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[IT뉴스][22대 AI 입법 후반전④] “AI 속도 모르는데”…AI 기반 채용·평가 규제 실효성은?

온카뱅크관리자

2026-08-07 14:47:29

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 인공지능(AI)이 산업과 일상 전반으로 빠르게 확산하면서 국회의 입법 움직임도 AI기본법을 넘어 산업·저작권·노동·개인정보·딥페이크 등 개별 영역으로 세분화되고 있다. 국회는 최근 22대 후반기 원 구성을 마무리 지었다. 그간 계류돼 있던 AI 관련 법안에 대한 상임위원회별 심사도 본격화될 전망이다. &lt;디지털데일리&gt;가 22대 국회에 발의·계류된 AI 관련 법안을 전수 분석해 입법 현황과 주요 쟁점, 산업별 규제·지원 방향을 살펴본다.&lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 오병훈기자] #구직자 A씨는 자신이 지원한 회사가 인공지능(AI)으로 서류를 평가했다는 사실을 뒤늦게 알게 됐다. 탈락 이유를 물었지만 회사도 외부에서 도입한 AI가 어떤 기준으로 점수를 매겼는지 정확하게 설명하지 못했다. 반대로 입사 이후 성과평가와 업무배치에 AI가 활용돼 낮은 평가를 받았다면 근로자는 누구에게 판단 근거를 요구해야 할까.
 AI가 실제 채용과 인사 업무에 빠르게 적용되면서 위 같은 상황이 가상의 사례만은 아니게 됐다. 고용노동부와 한국고용정보원이 발표한 ‘2025년 기업 채용동향조사’에 따르면 매출액 기준 상위 500대 기업 중 조사에 응한 기업의 86.7%가 공식·비공식적으로 인사업무에 AI를 활용하고 있다. 공식적인 채용절차에 AI를 도입했다고 답한 기업도 21.7%였다.
 이에 따라 국회에서도 AI 규제의 범위가 ‘채용’에서 ‘노동과정 전체’로 넓어지고 있다. AI기본법에서 고영향AI로 분류한 채용 분야를 넘어 직무배치와 성과평가, 승진, 징계, 업무량 배정까지 개별 노동법으로 규율하자는 법안이 등장했다.
 ◆기본법상 ‘고영향AI’…채용 넘어 배치·평가·징계 부문까지 규율 확대
 현행 AI기본법에 따르면 ‘채용, 대출심사 등 개인의 권리·의무 관계에 중대한 영향을 미치는 판단 또는 평가’에 활용되는 AI를 고영향AI로 분류한다. 고영향AI 사업자는 위험관리방안을 마련하고 AI가 결과를 도출한 주요 기준 등에 대한 설명방안, 이용자 보호, 사람의 관리·감독 체계 등을 갖춰야 한다.
 하지만 국회에서는 이같은 일반적 의무만으로 실제 구직자와 근로자를 보호하기에는 부족하다는 문제의식이 커지고 있는 분위기다.
 먼저 김위상 의원(국민의힘)이 발의한 채용절차법 개정안에는 기업이 채용과정에 AI를 사용할 경우 이를 지원자에게 사전에 알리도록 하는 내용이 담겼다. AI가 인종·성별·연령 등에 편향되지 않도록 전문기관으로부터 주기적으로 점검받도록 하는 내용도 포함됐다.
 임이자 의원(국민의힘)이 발의한 채용절차법 전부개정안에도 AI 활용 사전고지와 구직자 차별 금지를 명시하고 있다. AI가 채용 과정의 효율성을 높이더라도 그 사용 사실조차 모른 채 평가받는 상황은 막아야 한다는 취지다.
 고용 분야 AI 활용에 대한 규정을 담은 법안은 점차 늘고 있는 추세다. 단순히 채용 과정에서 뿐 아니라 근로 주기 전반에 활용까지 확대되는 모양새다.
 이종배 의원(국민의힘)이 지난 6월 발의한 근로기준법 개정안은 직무배치와 교육훈련, 성과평가, 보상, 승진, 징계 등에 사용하는 AI를 별도의 ‘노동영역 인공지능시스템’으로 정의하고 있다.
