업무 현장과 가장 가까운 사람이 의사결정의 중심에 있어야 한다 (2) — AI, 노동, 현장성, 그리고 인간의 주체적 지위에 관하여

업무 현장과 가장 가까운 사람이 의사결정의 중심에 있어야 한다 (2)

— AI, 노동, 현장성, 그리고 인간의 주체적 지위에 관하여

THOSE CLOSEST TO THE WORK MUST BE CLOSEST TO THE DECISION (2) 

On AI, Labor, Proximity, and Human Standing

인공지능(AI)은 단순히 또 하나의 도구로서가 아니라,

업무가 조직되고, 측정되며, 평가되고, 관리되는 방식에

점차 직접적으로 관여하는 주체로서 일터에 들어오고 있습니다.

AI는 일정을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

성과를 모니터링할 수도 있습니다.

채용 결정을 제안할 수도 있습니다.

위험 요소를 예측할 수 있습니다.

생산성을 측정할 수 있습니다.

업무 흐름을 재편할 수 있습니다.

과거에는 전적으로 사람이 수행하던 업무를 자동화할 수도 있습니다.

이러한 역량이 확대됨에 따라, AI가 도입된 일터에서 던져야 할 핵심 질문은

더 이상 단순히 "기계가 무엇을 할 수 있는가?"가 아닐 것입니다.

그보다 더 본질적인 질문은 이것이 될 것입니다.

"기계가 무엇을 하도록 허용할지 결정할 권한과 자격은 누구에게 있는가?"

이 질문은 우리를 기술의 영역 너머로 이끕니다.

권력의 문제로 이끄는 것입니다.

그리고 권력이 인간의 삶에 영향을 미치는 곳이라면 어디서든,

그 결과에 직접적인 영향을 받는 이들이 권력의 행사 과정에서

의미 있는 목소리를 낼 수 있어야 합니다.

그렇기에 다음과 같은 원칙이 미래 일터의

근본적인 토대가 되어야 합니다.

업무 현장과 가장 가까운 사람이 

의사결정의 중심에 있어야 한다.

전도인: 이 순금/이  건 씀

St. GMC Corps

2026년 10월 1일

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가까이에서 얻는 지식도 지식이다

> Proximity Is a Form of Knowledge

현대 조직은 위에서 내려다보는 시각에서 얻는 지식을

매우 중요하게 여기는 경향이 있습니다.

경영진은 조직을 위에서 내려다보고,

경제학자는 시장을 위에서 내려다보며,

엔지니어는 시스템을 위에서 내려다보고,

정책 입안자는 인구 집단을 위에서 내려다봅니다.

인공지능은 어쩌면 지금까지 만들어진 것 중

가장 강력한 '위에서 내려다보는 도구'가 될지도 모릅니다.

인공지능은 방대한 양의 정보를 수집하여

개별 인간은 결코 알아차릴 수 없는 패턴을 포착해낼 수 있습니다.

이러한 지식은 중요합니다.

하지만 또 다른 형태의 지식도 존재합니다.

현장 노동자는 일의 내부에서 그 일을 이해합니다.

간호사는 환자 곁에서 벌어지는 일을 압니다.

교사는 교실 문이 닫힌 뒤 어떤 일이 일어나는지 압니다.

운전자는 도로의 사정을 잘 압니다.

기술자는 매뉴얼과 다르게 기계가 작동할 때 그 기계를 제대로 파악합니다.

창고 노동자는 현장에서 7시간을 보낸 뒤 생산성 목표를 달성한다는 것이

실제로 어떤 느낌인지 체감하며 압니다.

이것은 아래에서 얻는 지식입니다.

즉, 가까이에서 직접 겪으며 얻는 지식입니다.

그리고 이 지식은 단순히 더 많은 데이터로 대체될 수 있는 것이 아닙니다.

기계는 패턴을 알 수 있을지 모릅니다.

하지만 노동자는 그 결과를 압니다.

현명한 조직에는 이 두 가지 지식이 모두 필요합니다.

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결과를 짊어진 사람은 그 결과에 대한 지식을 지니고 있다

> The Person Carrying the Consequence Carries Knowledge

인공지능이 이 문제를 시급한 화두로 만들기 훨씬 전부터,

수년간의 거리 사역은 내게 이 사실을 가르쳐 주었다.

