리'를 법적으로 인정해 근무 시간 외 업무 연락 및 활동을 제한하고, 근로자의 휴식 시간을 보장하는 체계를 구축할 필요가 있다. 또한, 개인정보보호법과 노동법의 연계를 강화해 근로자의 기본권 보호 수준을 상향해야 한다. ​개인정보보호법은 정보 주체와 정보처리자 간의 대등함을 전제로 하기에 노동관계의 힘의 불균형을 고려하지 못하는 한계가 있다. ​따라서 노동관계에서 근로자의 개인정보 보호를 위한 독자적인 법적 영역을 형성하는 것이 필요하다. 나아가 자동화된 감시 시스템의 투명성을 제고하고 감시가 초래할 수 있는 정신건강 문제를 적극 고려하는 보호장치를 마련해야 한다. 

3) 노동시간 유연화와 근로자 자기 결정권의 조화

노동시간 유연화 정책은 기업의 효율성 증대뿐 아니라 근로자의 자기 결정권 강화와 조화를 이루어야 한다. ​그렇지 않으면 유연성은 기업의 이익을 위한 '강요된 유연성'으로 전락할 위험이 크다. 

나. AI 도입 과정에 민주적 거버넌스를 실현하기 위한 방법은 무엇인가?

AI의 고용 영역으로의 확장은 노동관계에 근본적인 변화를 가져오며, 기존의 권력 불균형을 심화시키고 민주적 절차와 인권을 훼손할 위험을 내포하고 있다.

1) AI 기술 도입 과정에 노동자 대표 또는 노동조합의 참여 제도화

AI 기술 도입 과정에 노동자 대표의 참여를 제도화하는 것은 '디지털 전제주의'에 맞서 '집단적 목소리'를 확보하는 핵심적인 방안이 될 것이다. ​단체교섭 모델이 각 사회의 경제적, 사회적, 정치적 틀과 구조에 강하게 뿌리내리고 있음을 고려할 때, AI 전환 시대에 필요한 것은 노동조합의 역할 재정립과 이를 뒷받침하는 법 제도적 개선이다. ​특히 우리나라의 노동조합 조직률이 낮은 현실을 감안할 때, 단체협약의 효력 확장을 통한 협약임금의 적용 확대와 같은 제도적 개선이 더욱 필요하다. 또한 노동조합과 근로자 대표는 AI 기반 시스템의 도입 및 변경에 대해 정보 및 협의 권한을 보장받아야 한다. ​이는 알고리즘의 작업 속도 증가나 생산성 향상 문제를 다룰 때 인간의 최종 결정권을 보장하기 위한 것이다. 

2) 인공지능 관련 정책 결정 과정에서 노사정 협의 역할 강화

AI 관련 정책 결정 과정에서 노사정 협의 역할 강화는 기술 발전의 혜택이 특정 소수가 아닌 다수에게 돌아가도록 사회적 합의를 구축하는 데 필수적이다. ​사회적 대화는 단순한 의견 교환이나 협상의 차원을 넘어 노동자의 기술 역량 개발, 새로운 직무 창출, 공정한 노동 조건 확보로 이어지는 방향성을 설정하는 중요한 수단이 된다. 

3) 시민사회ㆍ학계ㆍ노동계 공동 운영의 민주적 감시 모델 발전

알고리즘 관리가 개인의 삶과 일에 미치는 영향이 지대하고 그 피해가 집단적(Collective)이며 관계적(Relatio-nal)인 성격을 갖기 때문에 이를 효과적으로 감시하고 통제하기 위한 민주적 감시 모델(Democratic Oversight Model)의 발전이 요구된다. ​이러한 민주적 감시 모델은 기술적 변화의 방향타를 인간 주도권의 확보 쪽으로 설정하는 데 필수적이다.

4. 결어

AI의 급속한 발전으로 일의 세계는 전례 없는 구조적 변화에 직면하고 있다. 이러한 변화는 노동의 효율성을 증대시키는 긍정적 측면과 더불어, 노동자의 권리 및 존엄성을 위협하는 새로운 도전 과제를 동시에 제시한다. ​전통적인 노동법의 패러다임이 산업화 시대의 고용 관계를 중심으로 형성됐던 점을 고려할 때, AI 전환이라는 복합적이고 다층적인 변화 속에서 노동법은 새로운 사회적 계약의 틀을 설계해야 할 시대적 책무를 부여받고 있다고 할 것이다.​

이러한 상황에서 새로운 사회적 계약은 다음을 보장해야 한다. ​첫째, 인간 통제의 원칙이다. ​AI 시스템의 개발 및 도입은 근로자에게 충분한 자율성과 통제권을 보장하는 인간 통제 접근법을 채택해야 한다. 알고리즘이 명령을 내리는 자동화된 의사결정 시스템에 대해, 근로자들은 결정에 대한 설명을 요구하고 이의를 제기할 권리를 통해 인간의 개입을 얻을 수 있어야 한다. ​이는 AI 기반 고용 결정이 근로자의 존엄성을 훼손하지 않도록 인간의 판단과 개입을 보장하는 기본적인 요청이라 할 것이다. 둘째, 데이터 권리의 재정의가 필요하다. ​AI 시스템이 수집하는 광범위한 데이터에 대한 통제권을 근로자에게 되돌려줘야 한다. ​특히 프로파일링을 포함한 자동화된 의사결정에 대한 강력한 장치를 마련해 근로자의 프라이버시와 개인의 존엄성을 보호해야 한다. ​셋째, AI로 인해 일자리를 잃거나 불안정한 직업에 종사하게 된 근로자들을 위한 보편적인 급부에 관한 논의가 필요하다. 이를 위해 기존의 사회 안전망을 강화할 필요가 있다. 넷째, 새로운 형태의 노동 보호 법제를 마련해야 한다. ​원격 근무, 플랫폼 노동 등의 확산에 따라 근로시간의 개념과 측정 방식을 재정의하고, 휴식권과 '연결되지 않을 권리'를 보장하는 법제를 설계해야 한다. 마지막으로, ​기술의 혜택이 다수에게 돌아가도록 보장하기 위해 AI 개발 및 도입의 민주적 거버넌스 확립도 필요하다. 

이러한 법 제도적 대응은 인공지능 전환기 노동법이 기술 변화를 단순히 수용하는 것이 아니라, 인간의 노동을 비인간적인 방식으로 착취하는 것을 막고, 공정성, 존엄, 자율성이라는 근본적인 노동 가치를 중심으로 사회적 합의를 재구축하는 길임을 시사한다. 노동법은 AI 시대에 직면한 복합적인 문제들을 해결하기 위한 중요한 도구로서, 기술이 인간을 지배하는 것이 아닌 인간을 위한 도구로 기능하도록 그 방향을 제시해야 할 것이다.