 사용자(사업자)가 이런 AI를 활용해 근로자에게 중대한 영향을 미치는 결정을 할 경우 사전에 알리도록 한다. 근로자는 판단에 대한 설명을 요구할 수 있도록 했다. AI가 내린 결정만을 근거로 해고·휴직·정직·전직·감봉 등 불리한 처우를 하는 것을 금지하는 내용도 담겼다. 근로자가 요청하면 해당 결정에 관여하지 않은 사람이 다시 판단하도록 하는 ‘인간에 의한 재검토’ 절차까지 제안하고 있다.
 ◆실효성엔 물음표…개발자도 모르는 AI 작동 원리, 어디까지 설명할지 정하는 것이 관건
 입법 방향은 비교적 명확하다. AI가 개인 직업과 소득에 중대한 영향을 미치는 만큼 적어도 AI 사용 사실을 알고 부당한 결과에 대해서는 이유를 묻고 사람에게 다시 판단받을 수 있어야 한다는 것이다. 사회적으로 문제가 될 수 있는 지점에 대한 선제적인 조치 차원에서도 의미가 있다는 것이 정책전문가들 평가다.
 그러나 기술 측면에서 바라보면 이야기가 달라진다. 문제는 이러한 규정을 실제 현장에서 어디까지 적용할 수 있느냐다.
 가장 먼저 부딪히는 문제는 ‘설명가능성’이다. AI가 수많은 변수와 가중치를 활용해 지원자에게 점수를 부여했을 때 기업이 “왜 A 씨가 B 씨보다 낮은 점수를 받았는지”를 사람이 이해할 수 있는 언어로 정확히 설명하는 것은 기술적으로 쉽지 않다.
 애초에 AI의 작동원리를 명확히 규명하는 것부터가 기술적으로 불가능에 가깝다는 것이 업계 분석이다. 일명 ‘블랙박스’ 문제라고 불리는 문제다. 현재 AI 시장에서 주로 활용되고 있는 ‘트랜스포머’ 방식의 AI는 전적으로 ‘확률’에 의존해 답변을 생성하기 때문에 같은 맥락 질문이라도 다른 답변을 내놓을 수 있다.
 결국 법안의 실효성은 ‘어느 정도 설명해야 법적 의무를 다한 것인가’를 정하는 것부터 시작해야 한다는 것이 정책 전문가들 분석이다.
 예컨대 기업이 “경력·직무적합성·자격증을 종합적으로 판단했다”고 설명하는 것만으로 충분한지 특정 지원자가 감점된 핵심 요인까지 밝혀야 하는지를 두고 해석이 갈릴 수 있다는 것이다.
 책임주체도 복잡하다. AI 채용솔루션을 직접 개발하지 않고 외부 사업자의 서비스를 사용하는 기업이라면 AI 모델의 학습데이터나 세부 판단기준을 고용주가 정확히 모르고 있을 수 있다. 이 설명 책임이 ①모델을 개발한 ‘AI 개발사’에 있는지 ②AI를 활용해 서비스를 만든 ‘솔루션 제공사’에 있는지 ③최종적으로 채용결정을 내린 ‘기업’에 있는지 역할 정리도 필요하다는 지적이다.
 한 정책 전문가는 “채용 AI 하나만 놓고도 고영향AI 의무, 개인정보보호법상 자동화된 결정 규정, 채용절차법상 사전고지·편향검증 의무가 동시에 적용될 가능성이 있다”며 “입사 이후에는 여기에 근로기준법까지 더해질 수 있다”고 지적했다.
 물론 AI기본법은 다른 법률에 따라 고영향AI의 위험관리·이용자 보호·인간 감독 등에 준하는 조치를 했다면 해당 의무를 이행한 것으로 보는 중복조정 장치를 두고 있다. 이종배 의원의 개정안에도 근로자 권리보호에 관해 ‘AI기본법·개인정보보호법’ 등에 우선 적용하되 근로자에게 더 유리한 법률이 있으면 그 법률을 적용한다는 조항을 뒀다.
 다만 여러 개별법 간 의무가 중첩되는 상황에 대한 보다 구체적인 교통정리가 더 필요하다는 평가가 이어진다. AI 기본법 외의 개별법이 구직자·근로자에게 별도의 설명요구권이나 재검토권까지 부여할 경우 어느 법률 의무를 먼저 이행해야 하는지를 정하는 보완 절차가 필요하다는 설명이다.
 정책 전문가는 “AI 판단을 어디까지 허용하고, 사람이 어느 순간 개입해야 하며, 부당한 결과가 나왔을 때 누가 그 이유를 설명하고 책임질지에 대한 기준을 만드는 일”이라며 “채용과 평가 영역에서 AI 규제 성패는 실제 현장에서 행사할 수 있는 노동자 권리를 어떻게 설계하느냐에 달려 있을 것”이라고 설명했다.
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