대구이혼전문변호사 협력사 인권 위험 평가한다던···안전공업의 원청 현대차 책임은 없나

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작성자 이민종 작성일26-03-27 05:12 조회8회 댓글0건

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대구이혼전문변호사 74명의 사상자를 낸 대전 자동차 부품업체 ‘안전공업’ 화재 확산의 원인 중 하나로 ‘공장 환경 관리 부실’ 등이 지적되면서 원청인 현대차그룹의 책임도 따져봐야 한다는 목소리가 나오고 있다.
23일 경향신문 취재를 종합하면, 현대자동차가 지난해 6월 낸 ‘2025 현대자동차 지속가능성 보고서’에서 현대차는 협력사 1494곳에 대한 ‘인권 위험 평가’를 한 뒤, 이 중 19곳에 대해 위험 사항을 발견해 개선을 마쳤다고 밝혔다. 문제가 있었지만 개선했다는 취지다. 현대차는 협력사가 안전·보건을 어떻게 확보하고 있는지, 노동 조건과 환경은 어떤지 등을 인권 위험 진단 지표로 쓰고 있다. 협력사의 문제를 사전에 예측하고, 서면으로 우선 진단한 뒤 잠재적 위험을 현장 실사를 통해 확인한다고 한다.
참사가 벌어진 안전공업은 현대차의 1차 협력업체다. 현대차그룹의 ‘협력사 행동규범’에는 “사업장 내 유해한 설비 등에 대한 안전성을 점검·평가하고 사고를 예방하는 조치를 해야 한다”는 등 내용이 담겼다. 또 “행동 규범을 따르는지 점검과 실사한 결과를 바탕으로 현대차그룹은 위험에 대한 개선을 권고할 수 있고, 협력사는 상호 협의를 바탕으로 위험 완화 계획 수립 및 이행조치를 수행하게 된다”고도 밝혔다.
하지만 이 평가·규범과 달리 안전공업 공장에서 노동자의 건강과 화재 등 문제가 생길 수 있는 환경이 오래 유지됐다는 증언이 다수 나왔다. 전날 경향신문 보도에 따르면 안전공업에 대해 특수진단을 했던 의사들과 과거 안전공업 종사자들은 화재 위험과 열악한 환경을 오래전부터 지적해온 것으로 확인됐다. 이들은 기름증기가 자욱한 환경에서 오래 일하는 노동자에게 건강상 악영향이 있을 수 있고, 이런 환경이 불이 났을 때는 화재 대형화의 원인 중 하나가 될 수 있다고 했다. 사측이 환경 개선 요구를 받아들이지 않았다는 안전공업 노조의 주장도 있었다.
‘유엔 기업과 인권 이행 원칙’ ‘경제개발협력기구(OECD) 다국적기업 가이드라인’ 등 국제 기준은 현대차와 같은 다국적 기업이 1차 협력업체 등의 잠재적 인권 문제를 파악해 부정적 영향을 줄이도록 하는 정책을 마련하도록 권고하고 있다.
그러나 이런 기업의 책무를 구체화할 국내 법은 국회 상임위원회에서 논의가 지지부진한 상태다. 국회 재정경제위에는 정태호 더불어민주당 의원이 지난해 6월 대표 발의한 ‘기업의 지속가능 경영을 위한 인권·환경 보호에 관한 법률안’과 같은 해 11월 박홍배 민주당 의원이 제출한 관련 법률안이 계류돼 있다. 이 두 법은 기업이 인권 존중 책임을 실현하기 위해 인권·환경 실사 계획을 수립해 이사회에 보고하고 승인을 받도록 하는 내용을 담고 있다. 기업의 인권 영향 평가 규정도 정하고 있다. 김두나 희망을만드는법 변호사(기업과인권네트워크 소속)는 “법 제정이 늦어지는 동안 원청 기업의 인권존중 책임에 대한 구체적인 실천이 미뤄지고 있다”며 “법 제정을 서둘러 노동자 인권·안전 침해에 대한 적극적인 예방이 필요하다”고 말했다.
중대재해 예방과 안전권 실현을 위한 학자 전문가 네트워크(공동대표 김현주 이화여대 목동병원 직업환경의학과 교수, 강태선 서울사이버대 안전관리학과 교수)는 이날 성명을 내고 “원청이 협력업체에 품질·납기·원가 등에 강한 통제를 유지하면서 안전에 대한 책임을 협력업체에 전가한다면 이는 심각한 문제”라고 지적했다.
