자동화가 만든 노동의 해체

자동화가 만든 노동의 해체: 기술 발전의 그림자 아래 형성된 새로운 사회구조

  기술의 진보는 인류를 육체적 고통에서 해방시켜 줄 수 있다는 믿음 아래 전개되어 왔다. 산업혁명기의 증기기관에서부터 20세기 후반의 컴퓨터화, 그리고 오늘날의 인공지능과 로보틱스 기술까지, 자동화는 ‘사람이 하지 않아도 되는 일’을 기계에 맡김으로써 인간이 보다 고차원적인 활동에 집중할 수 있는 가능성을 열었다. 이러한 믿음은 표면적으로는 진보적 이상주의에 기초하지만, 현실 세계에서의 자동화는 반드시 그런 방향으로만 작동하지 않았다.

  오늘날 자동화는 일부 고소득 전문직에게는 도구이자 보조수단으로 기능하지만, 다수의 저소득·비정규 노동자에게는 일자리를 빼앗고 노동 조건을 악화시키는 요소로 작동한다. 특히 ‘반복 가능한’ 단순 업무는 자동화의 첫 번째 타깃이 되었으며, 이로 인해 공장 노동자, 콜센터 직원, 회계 보조, 간단한 법률 자문 업무를 수행하던 중간층 화이트칼라 노동자들이 가장 먼저 타격을 입었다. 이들은 단순히 ‘기계로 대체된’ 것이 아니라, 그 기계의 유지관리나 보조 업무를 수행하는 더 열악한 조건의 노동자로 재배치되거나, 플랫폼 기반의 불안정 노동으로 전환되었다.

  자동화는 단순히 특정 산업의 기술적 진보가 아니다. 그것은 사회 전반의 계급 구조에 파열을 일으키는 기제가 된다. 20세기 중반까지만 해도 산업사회는 ‘전문직-중간직-기능직-단순직’으로 구성된 피라미드형 노동 구조를 갖고 있었으며, 일정한 교육과 경력을 거치면 상위 계층으로의 이동이 가능하다는 ‘계급 상승 내러티브’가 사회적 신뢰를 지탱했다. 그러나 자동화는 이러한 구조를 수평적, 분산적, 그리고 다층적인 불안정 구조로 재편시켰다.

  예컨대, 기술 관리자, AI 엔지니어, 데이터 과학자 등은 자동화를 설계하고 통제하는 새로운 지식 계급을 형성한다. 이들은 전례 없이 높은 연봉과 유연한 노동환경, 원격 근무 등 다양한 혜택을 누린다. 반면, 자동화에 의해 대체되거나 그 주변부에서 보조 기능을 수행하는 노동자들은 점차 ‘지속적 계약 불안정성’과 ‘평가 중심의 노동 압박’ 속에 놓이게 된다. 이는 마르크스가 지적한 자본주의 노동의 소외 개념을 21세기적으로 재해석할 수 있는 지점이다. 소외는 이제 노동의 결과물로부터의 단절이 아니라, 노동의 과정 자체가 ‘데이터화된 추상’으로 환원되는 현실 속에서 발생하고 있다.

  전통적인 노동 계급 이론은 사회 구조 내에서 노동자의 위치를 직업군, 고용 형태, 소득 수준으로 규정했다. 그러나 뉴 프롤레타리아는 이 기준을 넘어서야 한다. 이들은 소득이 일정하지 않고, 고용 계약이 없으며, 자신의 노동이 데이터나 평점, 태그(tag) 등의 비물질적 단위로 측정되는 환경에서 일한다. 예를 들어, 배달 노동자는 앱이 부여하는 실시간 평점에 따라 주문이 배정되며, 이 평점은 단순히 ‘서비스 만족도’를 넘어 ‘생계 가능성’을 좌우한다.

  이러한 조건은 ‘신자유주의 이후의 노동’이라는 관점에서 재해석되어야 한다. 영국의 정치경제학자 가이 스탠딩(Guy Standing)은 이를 ‘프레카리아트(precariat)’로 명명했으며, 이는 전통적인 노동자 계급이 아닌 ‘불안정성을 공유하는 새로운 계층’을 지칭한다. 프레카리아트는 고용 안정성, 직업 정체성, 노동권, 사회 보장을 갖지 못한 상태로 지속적인 경쟁에 노출되어 있다. 이들의 불안은 단순히 생계의 문제를 넘어, 정체성의 위기와 공동체의 해체로 이어진다.