스탠퍼드 인근에서 노숙인 사역을 하던 시절,

나는 자신의 모든 소지품을 짊어진 채 서 있는

한 노숙인 이웃 곁에 함께 서 있었다.

우리 주변에는 부와 교육, 기술적 역량, 토지, 연구 자원,

그리고 제도적 지식이 엄청나게 밀집해 있었다.

정부는 그를 통계에 포함할 수 있었다.

연구자들은 그를 연구할 수 있었다.

데이터베이스는 그를 분류할 수 있었다.

지도는 그의 위치를 ​​파악할 수 있었다.

정책 문서는 그의 상황을 묘사할 수 있었다.

오늘날 AI 시스템이라면 수천 가지 변수를 분석하여

그와 같은 처지에 놓인 사람에게 어떤 일이 일어날지

예측해낼 수도 있을 것이다.

하지만 그의 곁에 서서,

나는 그가 그 어떤 시스템도 갖지 못한

지식을 지니고 있음을 깨달았다.

그는 어디서 자는 것이 안전한지 알고 있었다.

그는 해가 진 뒤 어디서 화장실 문이 닫히는지 알고 있었다.

그는 어디서 잠을 방해받을 수 있는지 알고 있었다.

그는 자신의 소지품을 둘 곳이 마땅치 않을 때

비가 내린다는 것이 어떤 의미인지 알고 있었다.

그는 자신의 삶의 상당 부분을 짊어진 채

사람이 얼마나 멀리 걸을 수 있는지 알고 있었다.

그는 거리의 밑바닥을 몸소 알고 있었다.

어느 대학도 그에게 '노숙'에 관한 학위를 수여하지 않았다.

그럼에도 그는 노숙에 대해 공부하는 것만으로는

결코 얻을 수 없는 지식을 지니고 있었다.

그것은 바로 직접 살아보며 얻은 지식이었다.

그 만남은 내게 거리라는 공간을 넘어선

하나의 원칙을 일깨워 주었다.

즉, 결과를 짊어진 사람은 그 결과에 대한

지식을 지니고 있다는 것이다.

그 말이 사실이라면, 직접 겪은 경험은

결정이 내려진 후에 수집되는 단순한 증언이 아니다.

그것은 결정을 내리기에 앞서 마땅히 존중받아야 할 지식이다.

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노동자는 기계 앞에서 발언권을 가져야 한다

> The Worker Must Have Standing Before the Machine

이 원칙을 인공지능(AI)에 적용해 봅시다.

AI가 노동자의 근무 일정을 변경한다면,

노동자는 일정 관리 시스템에 관한 논의에서 발언권을 갖습니다.

AI가 노동자를 감시한다면,

노동자는 감시의 합리적 범위를 결정하는 데 있어 발언권을 갖습니다.

AI가 성과 평가에 관여한다면,

노동자는 그에 따른 평가 결과를 이해하고

이의를 제기할 수 있어야 합니다.

자동화로 인해 업무가 실질적으로 변화한다면,

해당 업무를 수행하는 이들은 그 전환 과정이 어떻게 이루어져야 할지에 관한

관련 지식을 갖추고 있는 당사자입니다.

AI가 막대한 생산성 향상을 가져온다면,

노동자는 그 성과가 임금, 노동 시간, 인력 배치, 재교육, 고용 안정에

어떤 영향을 미칠지 논의할 정당한 이해관계를 갖습니다.

이는 모든 노동자가 모든 기술적 결정에

반드시 동의해야 한다는 뜻은 아닙니다.

그보다 더 근본적인 의미를 담고 있습니다.

즉, 노동자가 기술적 통제의 단순한

대상이 되어서는 안 된다는 것입니다.

노동자는 그 과정 안에서 발언권을 가져야 합니다.

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인간 참여에서 작업자 참여로

> From Human in the Loop to Worker at the Table

책임 있는 AI 논의에서 자주 강조되는 것은

“인간 참여”입니다.

이는 중요합니다.

하지만 곧바로 다음과 같은 질문이 제기됩니다.

어떤 인간을 말하는 걸까요?

