하버드 노동정책 분석, 지방정부의 직장 내 AI 규제 권한과 정책 수단 제시

하버드 대학교 노동 및 공정경제 센터(Center for Labor and a Just Economy)가 발표한 정책 분석은 미국의 도시와 주 정부가 직장 내 인공지능 시스템에 대해 어떤 방식으로 규제 권한을 행사할 수 있는지 정리한 보고서이다. 이 분석은 연방 차원의 규제 논의가 지연되는 상황에서 지방정부가 노동자 보호를 위한 정책 주체로 기능할 수 있다는 점을 중심에 둔다. 다만 보고서의 논지는 특정 지역의 법적 권한과 집행 역량, 그리고 연방법과의 관계에 따라 실제 적용 범위가 달라질 수 있다는 전제를 함께 가진다.

이번 분석이 다루는 핵심 배경은 직장 내 AI의 사용 범위가 넓어지고 있다는 점이다. 보고서는 알고리즘 기반 스케줄링, 성과 모니터링, 자동화된 채용 도구, 자동화된 해고 관련 도구 등 여러 형태의 시스템을 예로 들며, 이러한 기술이 고용 현장에 점차 깊게 들어오고 있다고 본다. 이와 같은 변화는 노동자에게 의사결정 과정의 불투명성, 감시 강화, 차별 가능성, 업무 조건 변화와 같은 쟁점을 제기한다. 분석은 이러한 문제를 사후적으로만 다루기보다, 도입 단계부터 규칙을 설계하는 접근이 필요하다고 본다.

보고서가 제시하는 정책 수단은 네 가지이다. 첫째는 투명성 의무이다. 이는 고용주가 직장 내에서 사용하는 AI 시스템의 존재, 목적, 작동 방식, 데이터 수집 범위를 노동자에게 알리도록 요구하는 방식이다. 둘째는 영향 평가 제도이다. 이는 AI 시스템이 노동자의 권리, 안전, 차별 위험, 업무 조건에 어떤 영향을 미치는지 도입 전후에 검토하도록 하는 장치이다. 셋째는 노동자 보호 조항이다. 이는 자동화된 의사결정이 노동자의 기본권이나 절차적 공정성에 영향을 주지 않도록 제한을 두는 규정이다. 넷째는 감독 체계이다. 이는 지방정부가 실제 사용 현황을 점검하고, 위반이 있을 경우 조사와 제재를 수행할 수 있도록 행정 역량을 갖추는 방안이다.

투명성 의무는 노동자가 자신에게 영향을 미치는 자동화 기술을 인지할 수 있게 한다는 점에서 중요하다. 보고서는 노동자가 자신의 생산성이 AI로 평가되는지, 이직 가능성이 예측되는지, 승진이나 배치 결정에 자동화 도구가 관여하는지 알지 못하는 경우가 많다고 지적한다. 따라서 사용 여부와 목적, 데이터 출처를 공개하도록 요구하면 노동자는 자동화된 결정을 이해하고 필요할 경우 이의를 제기할 수 있다. 뉴욕시의 Local Law 144는 자동화된 고용 결정 도구에 대한 공개와 편향성 감사를 요구하는 사례로 언급된다. 보고서는 이러한 접근을 채용 단계에만 한정하지 않고 성과 검토, 근무조 배정, 징계 조치 등 지속적인 고용 관계로 확장할 수 있다고 본다.

영향 평가 제도는 규제의 초점을 사후 대응에서 사전 검토로 옮긴다. 보고서에 따르면 이 제도는 AI 시스템이 보호 대상 특성에 따라 차별적 결과를 낳을 가능성이 있는지, 감시 도구가 조직 활동을 위축시킬 수 있는지, 자동화된 스케줄링이 노동자의 생활 안정성에 어떤 영향을 주는지 등을 살펴보게 한다. 유럽연합의 AI 법안(AI Act)은 일부 직장 내 AI 응용을 고위험으로 분류하고 적합성 평가를 요구하는 위험 기반 접근을 취한다. 하버드 분석은 미국의 도시와 주 정부도 지역 노동시장 조건과 집행 역량에 맞는 방식으로 유사한 틀을 검토할 수 있다고 설명한다.

노동자 보호 조항은 특정 활용 방식에 제한을 두는 장치이다. 보고서는 AI 기반 감시가 과도한 사생활 침해로 이어질 수 있는 경우, 또는 알고리즘이 임금 조정이나 해고 결정에 직접 관여하는 경우를 예로 든다. 이와 관련해 일부 조항은 특정 데이터 수집을 제한하거나, 자동화된 결정에 인간 검토를 요구하거나, 노동자가 AI 시스템에 이의를 제기했을 때 불이익을 받지 않도록 하는 방식으로 설계될 수 있다. 캘리포니아의 AB 1651은 자동화된 채용 결정에 인간 감독을 요구했을 법안으로 소개되지만, 실제로는 거부되었다. 보고서는 이러한 유형의 조항이 자동화된 의사결정이 노동자의 생계에 직접 영향을 미치는 상황에서 절차적 공정성을 확보하는 데 목적이 있다고 본다.

