Executive Summary

주요 수치

협약과 법에서 숫자로 남은 것은 네 가지다. 한 번에 걸리는 회원사의 수, 조합원이 던진 표, 법이 이름으로 적어 둔 범위, 그리고 법에 없는 조항 하나다.

출처: 미디어오늘 · 매일노동뉴스

10월 27일 서울 중구 정동 금속노조 회의실에서 2026년 금속산업 중앙교섭 조인식이 열렸다. 박상만 전국금속노동조합 위원장과 박근형 금속산업사용자협의회 회장이 금속산별협약에 서명했고, 그 협약에 'AI 도입 시 노동인권 및 고용 보호'라는 조항이 새로 들어갔다. 협약은 금속산업사용자협의회 회원사 69곳에 적용된다. TK엘리베이터, 롯데에너지머티리얼즈, 다스, 계양전기, 위니아 같은 회사가 그 명단에 있다.

조합원 투표는 10월 12일부터 15일까지 나흘 동안 진행됐고, 86.4% 찬성으로 추인됐다. 투표에 부쳐진 것은 AI 조항 하나가 아니었다. 같은 교섭에서 통상시급을 10,830원으로 올리는 안도 함께 타결됐고, 인상률은 3.93%로 법정 최저임금 인상률 3.68%를 웃돈다. 86.4%는 그렇게 묶인 중앙교섭 결과 전체를 추인한 수치다.

노조는 이 조항을 두고 AI 도입이 사업장에서 고용과 노동조건에 악영향을 미치지 않도록 하는 단체협약상의 장치를 마련했다고 밝혔다. AI를 노동 친화적으로 활용하도록 강제한 국내 첫 초기업 산별협약이라는 규정도 함께 내놓았다. 회사마다 따로 맺는 약속과 달리, 산업 단위로 한 번 맺어 회원사 전체에 동시에 거는 형태라는 뜻이다.

교섭이 수월했던 것은 아니다. 사용자 측은 이번 교섭에서 처음으로 AI 관련 제시안을 내놨지만, 노조는 그 제시안이 AI의 범주를 좁혀 요구안의 취지와 어긋난다며 받아들일 수 없다는 입장을 냈다. 사용자 측 제시안은 네 번째까지 이어졌고, 노조는 그 4차 제시안을 두고 노동이 배제된 산업 중심의 안이라고 규탄했다. 어디까지를 AI로 볼 것인가를 놓고 공방이 그만큼 오간 뒤에 지금의 문구가 나왔다.

조항은 사용자가 작업공정이나 인사관리에 AI를 도입하려 할 때 거쳐야 할 순서를 셋으로 나눠 놓았다. 먼저 조합에 사전 통보한다. 조합이 요청하면 AI 도입이 고용과 노동에 미칠 영향을 노사가 합동으로 사전 점검한다. 그리고 고용, 교육훈련, 산업안전, 개인정보 보호에 관한 대책을 노사가 합의하는 것을 전제로 도입한다.

도입한 뒤에도 의무가 남는다. AI가 수집하고 제공하는 정보를 공개해야 하고, AI로 인사조치를 할 때는 그 기준과 절차를 투명하게 공개해야 한다. 노동자가 인사조치를 부당하다고 주장하면 합리적 근거를 제시할 책임은 사용자가 진다. 회원사는 이 원칙을 사업장 보충협약에 반영하기로 했고, 기존 협약에 더 높은 수준의 보호 조항이 이미 있으면 그것을 후퇴시키지 않기로 했다. 노사는 이 협약의 효력을 다른 산업과 업종, 지역으로 넓혀 달라고 정부에 요구하는 내용도 함께 담았다.

세 단계를 한 줄로 줄이면 도입 시점이 뒤로 밀린다. 지금까지 사내 AI 도입은 기술 검토와 예산 승인을 거쳐 운영에 들어간 다음, 문제가 생기면 그때 대응하는 순서로 진행됐다. 이 조항은 운영에 들어가기 전에 멈추는 지점을 하나 만들어 놓았고, 그 지점에서 상대가 요구하면 답을 내놓아야 한다.

한국에는 이미 AI를 설명하라고 요구하는 법이 있다. 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법, 줄여서 AI기본법이 올해 1월 22일 전면 시행됐다. 이 법은 사람의 권리와 의무에 중대한 영향을 주는 판단에 쓰이는 AI를 고영향 인공지능으로 묶고, 그 사업자에게 최종 결과와 결과를 끌어낸 주요 기준, 학습용 데이터의 개요를 설명할 방안을 세워 시행하라고 한다. 이용자는 결과에 불복할 때 설명을 요구하고 사람이 다시 검토해 달라고 청할 수 있다. 어기면 곧바로 과태료가 나오는 것은 아니고, 사실조사와 시정명령을 거쳐 이행하지 않을 때 최대 3,000만 원의 과태료가 부과된다.