기업은 기술적으로는 인간 참여를 하고 있지만,

시스템의 영향을 가장 많이 받는 사람들은 시스템 밖에 있는 경우가 있습니다.

경영진은 기술을 승인할 수 있습니다.

엔지니어는 시스템을 감독할 수 있습니다.

관리자는 시스템의 권장 사항을 해석할 수 있습니다.

하지만 평가 대상인 작업자는 의미 있는 발언권을 갖지 못할 수 있습니다.

따라서 인간의 감독은 반드시 인간의 참여를 의미하는 것은 아닙니다.

AI 기반 업무 환경은 단순히 인간 참여를 넘어

작업자를 참여시키는 방향으로 나아가야 합니다.

이는 의미 있는 참여를 위해 충분히 초기 단계부터 참여해야 한다는 것을 의미합니다.

기술 배포는 너무나 자주 다음과 같은 익숙한 순서를 따릅니다.

먼저 설계.

두 번째 배포.

세 번째 설명.

마지막에 의견 수렴.

작업자에게 의견을 구할 때쯤이면,

중요한 결정은 이미 내려진 경우가 많습니다.

더 나은 순서는 다음과 같습니다.

먼저 의견 수렴. 문제를 함께 파악하십시오.

신중하게 설계하십시오.

책임감 있게 배포하십시오.

함께 평가하십시오.

배포 후에야 근로자들과 협의한다면,

참여는 단순한 설명에 그칠 수 있습니다.

배포 전에 근로자들이 참여한다면,

협의는 거버넌스로 이어질 수 있습니다.

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알고리즘이 협상장에 들어섰다

> The Algorithm Has Entered the Bargaining Room

수 세대에 걸쳐 노동 협상은 임금,

근로 시간, 복리후생, 안전, 인력 배치, 작업 조건 등을 다뤄왔습니다.

인공지능은 또 다른 주제, 즉

알고리즘의 권위를 제기합니다.

협상 테이블에서는 다음과 같은 질문들이 점점 더 중요해지고 있습니다.

고용주는 어떤 데이터를 수집할 수 있는가?

수집한 데이터는 얼마나 오래 보관할 수 있는가?

자동화 시스템이 징계에 기여할 수 있는가?

근로자는 알고리즘 평가에 이의를 제기할 수 있는가?

고용주는 AI가 고용 결정에 중대한 영향을 미칠 때 이를 공개해야 하는가?

자동화된 추천이 잘못되었을 때 누가 책임을 져야 하는가?

기술이 근로자의 역할을 변화시킬 때 근로자는 어떻게 재교육을 받아야 하는가?

생산성 향상은 어떻게 분배되어야 하는가?

이러한 질문들은 단순히 기술적인 문제에 그치는 것이 아닙니다.

이러한 질문들은 직장 내 권력 분배와 관련된 노동 문제입니다.

따라서 알고리즘은 협상장에 들어섰습니다.

노동 운동은 코드의 결과에 대해 협상하는 방법을 배워야 합니다.

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보이지 않는 관리자

> The Invisible Manager

노동자의 실질적인 참여가 없다면,

AI는 새로운 형태의 권위를 만들어낼 수 있습니다.

바로 '보이지 않는 관리자'입니다.

이런 질문을 던진다고 상상해 보십시오.

왜 내 근무 시간이 줄었을까?

왜 내 성과 점수가 떨어졌을까?

왜 나는 승진하지 못했을까?

왜 나는 감시받고 있을까?

왜 나는 '주의 대상'으로 분류되었을까?

왜 내 직책이 사라졌을까?

그리고 이런 대답을 듣는 상황을 말입니다.

"시스템이 그렇게 결정했습니다."

그 문장이 AI가 도입된 일터에서

최종적인 답변이 되어서는 안 됩니다.

시스템이 스스로 일터에 들어온 것이 아니기 때문입니다.

사람이 그것을 선택했습니다.

사람이 그것을 구매했습니다.

사람이 그것을 학습시키거나 설정했습니다.

사람이 무엇을 측정할지 결정했습니다.

사람이 그 결과물에 어느 정도의 권한을 부여할지 정했습니다.

그러므로 책임은 여전히 ​​사람에게 있습니다.

기계가 책임이 사라져 버리는 곳이 될 수는 없습니다.

