[기고] AI의 속도만큼은 아니더라도
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초거대 생성형 인공지능(AI)인 챗GPT의 열풍이 거세다.
기술을 제휴한 서드파티(Third-party)에서 모바일 버전부터 음성 인식, 영상 제작 기능까지 추가하는 등 진화의 속도 면에서는 타의 추종을 불허한다.
우리 공단에서도 이미 일부 AI 기술을 사용해 고위험 사업장을 조기 식별하는 등 다양한 시도를 병행하고 있다.
개인적 바람으로 이런 기술 발전이 산업재해 예방을 평생의 업(業)으로 삼는 사람들에게 더 나은 해법을 지속적으로 제시해주길 희망한다.
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초거대 생성형 인공지능(AI)인 챗GPT의 열풍이 거세다. 기술을 제휴한 서드파티(Third-party)에서 모바일 버전부터 음성 인식, 영상 제작 기능까지 추가하는 등 진화의 속도 면에서는 타의 추종을 불허한다. AI 기술의 발전이 인류의 다양한 문제를 해결해줄 것이라는 기대가 크다. 우리 공단에서도 이미 일부 AI 기술을 사용해 고위험 사업장을 조기 식별하는 등 다양한 시도를 병행하고 있다. 개인적 바람으로 이런 기술 발전이 산업재해 예방을 평생의 업(業)으로 삼는 사람들에게 더 나은 해법을 지속적으로 제시해주길 희망한다. 하지만 기술의 변화 속도와 별개로 사람들의 더딘 안전의식이 새로운 변화의 흐름을 붙잡지 않을까 염려되지 않을 수 없다.
정부에서도 이런 현상을 통찰하고 감독과 처벌 위주 행정에서 사업장 스스로 위험을 찾아 관리하는 ‘자기규율’ 중심의 안전문화 내재화를 지향하고 있다. 이를 위해 중소기업 등 취약 분야에 대한 집중지원과 안전문화 확산을 위한 산업안전 거버넌스 재정비를 추진하고 있다.
어떻게 하면 사업장에서 안전보건 문제를 스스로 찾아 개선하도록 유도할 수 있을까. 생산과정의 품질관리 시스템에서 힌트를 찾을 수 있다. 생산자인 원청업체(주로 대기업)는 기업 신뢰성 확보 및 시장 입지 강화를 위해 지속적으로 품질을 개선한다. 그런데 완성품의 품질은 부품을 납품하는 협력(하청)업체의 영향을 받지 않을 수 없기 때문에 통상적으로 높은 품질규격을 제시하고 따르도록 지시한다. 이런 일반적인 품질관리 사례를 안전관리시스템에도 적용해 보면 어떨까. 원청업체에서 ‘우리는 안전이 확보된 일터에서만 상품을 생산한다’는 슬로건을 걸고 협력(하청)업체와 함께 안전한 현장을 만들기 위해 노력하는 것이다. 원청을 중심으로 안전보건경영시스템(ISO 45001, KOSHA-MS)을 선도적으로 실행하고, 이를 협력(하청)업체에서 납품하는 부품 생산에까지 녹여낸다면 진정한 자기규율 예방체계를 확립하는 지름길이 될 것이다. 그 과정에서 원청업체는 자기규율 예방체계를 선도적으로 구축·실행하는 역할을 수행하고, 정부는 경제적·기술적 부담을 보조금과 컨설팅으로 지원할 수 있을 것이다.
사업장의 자기규율 예방체계 확립과 더불어 반드시 성과를 거뒀으면 하는 바람이 하나 더 있다. 바로 생애주기에 따른 안전보건교육 체계의 정착이다. 현재 직업계 고등학교를 대상으로 추진 중인 직업안전보건교육이 학령단계별 공교육 시스템에 안정적으로 자리 잡길 기대한다. 또한 구직·현업 단계 및 외국인 근로자 등에 대한 단계별·계층별 실무교육도 현장에 안착돼 안전문화가 내재화돼야겠다.
“금일 사망사고 없음.” 이보다 더 듣기 좋은 말이 어디 있을까. 안전한 대한민국의 일터를 위해서는 정부와 민간, 사업주와 근로자가 산재 예방을 위해 다 같이 협력하는 ‘안전원팀’이 되는 게 무엇보다 중요할 것이다.
최성원 안전보건공단 교육홍보이사
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