  기술은 중립적이지 않다. 기술의 설계, 배치, 확산 과정은 항상 특정한 정치경제적 의도와 권력 구조에 의해 영향을 받는다. 자동화 기술이 전체 인류의 생산성과 삶의 질을 향상시키기보다, 특정 집단에 부와 통제권을 집중시키는 방식으로 설계되고 배포된다는 점은 다양한 연구에서 입증되고 있다. 예컨대, 대형 물류기업은 자동화를 통해 인건비를 절감하지만, 그 절감 효과는 노동자에게 분배되지 않고 기업 수익으로 환원된다. 이는 기술이 노동을 해방시키기보다는, ‘수익 창출의 중심축’을 소수에게 몰아주는 수단으로 전락했음을 보여준다.

  또한, 자동화는 ‘기술을 소유한 자’와 ‘기술에 의해 통제되는 자’ 사이의 권력 격차를 심화시킨다. AI 시스템을 설계하는 데이터 엔지니어와, 그 시스템의 명령에 따라 움직이는 물류센터 노동자 간의 관계는 더 이상 수평적 고용 관계가 아니다. 이것은 '기술의 계급화'이며, 자본이 인간을 통해 작동하던 기존 구조에서 자본이 기술을 매개로 인간을 간접 통제하는 새로운 구조로의 전환이다.

  많은 정부와 기업은 자동화로 인한 일자리 손실을 ‘기술 적응 실패’ 혹은 ‘스킬 갭(Skill Gap)’의 문제로 환원시킨다. 그러나 이는 문제의 본질을 흐리는 것이다. 기술 실업은 결코 개인의 무능력 때문이 아니라, 노동시장이 새로운 기술을 수용하는 과정에서 ‘배제된 자’를 위한 전략이 존재하지 않기 때문에 발생한다.

  자동화는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 경제적 가치 판단 구조를 바꾸는 것이다. ‘이 노동은 사람보다 기계가 더 싸다’는 논리가 지배할 때, 노동의 질이나 인간의 존엄성은 평가 항목에서 제외된다. 이처럼 인간이 비용 항목으로만 존재하는 사회에서는, 누구도 기술 실업으로부터 자유로울 수 없다. 인간은 언젠가 기계보다 더 비싸질 수 있으며, 그 순간 누구든지 ‘비용 최적화의 대상’이 될 수 있기 때문이다.

알고리즘이 고용주가 되는 시대: 플랫폼 노동의 탈형식성과 디지털 착취 구조

  21세기 초부터 부상한 ‘플랫폼 경제’는 일견 기술 기반의 새로운 산업 구조로 보인다. 그러나 그 본질은 기존의 고용 계약, 노동권, 책임 구조를 해체하고, 그 자리에 알고리즘 중심의 탈형식화된 노동을 배치하는 것에 가깝다. 배달 앱, 차량 공유 플랫폼, 심지어 번역·디자인·법률 자문에 이르기까지, 우리는 이제 ‘앱을 통해 일하는 시대’에 살고 있다. 중요한 것은 이러한 노동이 전통적 의미의 ‘직업’이 아니라는 점이다. 그것은 고용주가 없고, 근무지가 없으며, 시간의 경계도 없고, 노동조합도 존재하지 않는 새로운 유형의 노동이며, 노동의 주체가 아닌 객체로서의 ‘기능적 단위’로 인간을 간주한다.

  노동경제학자인 줄리엣 쇼어(Juliet Schor)는 이러한 플랫폼 노동을 ‘거세된 노동’(disembedded labor)이라고 지칭한다. 전통적 노동은 사회적 관계망, 규범, 법률 구조 내에 포함되어 있었지만, 플랫폼 노동은 이를 완전히 탈피한 채 오로지 수요-공급의 실시간 조정 구조에 종속된다. 이로써 노동자는 더 이상 ‘직무를 수행하는 개인’이 아니라 ‘기능적 응답자’가 되고, 그 응답 속도와 점수, 클릭 수가 곧 노동의 가치가 된다.

  플랫폼 노동의 본질적 위협은 바로 ‘고용주의 부재’다. 그러나 실제로는 그 공백을 ‘알고리즘’이 대체하고 있다. 알고리즘은 노동자에게 업무를 할당하고, 업무의 질을 평가하며, 심지어 ‘징계’와 ‘해고’도 수행한다. 예를 들어, 우버는 평점이 일정 수준 이하로 떨어진 운전자를 자동으로 계정 정지시킬 수 있으며, 쿠팡플렉스는 배송 성공률, 고객 평가, 시간 단위 효율성을 실시간으로 평가하여 노동자의 순위를 조정한다.

  이러한 알고리즘 권력은 전통적인 의미의 인간 관리자보다 훨씬 더 냉정하고 불투명하게 작동한다. 노동자는 왜 일이 덜 들어오는지, 왜 순위가 떨어졌는지를 알 수 없으며, 평가 시스템의 구조와 기준도 공개되지 않는다. 이것은 ‘비가시적 권력 구조’(invisible power structure)의 전형이며, 미셸 푸코(Michel Foucault)가 언급한 ‘판옵티콘’이 디지털 환경에서 구현된 사례다. 노동자는 항상 평가당하고 있지만, 평가자(알고리즘)는 얼굴이 없고, 책임도 없다.