누군가는 여전히 이렇게 말할 수 있어야 합니다.

"내가 책임지겠습니다."

누군가는 설명할 수 있어야 합니다.

누군가는 개입할 수 있어야 합니다.

누군가는 재고할 수 있어야 합니다.

인간의 존엄성을 위해 필요하다면

누군가는 그 과정을 멈출 수 있어야 합니다.

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새로운 비대칭성

> The New Asymmetry

AI는 또 다른 위험을 초래합니다.

조직은 노동자에 대해 점점 더 많은 것을 파악하게 되는 반면, 노동자에게 조직은 갈수록 불투명한 존재가 될 수 있습니다.

시스템은 노동자의 출근 시간을 파악할 수 있습니다.

업무 처리 속도도 알 수 있습니다.

의사소통 패턴도 파악할 수 있습니다.

오류율도 알 수 있습니다.

성과 이력도 파악할 수 있습니다.

한 노동자를 수천 명의 다른 노동자와 비교할 수도 있습니다.

심지어 노동자 자신도 인지하지 못하는 사이에

그들의 행동 패턴을 추론해낼 수도 있습니다.

하지만 정작 노동자는 자신을 평가하는 시스템에 대해

거의 아무것도 알지 못할 수 있습니다.

이는 가시성의 비대칭성을 낳습니다.

기계는 노동자를 파악하고 있습니다.

노동자는 기계를 알지 못합니다.

이러한 불균형은 우리가 우려해야 할 문제입니다.

조직이 개인에 대해 더 많은 정보를 알 수 있을수록,

그에 상응하는 투명성, 자제, 책임성, 그리고 이의 제기 권한 보장과 같은 의무 또한 더욱 강화되어야 합니다.

노동자에게는 보이지 않는 권력 앞에

노동자의 모든 것이 낱낱이 드러나는 상황이 되어서는 안 됩니다.

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생산성이 궁극적인 문제는 아니다

> Productivity Is Not the Final Question

인공지능은 막대한 생산성 향상을 가져올 수 있습니다.

예를 들어, AI의 도움을 받은 노동자 한 명이

과거에는 세 사람이 필요했던 일을 해낼 수 있다고 가정해 봅시다.

기술적 효율성 측면에서 볼 때,

이는 놀라운 성과일 수 있습니다.

하지만 효율성이 사회적 문제에 대한 해답을 제시하는 것은 아닙니다.

그로 인해 얻은 성과는 어떻게 될까요?

임금이 오를까요?

노동 시간이 줄어들까요?

가격이 내려갈까요?

이윤이 늘어날까요?

두 명의 노동자가 해고될까요?

아니면 재교육을 받게 될까요?

남은 노동자가 세 사람 몫의 업무를

떠맡게 될까요?

증가한 생산성의 일부를 사회가 가져갈까요?

아니면 노동자가 가져갈까요?

기술은 수확물을 만들어낼 수 있습니다.

하지만 그 수확물을 누가 가져가야 할지를 공정하게 결정할 수는 없습니다.

그것은 인간이 내려야 할 결정입니다.

따라서 AI가 생산성을 획기적으로 높일 것이라는 이야기를 들을 때마다, 우리는 즉시 다음과 같은 질문을 던져야 합니다.

누가 그 수확물을 얻는가?

생산성 향상의 결실은 저절로 분배되지 않습니다.

그것을 분배하는 것은 권력입니다.

바로 그렇기 때문에 노동자의 참여는 기술 진보를 가로막는 장애물이 아닙니다.

오히려 노동자의 참여는 기술 진보가

인류 전체의 보편적인 발전으로 이어질지 여부를 결정하는 중요한 요소입니다.

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거리는 직장의 하류에 있다

> The Street Is Downstream From the Workplace

거리는 인공지능과 노동에 관련된 또 다른 중요한 교훈을 내게 가르쳐 주었다.

거리는 직장의 하류에 있다는 것이다.

사람이 길거리에 나타나는 데에는 대개 과거의 흔적이 있다.