경향신문은 현대차에 ‘인권 위험 평가 당시 안전공업에 대해 어떻게 평가됐고, 어떤 조치가 있었는지’ 등을 물었으나 이날까지 답하지 않았다.
AI 팀에서 일하면서 챗GPT의 폭발을 한복판에서 겪었다. MS의 AI 팀에 있었던 나는 생성형 AI를 많이 다루게 되면서 그에 따른 부작용으로 가장 가까운 존재에게 배신당한 듯한 느낌에 사로잡혔다.
평생 개발자로 일하면서도 적성에 맞지 않는다며 투덜거리긴 했으나 그래도 오래 함께해온 동반자로서 컴퓨터 시스템을 존중해온 이유가 있었다. 바로 ‘결정성’이다. 간단히 말하면 전자계산기에 1+1을 입력하면 언제나 2가 나온다는 확실성이다. 이것은 내가 물구나무를 선 채 1+1을 입력하든, KTX 안에서 흔들리며 타이핑을 하든 결과는 같았다. 그런 결정성이 좋았다. 인내심 부족하고 변덕스러운 내가 어떻게 바뀔지 몰라도, 내가 만들어놓은 로직은 언제나 쓰인 그대로 실행되고 결과 역시 변하지 않을 거라는 확신이 좋았다.
그런데 그랬던 그가 변했다. 생성형 AI는 비결정성으로 악명이 높다. 같은 질문을 해도 어제와 오늘의 답이 달라질 수 있다. “이는 모델이 단순히 하나의 정답을 꺼내는 방식이 아니라, 학습한 수많은 패턴을 바탕으로 답을 만들어내기 때문이다. 그래서 입력이 같아도 조금씩 달라질 수 있으며, 이것이 생성형 AI를 유연하고 창의적으로 만드는 동시에 결과의 일관성과 재현 가능성을 어렵게 만드는 특징이기도 하다”고 방금 챗GPT가 이렇게 설명했다.
그런 생성형 AI를 평가해야 하는 개발팀의 내 입장에서 보면, 그야말로 미치고 환장할 노릇이었다. 같은 질문에도 답은 매번 달랐다. 마치 아무리 연습한 피아노 곡이라도 연주할 때마다 미묘하게 달라지듯, 어떤 때는 정확하고 어떤 때는 어긋났다.
“아니, 너는 그러면 안 되지. 사람인 나는 컨디션 따라서 달라질 수 있지만, 너는 그러면 안 되지. 내가 너의 결정성, 그거 하나 정말 좋아했는데 네가 나한테 그러면 안 되지. 어떻게 컴퓨터 시스템이 그렇게 변할 수 있니!”
AI 모델을 다루면서 의인화를 경계해야 한다는 방침을 잘 알고 있지만, 배신당한 나는 그 선을 넘을 수밖에 없었다.
“나는 사람이니까 그때그때 달라질 수 있지만, 너는 그러면 안 되지. 사람은 바로 그 ‘결정성’을 목표로 너를 만든 존재인데, 네가 그렇게 행동하면 세상에 정말 믿을 게 없잖니. 내로남불처럼 들릴지 모르지만, 원래 창조주와 피조물 사이의 갑을관계란 그런 법이란다.”
한때 테스트 자동화 시스템을 만들었던 나여서 더 그랬는지도 모른다. 시스템이 다운되면 그것은 준비하지 못한 내 프로그램의 잘못이 확실하다. 그 확실성이 나는 좋았다. 문제가 생기면 원인을 추적해 흐름을 파악하고 고칠 수 있다는 점이 좋았다. 그렇게 보면, 애초에 적성이 없었다고 단정하기도 어려운 일이었는지 모른다.
그런데 생성형 AI에서는 그런 확실성이 통하지 않는다. 정확하게 어느 지점에서 잘못됐는지, 어떻게 고쳐야 하는지가 확실하지 않다. 고치라고 말로 지시하면 “어이쿠 잘못했습니다”라고 답하지만, 실제 고쳐질지는 알 수 없다. 예컨대 독도를 한국 땅이 아니라고 답해서 내가 화를 내면 다음에는 한국 땅이라 말할지 모른다. 그러나 일본 국무성이 묻는다면 일본 땅이라고 답할지도 모른다. 그런 불확실성이, 어쩌면 인간다움에 가까운 그 속성이, 그게 싫었다.
그렇게 큰 배신감을 느낀 나는 AI 시스템 평가에 점점 시들해졌다. 지금 당장은 옳게 답하더라도, 테스트를 다시 돌리면 달라질 수 있다는 사실에 힘이 빠졌다. 거기에 쏟아붓는 토큰이 아깝게 느껴졌다. AI의 상태를 들여다보며 도대체 왜 이번에는 다른지 따져보는 일도, 변심한 이를 붙잡고 이유를 묻는 것처럼 고깝게 다가왔다.
나와 컴퓨터 시스템의 25년 관계는 그렇게 파탄이 났다.

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