국판발〔2026〕29호인 국무원 판공청의 인공지능 기술 발전에 적응하고 고용 친화적 발전 모델 구축을 돕는 것에 관한 의견은 2026년 10월 16일자로 작성돼 10월 하순 공개됐다. 6개 분야 18개 과제로 이뤄진 이 문건의 핵심은 기업의 AI 사용을 막는 것이 아니라 고용의 속도에 규율을 세우는 것이다. 기술은 빨리 도입해도 되지만 고용에 미치는 영향은 먼저 따져야 하며, 대체 영향이 큰 프로젝트를 먼저 가동하고 나중에 서류를 채우는 일은 안 된다.
먼저 정해진 방향
의견은 방향을 솔직하게 밝힌다. 고용 우선 원칙을 견지하고 AI의 고용 창출, 전통 직무의 역량 강화, 고용의 질 향상이라는 긍정적 효과를 먼저 끌어내면서, 도입에 따른 고용 대체 영향을 완화한다. 기업으로서는 기획서에 효율과 비용만 적으면 되던 시대가 끝났다는 뜻이다. 어떤 직무가 대체되고, 어떤 직무가 재편되며, 어떤 직무가 새로 생기는지, 그리고 영향을 받는 사람들은 어디로 가는지를 담은 페이지도 필요하다. 이 문건은 특정 산업만을 겨냥한 것이 아니라 전국 각급 정부와 부처를 향한 배치이기도 하다. 인력자원사회보장 부처와 발전개혁 부처가 시행을 총괄하고, 지방은 실정에 맞게 집행하며, 중대 사항은 절차에 따라 보고된다. 기업은 이를 이미 확정된 시행세칙이 아니라 앞으로 나올 지방 세칙과 심사 기준의 전조로 읽어야 한다.
가장 먼저 이 선에 닿는 쪽
가장 먼저 제약을 느끼는 경우는 세 가지다. 첫째는 노동집약적 산업이다. 의견은 이들 산업에서 AI 도입의 범위·강도·속도를 신중하게 파악하고 종사자에 대한 충격을 최대한 줄이며, 노동력이 부족하거나 위험한 환경의 직무에 우선 도입할 것을 요구한다. 둘째는 시장 진입 분야의 프로젝트다. AI 응용 프로젝트가 큰 고용 충격을 초래할 가능성이 있으면 심사 때 고용 위험 평가를 함께 실시하고, 관계 부처가 전직·전환 지원을 총괄해야 한다. 다른 분야의 프로젝트는 실정에 따라 평가하므로 평가 강도는 동일하지 않다. 셋째는 인사관리에서 AI를 쓰는 기업이다. 의견은 알고리즘 남용 등으로 인한 고용 차별, 허위 채용, 프라이버시권·휴식권 침해 같은 위법 행위를 법에 따라 다스릴 것을 요구한다. 노동자 쪽에도 상응하는 장치가 있다. 인간과 기계의 협업 아래 권익 협의·조정 체계를 정비하고, 기업이 노동 보수, 휴식·휴가, 노동안전위생 보호 등 법적 권익을 보장하도록 촉구한다. 유연 고용 인력과 새로운 고용 형태 종사자에게는 도시 직원 기본 양로보험 가입을 권장하고, 새로운 고용 형태 종사자의 직업상해 보장 시범을 확대한다.
기업이 지금 할 수 있는 네 가지 일
첫째, 사용 중이거나 구축 중인 AI 프로젝트에 대해 고용 영향 전수조사를 실시해 직무를 대체·재편·신규 창출 세 가지로 나누고, 노동집약적 부분은 따로 정리할 것. 범위·강도·속도는 도입 일정표뿐 아니라 기획 문서에도 적는다. 둘째, 시장 진입 분야 프로젝트는 심사 전에 고용 위험 평가 자료와 전직 지원안을 준비할 것. 평가는 승인 후에 보충하는 것이 아니다. 셋째, 대규모 도입 전에 실업 완충 기간 제도 구축을 모색할 것. 영향을 받는 노동자에게 미리 알리고 전직·전환 지원을 제공해, 완충 기간을 통지 지연이 아니라 진짜 전직에 쓰도록 한다. 넷째, 채용·관리 알고리즘을 추적 가능하게 만들 것. 선발 기준, 순위 규칙, 데이터 수집 범위에 근거를 갖추고, 프라이버시나 휴식 시간과 관련된 수집은 먼저 적법성 관문을 통과해야 한다. 알고리즘 남용으로 인정되면 쟁점은 기술의 첨단성이 아니라 노동자 권익에 미치는 실제 영향이 된다. 이와 함께 문건에는 고용 창출 측면도 있다. 신직업 개발과 기준 발표를 가속하고 디지털 관리사, 인공지능 엔지니어, 인공지능 트레이너 등의 수요를 확대한다. 인공지능 전문 교육 계획을 실시하고 기능이 전도를 밝힌다는 교육 행동을 심화한다. 중소·영세 기업이 저비용·경량 스마트 업그레이드를 모색하고 작고 빠르고 가볍고 정확한 디지털 제품을 개발하도록 지원하며, 규정에 따라 조건을 갖춘 기업을 고용 안정·확대 금융 지원 대출 대상에 포함한다.
읽기 쉬운 세 가지 경계
첫째, 이 문건은 국무원 판공청의 의견이지 통일된 벌칙을 갖춘 단행법이 아니다. 권장한다, 유도한다는 표현과 심사 때 함께 평가한다는 요구는 효력이 다르다. 모든 조항을 즉각적인 처벌로 읽어도 안 되고, 구속력 없는 제언으로 읽어도 안 된다. 심사 기준과 지방 집행이 따라오면 프로젝트 진행 속도는 실제로 영향을 받기 때문이다. 둘째, 모든 AI 프로젝트가 같은 강도의 평가를 필요로 하는 것은 아니다. 큰 충격이 예상되는 시장 진입 분야 프로젝트는 심사와 병행해 평가하고, 나머지는 실정에 따라 평가한다. 평가는 단계별로 나눠야지 일률적으로 할 수 없다. 셋째, 미국의 규제 형태는 다르다. 예컨대 캘리포니아 SB 947의 징계·해고 제한은 주법 차원의 강한 구속력을 가지며, 적용 대상과 벌칙이 법률 조문에 적혀 있다. 중국의 이 의견을 읽을 때 미국 주법의 결론을 그대로 대입할 수는 없다. 이 대조에 대해서는 사이트 내 캘리포니아 SB 947: 자동 시스템만으로는 징계와 해고를 결정할 수 없다를 참고하면 된다. 위험은 모니터링 고리에도 숨어 있다. 의견은 AI 고용 위험을 대규모 실업 위험 방지·해소 체계에 편입하고, 위험 대응 방안을 총괄해 마련하며, 노사관계 위험에 공동 대응을 강화할 것을 요구한다. 즉, 개별 기업의 인력 조정이 한꺼번에 터져 나오면 그것은 더 이상 기업 내부만의 일이 아니라 지역과 업계의 조기 경보 시야에 들어간다.
앞으로 주목할 점은 지방과 부처가 실정에 맞게를 어떻게 실행 가능한 심사 기준으로 풀어내느냐다. 어떤 시장 진입 프로젝트가 큰 고용 충격에 해당하는지, 완충 기간은 어느 정도가 합리적인지, 전직 지원은 어디까지 해야 충분한지. 통일된 답은 아직 없다. 그래서 기업이 지금 할 수 있는 일은 직무 목록, 평가 자료, 고지 절차를 미리 준비해 기준이 나왔을 때 처음부터 시작하지 않아도 되도록 하는 것이다.
