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'선 넘는 직원 감시 안 된다'··· 캘리포니아 주, 규제 법안 발의

2022.04.22 Matthew Finnegan  |  COMPUTERWOCHE
직장 내 디지털 모니터링과 AI 감시가 점점 더 성행하고 있다. 캘리포니아 주의회는 직원의 권리를 보장하기 위한 포괄적인 보호 조치를 포함하는 법안을 마련 중이다.
 
ⓒThinkstock

캘리포니아 주의회가 직장 내 모니터링 도구에 침해받을 수 있는 직원의 권리를 강화하는 일련의 새로운 규정을 검토 중이다.  

국회의원 애쉬 칼라는 ‘직장 내 모니터링 도구 책임법(Workplace Technology Accountability Act; AB 1651)’을 지난 18일(현지 시각) 발의했다. 사생활과 삶의 만족도에 악영향을 끼칠 수 있는 모니터링 도구의 감시에서 직원을 보호할 수 있는 방안을 마련할 계획이다. 

칼라는 지난 20일(현지 시각) 국회 노동고용위원회에서 새 법안이 "규제가 필요했던 데이터 기반 모니터링 기술의 사용을 합리적으로 제한할 것"이라고 말했다. 그는 "이제 직원 데이터가 남용되는 문제를 다루고 이에 따른 악영향을 방지하는 규제가 필요한 시점이다"라고 덧붙였다. 

디지털 감시 소프트웨어의 사용은 팬데믹 기간 대폭 증가했다. 키로깅(keylogging)이나 웹캠 모니터링 소프트웨어를 설치해 사측에서 재택근무 직원의 생산성과 활동을 추적하려는 수요가 많아졌기 때문이다.  

디지털 모니터링 및 관리는 다양한 직종에 걸쳐 적용되고 있다. 예컨대 사측에서 창고 직원, 트럭 운전사 혹은 공유 모빌리티 운전사의 위취를 추적하고 분석 결과와 알고리즘에 따라 승진, 채용 및 해고 같은 중요한 결정을 내리기도 한다. 

5대 2로 가결된 이 법안은 현재 세출위원회로 넘어가 더 많은 논의를 거칠 예정이다. 법안의 핵심 제안은 다음 3가지이다. 
 
  1. 데이터 수집 및 모니터링 도구를 사용하거나 알고리즘을 구축하기 전에 직원에게 통지하고 직원이 수집된 데이터를 검토하고 수정할 수 있는 권한을 부여해야 한다. 
  2. 모니터링 기술은 업무와 연관된 상황에서만 사용하고 합리적인 비즈니스 관행을 따라야 한다.  
  3. 고용주는 직원의 의견을 반영하여 알고리즘 사용과 데이터 수집의 영향 평가를 수행해야 한다. 잠재적인 위해성과 차별적 영향을 미리 파악하기 위함이다. 

칼라는 이 법안의 의도가 모든 종류의 모니터링 기술을 금지하는 것이 아니며, 규제 대상은 얼굴이나 감정 인식과 같은 "위험한" 도구라고 설명했다. 영국의 노조 단체인 무역연합회(TUC) 또한 이런 도구의 위험성을 제기했다. 연합회는 최근 모니터링 도구에 대한 직원들의 반응을 질의한 조사에서 특정 모니터링 도구의 잠재적 위험성을 경고했다. 

프랜시스 오그레이디 TUC 사무총장은 지난달 성명에서 "직원 감시 기술은 팬데믹이 유행하는 동안 성행했으며 머지않아 통제 불능 상태가 될 위험이 있다"라고 말했다.

이 법안에 반대하는 측에는 캘리포니아 상공회의소가 있다.

캘리포니아 상공회의소 애슐리 호프만 정책 대변인은 "검토해 본 결과 솔직히 이 법안은 실행 불가능하다고 본다"라고 말했다. 그는 새로운 법안이 기업에 과도한 부담을 줄 수 있다고 주장했다. 기업이 수집된 데이터를 저장, 검토하고 제시된 기술 기준을 준수하는 추가적인 과정을 거쳐야 하기 때문이다. 게다가 새로운 규제를 위반할 시 부과되는 최대 2만 달러의 벌금은 소규모 기업에게 큰 부담이 될 수 있다는 우려를 표했다.  

업무 관리 및 모니터링 기술을 규제하는 것은 미국과 유럽의 국회에서 점점 중요한 사안이 되고 있다. 유럽에서 GDPR이 고용주의 직원 데이터 사용을 규정하는 규제를 마련한 데 이어 유럽위원회는 알고리즘에 감독받는 긱 노동자의 권리를 더 강화하는 법안 초안을 최근 발의하면서 규제를 계속 보강 중이다. 

새 법안이 본회의를 통과할 수 있을지는 분명하지 않았다. 만약 통과되어 법으로 제정된다면 모니터링 툴을 사용하는 모든 기업에 적용되며, 캘리포니아를 넘어 다른 국가까지 파급력을 일으킬 수 있다. 캘리포니아주에는 많은 거대 기술 회사들이 있으며, 제정하는 노동자 보호법이 시초가 되어 다른 주까지 퍼지는 경우가 많다. 
 
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