감독 체계는 규정의 실효성을 좌우하는 요소로 제시된다. 보고서는 전담 기관, 신고 채널, 정기 감사, 벌칙 등 행정적 수단이 없으면 투명성 의무나 보호 조항이 상징적 수준에 머물 수 있다고 본다. 이미 임금 체불이나 직장 안전 관련 민원을 다루는 지역 노동 기준 집행 사무소가 있다면, 그 기능을 AI 관련 사안으로 확장하는 방안도 가능하다고 설명한다. 다만 이를 위해서는 알고리즘 감사에 대한 교육, 기술적 전문성, 예산 확보가 필요하다. 일부 관할 구역이 학술 기관이나 제3자 감사 기관과의 협력을 검토하는 이유도 여기에 있다.

이 분석이 중요한 이유는 지방정부가 직장 내 AI 규제에서 실제로 어떤 역할을 할 수 있는지 구체적으로 보여주기 때문이다. 연방 차원의 포괄적 규제가 지연되는 동안, 도시와 주 정부는 보다 빠르게 정책을 설계하고 지역 노동시장에 맞는 기준을 적용할 수 있다. 보고서는 미국 헌법상 주 정부가 공공의 건강, 안전, 복지를 보호하는 경찰권을 보유하며, 도시 정부도 주로부터 위임받은 권한 범위 안에서 조례를 제정할 수 있다고 설명한다. 이는 지방 차원의 규제가 원칙적으로 가능하다는 점을 뒷받침한다.

다만 보고서는 한계도 함께 제시한다. 연방법과 충돌할 가능성, 특히 전국노동관계법(National Labor Relations Act) 또는 다른 연방법에 따른 선점 문제가 특정 영역에서 지방 권한을 제한할 수 있다. 또한 주 간 규제 차이는 다주(多州) 사업자에게 준수 부담을 높일 수 있고, 집행 자원이 부족하면 규정의 실효성이 약해질 수 있다. 따라서 지방정부의 조치는 단독 해법이라기보다, 지역 간 협력과 모범 사례 공유, 그리고 더 넓은 수준의 기준 논의와 함께 검토될 필요가 있다.

현재 미국에서는 캘리포니아, 뉴욕, 일리노이 등 일부 주가 AI 규제 입법을 추진 중이며, 샌프란시스코와 시애틀 같은 대도시도 관련 조례를 검토하고 있다. 보고서는 이러한 움직임이 기술 산업이 집중된 지역에서 특히 활발하다고 본다. 동시에 노동조합과 시민사회의 규제 요구도 강하게 나타나고 있어, 지방정부가 정책 실험을 수행할 여지가 크다는 점을 시사한다. 하버드 연구진은 이러한 지역별 시도가 향후 더 넓은 규제 논의의 참고점이 될 수 있다고 평가한다.

보고서는 노동자 참여의 필요성도 강조한다. AI 시스템의 설계, 도입, 평가 과정에 노동자 대표가 참여할 수 있어야 실질적인 보호가 가능하다는 것이다. 유럽의 일부 국가에서는 노사협의회나 노동조합이 AI 도입에 대해 협의권을 갖는 사례가 있으며, 보고서는 미국에서도 이를 참고한 제도 설계가 필요하다고 본다. 이는 기술 도입을 단순한 경영 판단으로만 보지 않고, 노동 조건과 권리의 문제로 함께 다루어야 한다는 관점을 반영한다.

Builder Implications 측면에서 보면, 직장 내 AI 도구를 개발하거나 공급하는 기업은 지방정부별 규제 차이를 염두에 두어야 한다. 투명성 고지, 영향 평가 지원, 인간 검토 절차, 이의 제기 경로 같은 기능은 향후 준수 요구와 연결될 가능성이 있다. 다중 관할 지역에서 서비스를 제공하는 경우에는 지역별 규정 차이를 추적하고, 제품 설계 단계에서 이를 반영하는 체계가 필요하다. 또한 노동자 참여와 감독 가능성을 고려한 설계는 규제 대응뿐 아니라 도입 과정의 예측 가능성을 높이는 요소가 될 수 있다.

종합하면, 이번 하버드 분석은 직장 내 AI 규제를 둘러싼 논의가 자율적 가이드라인에서 공공 규제로 이동하고 있음을 보여준다. 동시에 지방정부의 역할이 확대될 수 있다는 점을 제시하지만, 그 범위와 방식은 법적 제약, 집행 역량, 지역별 정책 환경에 따라 달라질 수 있다. 따라서 이 보고서는 확정적 결론이라기보다, 지방 차원의 AI 거버넌스를 설계할 때 참고할 수 있는 정책 틀로 이해하는 것이 적절하다.