그러니 설명 요구 자체가 협약에서 처음 나온 것은 아니다. 갈리는 지점은 그보다 좁다. 법이 고영향 인공지능의 예로 조문에 적어 둔 것은 채용과 대출심사다. 채용 공고부터 최종 선발까지는 이 예시 안에 든다고 읽히지만, 뽑고 난 뒤의 배치와 업무 할당, 성과평가, 승진, 징계는 조문에 이름이 적혀 있지 않아 포함 여부가 불명확하다. 고용의 시작부터 끝까지를 고위험으로 명시한 유럽연합 AI법과 갈리는 대목이기도 하다.

이 빈자리는 국회에서도 이미 지적을 받았다. 전종덕 의원은 7월 21일 AI 기반 인사관리 시스템을 고영향 인공지능 범위에 포함시키는 AI기본법 개정안을 발의하면서, 채용 이후의 직무 배치와 업무 할당, 성과평가, 승진, 인사관리가 적용 대상에 들어 있지 않아 사각지대가 있다고 밝혔다. 이 개정안은 10월 말 현재 국회에 계류 중이다. 공공부문에서도 비슷한 설계가 따로 움직인다. 최혁진 의원은 10월 국정감사 무렵 공공기관이 AI를 도입할 때 고용영향을 미리 평가하도록 의무화하는 공공기관의 운영에 관한 법률 개정안을 발의했다. 민간 사업장은 교섭으로, 공공부문은 입법으로, 사전 영향평가라는 같은 설계를 비슷한 시기에 각각 밀고 있는 셈이다.

범위 말고도 두 군데가 더 갈린다. 하나는 설명을 요구하는 시점이다. 법이 준 설명 요구권은 결과가 나온 다음 이용자가 불복하면서 쓰는 권리다. 협약은 그보다 앞, 도입을 결정하기 전에 노사가 함께 점검하라고 적었다. 다른 하나는 근거를 댈 쪽이다. 법에는 그것을 정한 조항이 없고, 협약은 그 자리를 사용자로 채웠다. 그래서 협약과 법을 나란히 놓으면 겹치는 칸과 비는 칸이 함께 보인다.

법 쪽 칸은 조문과 시행 내용을, 협약 쪽 칸은 조인식에서 공개된 조항을 옮긴 것이다. 채용 이후 영역의 포함 여부는 해석이 갈리는 상태이고, 그 해석을 법으로 못 박자는 것이 계류 중인 개정안이다.

다른 나라에서는 이 순서가 반대였다. 독일은 사업장기본법을 고쳐 사업장평의회에 AI 도입과 관련한 정보 청구권과 협의권, 공동결정권을 주었고, 금속노조에 해당하는 IG Metall은 2023년 노동사회부와 함께 알고리즘 경영을 다루는 작업반을 꾸렸다. 폴크스바겐이나 보쉬처럼 개별 기업 차원에서 생성형 AI가 교육훈련과 숙련도에 미치는 영향을 시범 평가하는 조항을 둔 사례도 있다. 법이 먼저 자리를 깔고 협약이 그 위에서 세부를 채운 구조다. 한국은 법이 아직 닿지 않은 칸을 노사 합의가 먼저 채웠다.

조항을 회사 쪽에서 읽으면 할 일이 세 가지로 갈린다. 도입 전에 영향을 설명하는 일, 인사조치의 기준과 절차를 공개하는 일, 그리고 개별 노동자가 이의를 제기했을 때 그 한 건이 왜 그렇게 나왔는지 밝히는 일이다. 셋 다 결국 같은 것을 요구한다. 그 판단이 무엇을 보고 나왔는지가 나중에도 남아 있어야 한다.

기준과 절차를 공개하라는 요구는 모델 구조를 공개하라는 뜻으로 읽히기 쉽지만, 실제로 답해야 하는 쪽은 그보다 앞이다. 점수를 매길 때 어떤 항목을 입력으로 넣었는지, 그 항목을 누가 어떤 기준으로 기록했는지, 그 기록이 언제 수집된 것인지가 먼저다. 근태 기록과 인사평가 이력으로 학습한 모델이라면 그 평가가 어떤 해에 어떤 지침 아래 매겨졌는지가 곧 모델의 기준이 된다. 평가 지침이 바뀐 해의 자료가 섞여 있으면 모델은 두 기준을 한꺼번에 배운다.

개별 한 건의 근거는 더 까다롭다. 어떤 노동자가 자신의 배치가 부당하다고 주장할 때 필요한 것은 전체 평균이 아니라 그 사람에 대해 모델이 본 입력값과 그 값이 결과를 어느 쪽으로 밀었는지다. 운영 중인 시스템이 입력과 출력을 짝지어 보관하지 않으면 이 답은 사후에 만들어 낼 수 없다. 모델을 한 번 교체한 뒤라면 더 그렇다. 당시 어떤 판이 돌고 있었는지가 기록돼 있지 않으면 재현할 대상 자체가 사라진다.