  플랫폼 노동이 감정 노동을 포함할 경우, 알고리즘의 폭력성은 더욱 가중된다. 고객 응대 앱, 온라인 튜터링 서비스, 라이브 커머스 호스트, SNS 콘텐츠 크리에이터 등은 그 ‘표정’, ‘말투’, ‘응대 태도’까지 평가 항목이 된다. 감정의 표현이 ‘노동의 일부’가 되는 순간, 감정은 자율적 표현이 아니라 플랫폼이 요구하는 형식에 맞춰야 하는 ‘상품화된 감정’으로 전락한다.

  에바 일루즈(Eva Illouz)는 ‘감정의 자본주의화’라는 개념을 통해, 감정이 시장 논리 안에서 구성되고 재현된다고 주장한다. 플랫폼 노동은 이러한 감정 자본주의의 집약적 형태다. 예를 들어, 고객이 단순한 불편함을 느껴 낮은 점수를 줄 경우, 노동자는 그 감정의 원인을 해명할 기회도 없이 불이익을 감수해야 한다. 이때 노동자는 자신의 감정을 억제하거나 왜곡해가며 플랫폼이 요구하는 ‘감정의 프로토콜’에 자신을 맞춘다. 감정은 더 이상 인간성의 표현이 아니라, ‘평점 유지를 위한 전략’이 된다.

  플랫폼 노동은 ‘한 직장에 다닌다’는 개념을 해체한다. 플랫폼 노동자는 여러 앱에 동시에 등록되어 있으며, 상황에 따라 우버 기사이자 요기요 배달원이며, 타임 영수 앱의 가사도우미가 된다. 이러한 다중 플랫폼 종사 구조는 노동자의 노동시간과 수입을 극도로 불안정하게 만들고, ‘다섯 군데 일해야 하루를 살 수 있다’는 비극적 현실을 낳는다.

  노동시간은 실시간 수요에 따라 달라지며, 정해진 월급도, 고정된 업무도 없다. 노동자는 하루하루를 ‘어느 플랫폼에서 얼마를 벌 수 있는가’라는 계산 속에서 살아간다. 이는 삶의 구조화(structuration)를 파괴하며, 미래 계획을 불가능하게 만든다. 주거, 교육, 결혼, 출산 등 사회적 삶의 기초가 되는 모든 요소는 이러한 ‘파편화된 생계 구조’ 안에서 해체된다.

  플랫폼 노동자는 법적으로 ‘노동자’가 아니다. 대부분의 국가는 이들을 ‘자영업자’로 간주한다. 이는 기업에게 두 가지 유리함을 준다. 첫째, 법적 고용 책임을 회피할 수 있으며, 둘째, 사회보험료 등 비용 부담을 줄일 수 있다. 그러나 현실에서는 이들이 노동통제, 업무지시, 평가체계 등에서 전통적 피고용자와 동일한 지위를 가진다. 그럼에도 불구하고 이들은 근로기준법, 산업안전보건법, 고용보험, 산재보험 등에서 배제된다.

  이러한 법적 공백은 ‘고용 형태’에 기반한 기존 노동법 체계의 한계를 드러낸다. 노동은 실질적으로 존재하되, 법은 이를 포착하지 못한다. 이는 단순히 제도적 한계가 아니라, 정치적 선택이다. 플랫폼 노동자가 노동자로 인정되면 기업은 비용을 감수해야 하며, 이는 이윤구조에 영향을 미친다. 따라서 이들의 법적 지위를 자영업자로 고정시키려는 로비와 정책 압박은 지속되고 있다. 플랫폼 기업은 이러한 노동 구조를 ‘자유로운 선택’이라고 포장한다. “시간이 날 때만 일하세요”, “원하는 만큼만 일하세요”라는 마케팅 문구는 노동자가 자율적으로 플랫폼을 사용하는 것처럼 보이게 한다. 그러나 실제로는 ‘다른 선택지가 없기 때문에 선택하는’ 구조다.

  이처럼 ‘자율’은 ‘강요된 자유’로 작동한다. 이는 고전 자유주의의 개념을 극단적으로 변형한 형태이며, 철학자 이사야 벌린(Isaiah Berlin)이 구분한 ‘소극적 자유(negative liberty)’가 아닌 ‘적극적 자유(positive liberty)’가 부재한 상태다. 뉴 프롤레타리아는 바로 이 왜곡된 자유 속에서 노동의 주체성을 상실한다.

