노동행정인공지능혁신과가 인공지능(AI) 코딩 에이전트인 클로드 코드와 코덱스를 활용해 직접 만든 산재 예측 인공지능(AI) 초기 모델은 300만 개 사업장의 산재와 감독 이력 등 데이터를 학습했으며, 사고 확률이 높은 상위 0.6%(1.9만개)의 위험 사업장을 정밀하게 선별한다.

선별된 사업장에 한정된 산재 예방 인력과 예산을 집중하면 산재를 효과적으로 감축할 수 있을 것으로 기대된다. 아울러 행정의 책임성과 투명성을 확보하기 위해 특정 사업장을 선정한 이유를 논리적으로 제시할 수 있도록 ‘설명가능한 인공지능(Explainable AI)’으로 만들어졌다.

산재 예측 인공지능(AI) 초기 모델의 성능 평가 결과, 인간이 산재 이력 등을 바탕으로 점수를 부여하여 중점 관리 대상 사업장을 정하는 방식에 비해 예측 성능을 52% 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.

2024년 12월 기준으로 활용 가능한 데이터만으로 300만 개 사업장 중 1.9만 개를 선정할 때, 인간이 고른 사업장에서는 2025년에 193만 일의 근로손실일수가 발생한 반면, 인공지능(AI)이 선별한 사업장에서는 101만 일 많은 294만 일이 발생한 것이다.

현장 공무원이 실무 효율을 높이기 위해 직접 개발한 도구들도 공개됐다. 부산청 강민 노동감독관이 개발한 ‘사운드라이터(SoundWriter)’는 수사 과정에서 확보한 방대한 통화 녹음 파일을 인공지능(AI)이 즉시 텍스트로 변환해주는 도구다. 이를 통해 감독관은 사건 실체를 빠르게 파악하여 노동자의 권익을 신속히 구제할 수 있다.

서울서부고용센터 한이송 주무관은 구직자의 이력과 직무 역량을 바탕으로 체계적인 서류 작성을 지원하는 ‘인공지능(AI) 자기소개서 생성기’를 개발하여 현장 업무에 적용하고 있다. 구직자가 수십 개 기업에 설득력 있는 맞춤형 자기소개서를 제출하도록 도와야 하는 직업상담 공무원 동료들의 호평을 받았다.

고용노동부는 산재 예측 인공지능(AI) 초기 모델의 실무 적용 가능성을 정밀하게 검토하고 예측 성능을 고도화하는 한편, 임금체불 위험 사업장을 선제적으로 관리하기 위한 ‘임금체불 예측 인공지능(AI)’ 개발에도 본격 착수한다. 또한 현장의 우수한 개발 사례가 전국으로 확산될 수 있도록 공무원에게 인공지능(AI) 코딩 에이전트 지원과 교육을 확대할 방침이다.

김영훈 장관은 일상 언어로 영세사업장을 위한 일터 안전 점검 웹사이트를 제작하는 ‘바이브 코딩’을 시연하며 공무원 누구나 국민에게 유용한 소프트웨어를 만드는 미래 행정 모델을 제시했다.

김영훈 장관은 “모든 직원이 능수능란하게 AI를 활용하여 임금체불 사건을 최대한 빨리 해결하고, 산재 취약 사업장에는 족집게처럼 컨설팅과 예산을 지원할 수 있도록 ‘우리 노동부’의 인공지능 전환에 박차를 가하겠다.”라고 강조했다.

[뉴스출처 : 고용노동부]