시점도 문제다. 사전 점검은 도입하기 전에 이뤄진다. 운영 로그가 한 줄도 쌓이지 않은 상태에서 고용과 노동에 어떤 영향이 있을지를 설명해야 한다는 뜻이다. 이때 손에 쥘 수 있는 것은 학습에 쓴 데이터가 어디서 왔고 어떤 집단이 얼마나 들어 있는지, 과거 자료로 돌려 본 결과가 어느 집단에서 어떻게 갈렸는지 정도다. 둘 다 모델을 켜기 전에 데이터 쪽에서 준비해 두는 것이지, 모델에게 물어서 얻는 답이 아니다.

단체교섭은 페블러스가 하는 일이 아니다. 그런데 이 조항이 요구하는 것은 결국 데이터 쪽 질문이다. 어떤 자료로 배웠는지, 그 자료가 언제 어떤 기준으로 기록됐는지, 한 사람에 대한 판단을 다시 꺼내 볼 수 있는지. 설명 가능성을 모델의 성질로 보면 답이 모델 안에 있을 것 같지만, 실제로 답을 쥐고 있는 쪽은 데이터의 계보다.

이 요구가 규제로 왔다면 시행일과 유예기간이 함께 왔을 것이다. 교섭으로 오면 상대가 언제든 묻는다. 조합이 요청하는 시점이 곧 설명해야 하는 시점이고, 그 시점은 미리 알 수 없다. 준비되지 않은 상태에서 질문을 받으면 답할 시간이 따로 주어지지 않는다는 점에서, 이쪽이 오히려 촘촘하다.

금속산업 69곳에서 끝날 조항인지도 아직 모른다. 정부에 효력 확대를 요구한 쪽은 노조만이 아니라 사용자 단체도 함께였고, 같은 원칙은 회원사 사업장 단위에서 한 번 더 문서가 된다. 같은 문구를 다음 교섭에서 꺼낼 노조가 금속산업 바깥에도 있다면, 준비는 협약이 맺어진 다음이 아니라 그 전에 끝나 있어야 한다.

인사 영역에 AI를 쓰고 있거나 쓸 계획이라면 네 가지를 먼저 확인해 볼 만하다.

• 학습에 쓴 자료의 출처와 수집 시점이 적혀 있는가. 어느 해 어떤 평가 지침 아래 매겨진 기록인지가 남아 있지 않으면 기준을 설명할 방법이 없다
• 개별 판단의 입력값과 결과가 짝으로 보관되는가. 한 건에 대한 근거를 요구받는 자리에서 내놓을 수 있는 것은 그 한 건의 기록뿐이다
• 모델을 교체하거나 재학습한 이력이 남는가. 언제 어떤 판이 돌고 있었는지 모르면 지난 결정을 다시 꺼내 볼 수 없다
• 사 온 기능의 학습 데이터와 점수 기준을 계약서에서 물을 수 있는가. 지금 계약서에 그 문구가 없으면 요구할 수 있는 다음 기회는 갱신 시점이다

네 가지 모두 모델 성능과 상관이 없다. 더 좋은 모델로 갈아 끼워도 달라지지 않는 항목들이고, 도입하고 나서 뒤늦게 만들어 넣기 가장 어려운 항목들이기도 하다. 협약이 도입 앞에 문턱을 하나 세워 둔 이유도 그쪽에 있을 것이다.

여기까지 읽어 주셔서 감사하다. 협약 조항과 조인식 사실은 보도된 내용을 교차로 맞춰 확인했고, 공개되지 않은 조문 문구까지 추측해 적지 않으려 애썼다. 인사나 작업 배치에 AI를 쓰고 계신다면, 지난달의 판단 한 건을 지금 다시 꺼내 근거를 댈 수 있는지 한 번 시험해 보시면 좋겠다. 막히는 지점이 어디였는지 들려주시면 더 좋겠다.

(주)페블러스 데이터 커뮤니케이션팀
2026년 10월 29일

1차 보도

• 1.김예리. (2026). "AI 도입땐 보호대책 노사합의 먼저…국내 첫 AI 초기업 단협 나왔다." 미디어오늘, 10월 27일.
• 2.이재. (2026). "'AI 도입시 노사 협의' 금속산업 중앙교섭 조인." 매일노동뉴스, 10월 28일.

공식 법령

• 3.대한민국 국회. (2025). 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법. 국가법령정보센터. 2026년 1월 22일 전면 시행.

입법 동향

• 4.에너지데일리. (2026). "AI 인사관리도 '고영향 AI' 포함 추진… 전종덕 의원, AI기본법 개정안 발의." 7월 21일.
• 5.에너지데일리. (2026). "공공기관 AI 도입 전 '고용영향평가' 의무화 추진…재교육·재배치 연계." 10월.