  플랫폼 노동의 착취 구조가 사회적 주목을 받기까지는 상당한 시간이 걸렸다. 이는 몇 가지 이유로 설명된다. 첫째, 노동이 눈에 띄지 않는다. 사무실도 없고, 근무복도 없으며, 일하는 시간도 일정하지 않다. 노동자는 도시 곳곳을 흩어져 다니며 ‘일하는 것 같지 않은’ 상태로 존재한다. 둘째, 데이터화된 업무는 인간의 개입을 최소화하므로, 타인이 개입하거나 감시하기 어렵다. 셋째, 대중은 플랫폼 노동을 ‘부업’이나 ‘용돈벌이’로 간주하는 경향이 있어, 그것이 하나의 직업군으로 존중받지 못한다. 그러나 팬데믹 이후, 배달·물류·온라인 서비스에 대한 의존도가 증가하면서 플랫폼 노동의 필수성에 대한 인식이 달라졌다. 그럼에도 불구하고 법과 제도는 여전히 그 변화를 따라잡지 못하고 있다.

윤리적 기술 설계와 제도적 복원의 방향

  많은 사람들은 기술을 ‘중립적 도구’로 여긴다. 자동화 또한 그러하다. 기계는 감정을 갖지 않으며, 알고리즘은 판단을 내리지 않고 계산만 한다는 신화는 오랫동안 자동화의 윤리적 논쟁을 회피하게 만들었다. 그러나 실상은 전혀 그렇지 않다. 기술은 그것을 설계한 사람, 적용한 환경, 그리고 운영하는 방식에 따라 명백한 가치 판단과 사회적 결과를 내포한다.

  MIT의 기술사회학자 셰리 터클(Sherry Turkle)은 “우리는 기술을 만들지만, 결국 그것이 우리를 만든다”고 말했다. 자동화는 단순한 효율 도구가 아니라, 인간을 선별하고 계층화하며 관리하는 방식의 일부가 되었다. 알고리즘은 입력값에 따라 결정되는 ‘결정 기계’가 아니라, 그 자체로 정치적 결정이 투영된 프로토콜이다. 예를 들어, 채용 알고리즘이 특정 연령대나 학교 출신에게 유리하게 작동할 경우, 그것은 단순히 기술적 오류가 아니라 사회적 편향의 반영이다. 자동화는 인간 사회의 가치관, 권력 구조, 경제적 이해관계를 반영하며, 따라서 그 윤리적 설계는 기술자에게만이 아니라 사회 전체의 숙의와 감시에 의해 조정되어야 한다.

  현재까지의 자동화는 인간을 대체하는 방향으로 발전해 왔다. 반복적 업무, 감정노동, 정보처리 등에서 기계가 인간보다 우수하다는 전제가 지배해왔다. 그러나 기술사적 관점에서 가장 성공적인 자동화는 인간을 제거하는 것이 아니라, 인간을 확장시키는 구조였다. 대표적인 예로, 의료현장에서의 AI 보조 진단 시스템은 의사의 역량을 보완하며 진단의 정확성과 속도를 높인다. 이러한 구조에서는 인간은 결정권을 가지며, 기술은 도구로 작동한다. 이렇듯 ‘보완적 자동화(augmentative automation)’는 기계가 인간의 약점을 보완하고 인간은 기계의 오류를 통제하는 상호 보완적 시스템이다.

  이를 위해서는 자동화 시스템이 인간의 가치에 기초해 설계되어야 한다. 예를 들어, 배달 알고리즘이 노동자의 이동 경로만이 아니라 휴식 시간, 기상 조건, 교통 상황을 반영할 수 있다면, 그것은 인간을 배려하는 자동화로 전환될 수 있다. 이는 단순한 기술 문제가 아니라, 기술 설계의 윤리적 관점 전환을 필요로 한다.

  알고리즘은 왜 그 결정을 내렸는가? 이 질문은 플랫폼 노동자가 가장 자주, 그리고 절박하게 묻는 질문이다. 그러나 플랫폼 기업은 대부분 그 질문에 응답하지 않는다. 알고리즘은 ‘기업의 영업 비밀’이라는 명목으로 보호되며, 그 내면은 철저히 블랙박스로 감춰져 있다. 이러한 구조는 노동자에게 어떠한 협상 여지도 주지 않으며, 단지 순응을 요구한다. 이를 바꾸기 위한 첫걸음은 알고리즘의 ‘설명가능성(explainability)’이다. 유럽연합은 GDPR 제14조와 제22조에서 자동화된 결정에 대한 설명을 받을 권리를 명시하고 있으며, 이는 알고리즘 책임성 확보의 중요한 모델이 되고 있다. 한 걸음 더 나아가, ‘디지털 노동자 권리장전(Digital Workers’ Bill of Rights)’이 요구된다. 이는 다음과 같은 내용을 포함해야 한다:

• 알고리즘 결정의 투명성 보장
• 노동자의 평가 및 배치 기준 공개
• 자동화 시스템에 대한 이의제기 권리
• 데이터 수집 및 활용에 대한 동의권
• 디지털 노동자 대표의 협상 참여권

이러한 권리는 단순한 노동권의 확장이 아니라, 디지털 시대의 새로운 인권 장전으로 기능할 수 있다.

