노동감시소식지

[해외정보인권] Data and Algorithms{/}미래 일과 노동조합 – 데이터와 알고리즘

By 2021/02/22 No Comments

편집자주 :

미국 노동연맹-산별 노조협의회(AFL-CIO)는 2019년 미래 일과 노동조합에 대한 위원회를 구축하고 노동감시 문제 또한 미래 일과 노동조합의 권리 측면에서 검토하였습니다. 그 중에서 ‘데이터와 알고리즘’ 부분을 발췌하여 번역 소개합니다. 기술의 발전과 함께 노동감시가 일상이 된 사회를 살아가고 있습니다. 개인이 인식하지 못한 채 발생할 수 있는 노동감시는 직업의 질 뿐 아니라 삶의 질과 인간의 존엄성에도 영향을 미칩니다. 그만큼 노동 조합은 물론 사회적으로도 이에 대한 규제책 마련이 시급합니다.

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제목 : 미래 일과 노동조합 보고서 – 데이터와 알고리즘
원문제목 : AFL-CIO Commission on the Future of Work and Unions – Data and Algorithms
원문링크 : https://aflcio.org/reports/afl-cio-commission-future-work-and-unions
일시 : 2019년 09
작성 : 미국 노동연맹-산별 노조협의회 미래 일과 노동조합 위원회(AFL-CIO Commission on the Future of Work and Unions)

Data and Algorithms

데이터와 알고리즘

기술이 직업, 직무, 기술에 미치는 영향을 설명하는 것 외에도 우리는 직업의 질에 미치는 영향도 설명해야 한다. 노동조합은 작업장 감독, 감시 및 노동자의 개인정보 보호를 다루는 조항에 대해 수년간 협상한 경험이 있지만, 이러한 분야에서 교섭  및 입법을 통해 규제해야 하는 문제가 발생하고 있다. 이러한 의제들은 “알고리즘에 의한 관리”, 새로운 형태의 감독 및 감시, 노동자로부터 생선된 데이터의 사용 및 이용, 이러한 실행이 차별과 체계적 불평등을 악화시킬 가능성을 포함한다.

인공 지능, 빅데이터의 활용 및 알고리즘에 의한 관리는 이미 많은 작업장에서 실제로 나타나고 있다. 관리자들은 이러한 도구를 사용하여 고용 때론 노동자의 동의나 개입 없이도 해고 및 승진, 작업 구성 및 평가 방법, 작업 시간의 구성 등을 결정한다. 이것은 경영권의 한 형태이며 노조가 포함하기 위해 만들어낸 것이기도 하다. 역설적이게도 기술을 사용하여 노동자를 통제하는데 가장 공격적인 회사는 종종 고용주로서의 책임을 회피하려는 회사이다.

새로운 디지털 도구들은 노동자들에 대한 감독, 감시, 어마어마한 양의 데이터의 수집을 이전엔 생각할 수도 없었던 방법으로 가능하게 한다. GPS 시스템을 사용하면 트럭, 배달 및 승차 공유 운전자의 위치와 속도를 모니터링할 수 있다. 우버 및 리프트 운전자는 1950년 GM공장의 조립라인에 있던 노동자들보다 더 집중적으로 모니터링되고 있다. 더 많은 노동자들이 분 단위로 위치를 추적하고 작업 속도와 휴식 시간을 측정하는 “웨어러블(wearable)” 기기를 사용한다. 월마트에서 특허를 받은 소프트웨어를 통해 경영진은 직원의 대화를 포함하여 매장의 모든 소리를 들을 수 있게됐다. 우리 위원회의 건강 관리 소위원회는 “의료 종사자들의 신분증과 함께 노동자 감시가 점차 만연해지고 있다… 위치 센서 뿐만 아니라 마이크와 기타 침입식 기능을 갖춘 장비가 되어가고 있다”고 보고 했다.

웨어러블 장치는 노동자들의 생체 정보를 수집하는데 쓰인다. 전국 농구 선수 협회 선수 협회(NFL Player Association)는 선수들이 웨어러블 기기를 통해 자신의 생체 정보를 수집할 수 있도록 준비 했으며, 전국 농구 선수 협회와 메이저리그 야구 선수 협회는 그러한 생체 정보 수집을 규제하기 위한 계약을 협상했다.

인공지능과 알고리즘은 노동자들을 평가하는데 사용된다. 아마존은 앱을 사용하여 노동자에게 일방적으로 설정된 목표를 달성하지 못하고 있음을 경고하고 관리자의 의견 없이 직원을 해고 한다.

알고리즘에 의한 관리 역시 엄청난 차별 가능성을 만들어 낸다. 알고리즘은 의도하든 의도하지 않았든 데이터에 인코딩 된 인간의 편견을 반영하는 것으로 나타났다. 인간 프로그래머 사이의 상대적 다양성 부족은 이런 문제를 더욱 악화시킬뿐이다. 기계가 기계 학습을 통해 처리하는 데이터에 대해 더 많이 알게 될수록 기계가 편견을 복합화하여 인종, 성별 및 기타 불균형이 새로운 의사 결정 과정에 눈의 띄지 않게 포함되는 것이 특히 문제가 된다.

따라서 작업장 안팎에서 매일 우리가 남기는 데이터의 흔적을 누가 통제하고 이로 인해 누가 이익을 얻는지에 대한 질문이 남는다. UNI 전 세계 노조는 데이터가 거래되고, 분석되고, 마케팅에 사용될 뿐 아니라, 광고 및 인적 자원 관리에도 활용되는 “새로운 금”으로 불리우는 상황을 목격했다. UNI는 2030년까지 전 세계 총 생산량의 15~20%가 데이터 흐름에 기반할 것이라고 지적한다.

직업의 질과 인간의 존엄성을 위해 이 새로운 기술들의 잠재적인 해악을 최소화 하기 위해서라도 규제가 반드시 필요하다. 이러한 규제는 유럽 연합의 GDPR과 같이 다른 나라에는 이미 존재하고 있다.

일반적인 기본 입법 구조 외에도 데이터 수집 및 사용에 대한 최적의 규칙은 작업장마다 상당히 다를 수 있으므로 단체 교섭을 통한 맞춤형 규제가 필수적이다. UNI는 단체 교섭을 통해 구현되는 인공 지능의 적용 및 사용과 함께 데이터 프라이버시 및 보호, 윤리적 개발에 대한 원칙을 발표했다.