근무 시간이 줄어들었을 수도 있고,

일자리를 잃었을 수도 있고,

월세가 올랐을 수도 있고,

저축이 사라졌을 수도 있고,

건강이 악화되었을 수도 있고,

관계가 파탄났을 수도 있고,

차량이 임시 거처가 되었을 수도 있고,

임시 거처마저 사라졌을 수도 있다.

그러다 어느 날 사회는 텐트 하나를 발견하고

그 문제를 '노숙'이라고 명명한다.

하지만 거리는 우리에게 이야기를 거꾸로 읽어보라고 한다.

텐트가 나타나기 전에 무슨 일이 있었을까?

모든 경우가 같은 경로를 거치는 것은 아니며,

노숙에는 여러 가지 원인이 있다.

하지만 더 큰 교훈은 변하지 않는다.

경제적 결정은 인간의 삶 전체에 영향을 미친다.

직장에서의 결정은 직장 안에만 머무르지 않는다.

그러므로 인공지능이 노동을 재편할 때,

우리는 기업 생산성에 어떤 일이 일어나는지뿐만 아니라

하류에서 어떤 일이 일어나는지도 살펴봐야 합니다.

가계는 어떻게 될까요?

임대료는 어떻게 될까요?

공동체는 어떻게 될까요?

존엄성은 어떻게 될까요?

대안이 생겨나기 전에 일자리가 사라지는 사람들은 어떻게 될까요?

기술 변혁의 결과는 결국 주소를 갖게 됩니다.

때로는 천막을 갖게 되기도 합니다.

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지도는 거리를 필요로 한다

> The Map Needs the Street

인공지능은 문명에

점점 더 정교한 지도를 제공합니다.

생산성을 보여주는 지도.

위험을 보여주는 지도.

행동을 보여주는 지도.

소비를 보여주는 지도.

건강을 보여주는 지도.

경제 활동을 보여주는 지도.

지도는 지상에서는 보이지 않는 패턴을

볼 수 있게 해주기에 가치가 있습니다.

하지만 모든 지도는 무언가를 빠뜨립니다.

지도는 어떤 사람이 어디서 잠을 자는지 알 수 있습니다.

하지만 그 이유는 당사자만이 압니다.

모델은 노동자의 생산성이 떨어졌다는 사실을 알 수 있습니다.

하지만 노동자는 목표 자체가 비합리적이었다는 사실을 압니다.

시스템은 환자를 고위험군으로 분류할 수 있습니다.

하지만 간호사는 데이터가 아직 포착하지 못한 무언가를 알아차릴 수 있습니다.

우리에게는 위에서 얻는 지식이 필요합니다.

동시에 아래에서 얻는 지식도 필요합니다.

지도는 거리를 필요로 합니다.

모델은 노동자를 필요로 합니다.

기관은 이웃을 필요로 합니다.

어느 한쪽의 관점만으로는 충분하지 않습니다.

지혜는 그 두 관점이 만날 때 시작됩니다.

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'근접성'은 참여할 자격을 부여해야 한다

> Proximity Should Confer Standing

이는 AI 거버넌스에 관한 더 포괄적인 원칙으로 이어집니다.

어떤 결정의 결과와 더 가까이 있는 사람일수록,

그 결정을 만들어가는 과정에 의미 있게 참여할 권리 또한 더 강력해야 한다는 것입니다.

절대적인 권한을 의미하는 것은 아닙니다.

자동적인 거부권을 뜻하는 것도 아닙니다.

전문성을 배척하자는 것도 아닙니다.

'참여할 자격(standing)'을 말하는 것입니다.

자신의 의견을 개진할 권리.

관련 정보에 접근할 권리.

질문할 권리.

중대한 결정에 대해 이의를 제기할 권리.

자신의 생계와 존엄이 걸린 문제에

의미 있게 참여할 권리.

가깝다고 해서 누구나 오류를 범하지 않는 것은 아닙니다.

하지만 멀리 떨어져 있다고 해서 누구나 모든 것을 아는 것도 아닙니다.

엔지니어에게는 노동자가 필요합니다.

의사에게는 환자가 필요합니다.

정책 입안자에게는 시민이 필요합니다.

기관에게는 지역사회가 필요합니다.

모델에게는 현실이 필요합니다.

그리고 기술적 지능에게는 인간의 양심이 필요합니다.

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이웃은 반드시 계산에 포함되어야 합니다.