  현행 노동법은 ‘고용계약’을 중심으로 구성되어 있다. 그러나 플랫폼 노동자는 고용관계에 있지 않기에, 이 법의 보호를 받지 못한다. 그럼에도 이들은 실질적으로 사용자에게 종속되어 있고, 업무 지시, 평가, 퇴출까지 경험한다. 이 모순은 제도적 공백을 만들어낸다. 따라서 ‘노동의 실질성’을 기준으로 한 법제도 개편이 시급하다. 고용 여부가 아니라, 지휘감독 구조, 업무 반복성, 소득 의존도 등을 종합 평가하여 일정 수준 이상의 종속성이 확인될 경우, 자동적으로 근로자 권리를 부여하는 ‘실질 노동자성 판단 기준’이 도입되어야 한다. 더불어 플랫폼 노동자를 위한 사회보장 체계도 마련되어야 한다. 프랑스와 독일 등은 플랫폼 노동자에게 별도의 사회보험 가입을 허용하고 있으며, 캐나다 퀘벡주는 ‘플랫폼 노동자 보호법’을 통해 의료보험, 실업급여, 산재 보상을 제도화하고 있다. 한국도 이와 유사한 제도적 전환이 필요하며, ‘노동은 있지만 고용은 없다’는 새로운 조건에 맞춘 사회안전망을 설계해야 한다.

  자동화로 인해 노동소득은 줄어들고 자본소득은 증가한다. 이는 구조적 소득불평등을 심화시키며, 자본의 수익률이 노동의 몫을 압도하는 구조를 낳는다. 이를 완화하기 위한 방안으로 ‘자동화세(AI Tax)’와 ‘디지털 배당(digital dividend)’이 논의되고 있다. 자동화세란, 기업이 노동자를 대신해 기계를 사용함으로써 절감한 비용의 일부를 사회기금으로 환원하도록 하는 제도다. 이 기금은 실직자 재교육, 기본소득 지급, 의료·주거 보조 등에 활용될 수 있다. 이는 단순한 세금이 아니라, 자동화의 사회적 책임을 분담하는 구조다. 핀란드, 스페인, 한국 등은 이미 제한적 형태의 디지털세나 플랫폼세를 도입하고 있으며, 국제조세기구(OECD)도 글로벌 디지털세 가이드라인을 제시한 바 있다. 이러한 흐름은 기술의 수혜를 사회 전체가 공유하자는 철학에 기초한다.

  기술은 모든 사람에게 영향을 미치지만, 모든 사람이 기술을 이해하는 것은 아니다. 자동화가 확산된 사회에서 시민은 단지 기술을 ‘사용’하는 것만으로는 부족하다. 기술의 원리를 알고, 그 사회적 함의를 이해하며, 그것이 자신의 삶에 어떤 영향을 미치는지를 비판적으로 성찰할 수 있어야 한다. 이를 위해 필요한 것이 바로 디지털 시민성(digital citizenship)이다. 디지털 시민 교육은 초·중등 교육을 포함하여, 성인 대상 평생교육 과정까지 포함되어야 한다. 단순한 컴퓨터 활용 교육이 아니라, 알고리즘 이해, 플랫폼 경제 분석, 개인정보 보호, 윤리적 기술 선택 등에 대한 종합적 교육이 필요하다. 나아가 인간-기계 협업의 개념과 실제 기술 설계 과정에 대한 이해를 통해, 시민이 기술의 피지배자가 아니라 감시자, 평가자, 협상자로 거듭나야 한다.

미래 노동의 재정의: 자동화 이후 인간의 가치와 역할

  인류 문명은 노동을 기반으로 발전해 왔다. 노동은 단순히 생계를 유지하기 위한 수단이 아니라, 인간의 자율성, 창조성, 소속감을 구현하는 실존적 행위였다. 고대에는 신의 명령이자 공동체에 대한 헌신이었고, 근대에 들어서는 계몽과 진보의 상징으로 기능했다. 그러나 21세기 디지털 자동화 사회에 접어들며 노동은 새로운 의미의 위기를 맞이한다.

  우리가 지금 목격하는 변화는 단지 ‘직업이 사라지는 것’이 아니라, 인간이 삶에서 느끼던 의미의 기반이 붕괴되는 것이다. 많은 플랫폼 노동자들이 고립된 채 일하며, 자신이 어떤 기여를 하고 있는지, 누구를 위해 일하는지를 인식하지 못한다. 이는 노동의 존재론적 위기다.

  미국 철학자 한나 아렌트(Hannah Arendt)는 『인간의 조건』에서 ‘노동(labor)’, ‘일(work)’, ‘행위(action)’을 구분하며, 진정한 인간다움은 ‘행위’를 통해 실현된다고 보았다. 이 관점에서 보면 자동화가 대체하는 것은 단지 노동이 아니라, 인간 존재의 방식 중 하나를 말소하는 행위다. 우리는 자동화 이후의 시대에, 인간 존재가 기술과 어떤 관계를 맺을 것인지에 대한 철학적 숙고를 병행해야 한다.

  많은 기술 낙관주의자들은 창의노동과 감성노동은 인간의 고유한 영역으로 남을 것이라고 주장한다. 그러나 최근 AI의 발전은 이러한 구분마저 모호하게 만들었다. 생성형 AI는 예술, 작문, 디자인 등 전통적으로 ‘감성’과 ‘창의’의 영역으로 간주되던 분야에 진입했고, 고객 응대나 정서 분석 기술은 감정노동의 상당 부분을 기계가 대체하게 만들었다.

  그렇다면 인간이 지켜야 할 노동의 본질은 무엇인가? 심리학자 대니얼 골먼(Daniel Goleman)은 감정지능(EQ)의 핵심 요소로 ‘공감(Empathy)’과 ‘관계 관리’를 강조한다. 이들은 단순한 반응이 아닌 복합적 맥락과 시간의 흐름을 전제로 한 대화적 능력이다. 기계는 과거 데이터를 바탕으로 반응할 수는 있어도, 진정한 의미의 관계를 구축하지는 못한다. 인간 노동의 미래는, 바로 이 ‘관계 기반 창의성’에 있다.

  예를 들어, 심리상담, 교육, 예술치료, 조직문화 설계, 공동체 운영 등은 인간 특유의 정서적 깊이와 윤리적 판단을 요구하는 분야다. 기술은 이 과정을 보조할 수 있지만, 인간 사이의 공명과 이해는 여전히 사람만이 만들어낼 수 있다. 향후 사회는 이러한 ‘깊은 노동(deep work)’을 보호하고 강화하는 방향으로 재편되어야 한다.

  자동화의 미래를 이야기할 때 자주 등장하는 개념은 ‘유토피아’다. 기계가 모든 노동을 대신하고, 인간은 창조, 탐험, 휴식을 누리는 사회. 그러나 이 유토피아는 대부분의 경우, 기술 소유자에게만 해당되는 ‘계급 유토피아’에 불과하다. 대다수의 사람들에게는 일자리를 잃은 채, 불안정한 생계를 걱정해야 하는 디스토피아로 작용한다.

  역사적으로 보아도 기술 발전이 사회 전반에 걸친 휴식을 선사한 적은 드물다. 산업혁명은 대규모 기계화로 생산성을 높였지만, 오히려 노동시간은 늘어났고 노동 강도는 심화되었다. 디지털 자동화 시대 역시 예외는 아니다. 이메일, 메신저, 원격근무 도구는 업무 효율성을 높였지만, 동시에 ‘항상 연결됨(always-on)’의 스트레스를 초래했다.

  이러한 현실에서 자동화의 수혜를 사회 전체로 확산시키기 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어서서, ‘시간의 재분배’를 고민해야 한다. 노동시간 단축, 기본소득, 공공일자리, 시민참여 등은 자동화 시대의 새로운 제도적 실험이 될 수 있다. 진정한 의미의 유토피아는 기계가 만들어주는 것이 아니라, 기술을 둘러싼 인간의 정치적 합의와 제도 설계를 통해 실현되는 것이다.

  기술은 인간을 대체할 수도, 인간을 지배할 수도 없다. 오히려 기술과 인간은 서로를 변화시키며 진화하는 존재다. 최근 HCI(Human-Computer Interaction) 분야에서 주목받는 개념은 ‘협동적 학습(co-learning)’이다. 이는 인간이 기계를 학습시키는 동시에, 기계도 인간의 판단을 보완함으로써 상호적으로 진화하는 구조를 지향한다.

  예를 들어, 자율주행 시스템은 운전자의 패턴을 학습하여 더 나은 주행 전략을 세우고, 반대로 운전자는 시스템의 판단을 참고하여 자신의 운전 습관을 교정한다. 이러한 관계는 지배-피지배의 이분법을 넘어서, 인간-기계의 상호진화적 구조로 접근해야 한다.

이러한 패러다임은 노동의 미래에도 적용된다. 기계가 단순 반복 업무를 수행하고, 인간은 복잡한 의사결정과 관계 조율을 담당하는 ‘협동노동 구조’를 제도화할 필요가 있다. 이는 단지 역할 분담이 아니라, 상호 존중을 기반으로 한 인간 중심의 기술 생태계를 만드는 일이다.

  우리는 왜 일하는가? 생계만이 아니라, 자율성과 존엄, 그리고 공동체적 유대감을 위해서다. 자동화 이후의 사회는 이 세 가지 요소를 중심으로 노동을 재정의해야 한다.

• 존엄(Dignity): 어떤 일이든 사회적 가치를 지닌다는 인식을 확산해야 한다. 감정노동, 돌봄노동, 청소, 운전 등은 사회를 지탱하는 필수적 노동이며, 그 존엄성은 기술에 의해 대체되거나 폄하되어서는 안 된다.
• 자율(Autonomy): 일하는 사람이 일의 방식을 스스로 선택하고 조절할 수 있는 권한이 있어야 한다. 플랫폼 노동이 제공하지 못하는 자율성은 향후 노동정책의 핵심 요소가 될 것이다.
• 공동체(Community): 일은 단절된 개인의 활동이 아니라, 서로 연결된 공동체 안에서 의미를 형성한다. 기술은 개인을 고립시키는 방향이 아니라, 상호 협력과 참여의 장으로 유도해야 한다.

이 세 가지 조건은 기술이 아닌 인간이 중심이 되는 노동 생태계를 만드는 토대이며, 자동화 이후 사회의 방향성을 결정짓는 나침반이 된다.

기술 이후의 사회계약: 자동화 시대의 새로운 연대와 시민권

  근대 민주주의는 ‘고용된 노동자’를 기본 단위로 삼는 사회계약 위에 세워져 있었다. 시민은 노동을 통해 세금을 납부하고, 그 대가로 복지와 권리를 보장받는다. 그러나 자동화와 플랫폼 경제의 부상은 이 구조를 근본적으로 흔든다. 점점 더 많은 사람들이 비정규, 비고용, 무계약 상태로 경제 활동에 참여하고 있으며, 이들은 기존 사회계약의 보호에서 이탈한다.

  이러한 상황은 ‘시민권의 실질적 내용’을 훼손시킨다. 예컨대, 노동 기반의 사회보장 시스템에서는 실업자나 프리랜서는 질병, 사고, 노후에 대한 보장을 받기 어렵다. 즉, 기술 변화는 단순히 고용 구조의 변화가 아니라, ‘누가 시민인가’, ‘누가 권리를 갖는가’를 재정의하는 문제로 이어진다.

  정치철학자 낸시 프레이저(Nancy Fraser)는 이와 같은 상황을 ‘정치적 대표성의 공백’이라 표현하며, 사회경제적 위기가 시민권의 파편화로 이어지고 있다고 분석한다. 플랫폼 노동자는 소비자로서는 보호받지만, 노동자로서는 배제되며, 이는 현대 시민권의 이중구조를 드러낸다.

  이제 우리는 기존 사회계약을 넘어선 ‘기술 이후의 사회계약’을 구상해야 할 시점에 와 있다. 이를 위해 다음과 같은 세 가지 조건이 필요하다.

• 디지털 공공성: 자동화와 알고리즘은 단지 사적 기업의 기술이 아니라, 사회 전체의 작동 원리를 바꾸는 ‘공공 인프라’로 간주되어야 한다. 이에 따라 데이터, 알고리즘, 플랫폼 운영 원칙은 시민 사회의 통제와 감시 아래 놓여야 한다.
• 알고리즘 투명성: 일자리 배정, 신용평가, 교육 추천, 복지 혜택 산정 등 점점 더 많은 사회 결정이 알고리즘에 의해 좌우된다. 그러나 알고리즘의 구조는 대부분 기업 기밀로 분류되어 비공개 상태다. 이는 시민의 자율성과 예측 가능성을 해친다. 알고리즘은 이제 새로운 ‘법’의 지위를 가지므로, 이에 대한 ‘민주적 통제’가 필수적이다.
• 기술 시민권(Techno-Citizenship): 더 이상 노동만이 시민권의 조건이 아니다. 디지털 사회에서의 시민은 기술을 이해하고, 비판적으로 수용하며, 공동체의 윤리적 기준을 설계할 수 있어야 한다. 이는 단순히 ‘IT를 잘 다루는 능력’이 아니라, 기술의 사회적 영향을 판단하고 행동하는 능력을 의미한다.

  예를 들어, 공공 알고리즘의 설계 단계에 시민 패널이 참여하거나, 플랫폼 노동자 조합이 데이터 분석 결과에 대해 법적 권한을 갖는 방식이 논의될 수 있다. 이는 기술과 시민권이 더 이상 분리된 개념이 아님을 시사한다. 현재 대부분의 자동화 대응 정책은 기술 도입, 인프라 확충, 재교육 프로그램 제공에 머무른다. 그러나 이러한 ‘기술 중심 기술정책’은 구조적 불평등을 해소하지 못한다. 이는 ‘기술 없는 기술정책’이라 불릴 수 있을 정도로, 정치적 상상력이 결여되어 있다.

  노동 문제는 다시 ‘정치화’되어야 한다. 이는 두 가지 의미를 갖는다.

1. 권력관계로서의 노동 인식: 노동은 단지 고용의 문제가 아니라, 사회 내 권력 분배의 핵심이다. 자동화는 이 권력관계를 기술적으로 은폐하지만, 그 속에는 소유자-비소유자, 설계자-피실행자, 알고리즘 제공자-데이터 제공자 간의 구조적 불균형이 존재한다.
2. 연대의 주체로서의 노동자 재구성: 뉴 프롤레타리아는 고립된 노동자가 아니라, 새로운 연대의 가능성이다. 플랫폼 노동자, 크리에이터, 온라인 교사, 개발자, 리모트 워커 등은 각기 다른 형태의 디지털 노동을 수행하지만, 모두 기술에 종속된 채 구조적 불안정성에 노출되어 있다. 이들은 ‘디지털 노동 연합’이라는 새로운 정치적 주체로 재구성될 수 있다.

이러한 재정치화는 노동자 개인이 아니라, 제도와 담론을 전환시키는 작업이다. 노동조합은 플랫폼 단위의 협상력을 갖는 방향으로 변해야 하고, 정당과 정부는 기술 기업과 시민 간의 중재자로 나서야 한다.

  자동화로 인한 고용 구조의 해체는 전통적 사회보장제도의 한계를 노출시킨다. 실업급여, 퇴직연금, 건강보험 등은 ‘정규직 장기 고용’을 전제로 설계된 제도이며, 단기적·유연한 플랫폼 노동에는 맞지 않는다. 따라서 사회보장제도는 다음과 같은 방향으로 진화해야 한다.

• 보편적 기본소득: 모든 시민에게 일정 수준의 소득을 제공함으로써 고용의 유무와 관계없이 생존권을 보장한다. 이는 단순한 현금 지급이 아니라, 자동화가 창출한 부가가치를 사회 전체가 공유하는 방식이다.
• 데이터 기반 맞춤형 복지: 개인의 노동 이력, 건강 상태, 지역 특성, 기술 역량 등을 종합적으로 분석하여, 최적화된 지원을 제공한다. 이는 프라이버시와 데이터 주권의 문제와 충돌하므로, 강력한 데이터 보호와 투명한 알고리즘 설계가 전제되어야 한다.
• 사회적 돌봄 노동에 대한 재평가: 간병, 육아, 교육 등은 자동화로 대체하기 어려운 분야이며, 이 노동을 사회적 투자로 간주하여 보상 체계를 전면 개편해야 한다. 이는 사회보장의 내용이 단지 금전 지원이 아니라, ‘인간다운 삶의 조건’으로 확대되어야 함을 의미한다.

  결국, 자동화의 시대에 가장 중요한 질문은 ‘기술이 우리를 위해 무엇을 할 수 있는가’가 아니라, ‘우리가 기술을 어떻게 통제할 것인가’다. 기술 민주주의는 이를 위한 윤리적·제도적·문화적 기반을 의미한다.

• 시민 교육의 강화: 모든 시민은 기술의 원리와 사회적 영향을 이해할 수 있어야 한다. 이는 프로그래밍 교육을 넘어, 데이터 윤리, 알고리즘 리터러시, 디지털 비판적 사고 등을 포함하는 교육체계를 필요로 한다.
• 플랫폼 공동체의 조직화: 개별화된 플랫폼 노동자를 지역 단위, 산업 단위로 조직하고, 집단적 협상과 참여를 가능하게 하는 플랫폼 협동조합(platform cooperative) 모델을 활성화해야 한다.
• 기술 의사결정의 민주화: 공공 알고리즘 설계에 시민 패널을 도입하거나, AI 거버넌스 위원회에 일반 시민의 참여를 보장하는 제도를 마련함으로써 기술이 민주주의 아래 위치하도록 해야 한다.

  기술은 도구다. 그것이 희망이 될지, 억압이 될지는 우리가 어떻게 연대하고 결정하느냐에 달려 있다. 자동화는 인간을 위협하는 존재가 아니라, 인간 공동체의 성숙도를 시험하는 계기일 수 있다.