> The Neighbor Must Enter the Calculation

복음은 우리에게 또 다른 어휘를 제시합니다.

시장은 소비자라고 말할 수 있습니다.

기업은 노동자라고 말할 수 있습니다.

데이터베이스는 사용자라고 말할 수 있습니다.

정부는 수혜자라고 말할 수 있습니다.

알고리즘은 위험이라고 말할 수 있습니다.

토지 지도는 임시 거주지라고 말할 수 있습니다.

하지만 복음은 우리에게 반복해서 또 다른 단어를 제시합니다.

바로 이웃입니다.

이웃은 추상적인 개념을 깨뜨립니다.

이웃은 계산에 다시 얼굴을 가져다 놓습니다.

이웃은 효율성 지표가 묻지 않는 것을 묻습니다.

"이 사람에게 무슨 일이 일어나는가?"

이 질문은 효율성을 없애는 것이 아닙니다.

효율성에 도덕적 경계를 부여하는 것입니다.

기술 발전을 거부하는 것이 아닙니다.

발전이 누구에게 이익이 되는지 묻는 것입니다.

인공지능에 반대하는 것이 아닙니다.

지능이 인간의 존엄성에 책임을 져야 한다고 주장하는 것입니다.

선한 사마리아인은 길가에 쓰러진 사람을 만났습니다.

다른 사람들도 그를 보았습니다.

사마리아인은 가까이 다가갔습니다.

보는 것에서 가까이 다가가는 것으로의 전환은 모든 것을 바꾸어 놓았습니다.

근접성은 정보를 책임감으로 바꾸어 놓았습니다.

동일한 원칙이 기술 거버넌스에도 적용됩니다.

시스템의 영향을 받는 사람들은 시스템을 설계하고 관리하는 사람들과 멀리 떨어져 있어서는 안 됩니다.

그리고 시스템을 설계하는 사람들은 결과로부터 너무 멀리 떨어져 인간이 변수로 전락하는 일이 없도록 해야 합니다.

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사람을 의사결정 과정에서 배제하지 마십시오

> Do Not Design People Out of the Room

그러므로 AI 시대의 가장 단순한 원칙 중 하나는

아마도 다음과 같을 것입니다.

사람을 의사결정 과정에서 배제한 채

그들에 관한 결정을 내리지 마십시오.

현장의 노동자를 논의의 장으로 부르십시오.

간호사를 부르십시오.

기술자를 부르십시오.

교사를 부르십시오.

환자를 부르십시오.

지역사회를 부르십시오.

결과의 당사자를 부르십시오.

이웃을 부르십시오.

모든 사람이 모든 것을 결정해야 하기 때문이 아닙니다.

의사결정의 구조 속에 그 결과와 함께 살아가는 사람들이 빠져 있다면,

지능은 위험할 정도로 불완전해지기 때문입니다.

현장과의 접점 없는 전문성은 눈먼 상태가 될 수 있습니다.

발언권 없는 현장 밀착은 무력해질 수 있습니다.

우리에게는 그 두 가지가 모두 필요합니다.

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최후의 척도

> The Final Measure

기계는 더 뛰어난 능력을 갖게 될 것입니다.

더 많은 것을 보고,

더 많이 계산하고,

더 많이 예측하며,

더 많이 기억할 것입니다.

어쩌면 오늘날에는 불가능해 보이는 정밀함으로

인간 활동의 패턴을 파악해낼지도 모릅니다.

하지만 다른 곳에서 시작되는 지식은 여전히 ​​남을 것입니다.

환자의 곁에서,

교실 안에서,

공장 현장에서,

운전석에서,

작업대에서,

고가도로 아래에서,

거리 위에서,

회의가 끝난 뒤 결정을 짊어지고 살아가야 할

그 삶의 현장 속에서 말입니다.

그 지식은 중요합니다.

그리고 그 지식을 가진 사람 또한 중요합니다.

그러니 AI가 일터를 변화시키기 전에, 노동자의 목소리에 귀를 기울이십시오.

알고리즘이 업무를 평가하기 전에, 그 업무를 이해하십시오.

생산성 향상을 축하하기에 앞서,

그 결실을 누가 가져가는지 물으십시오.

기계에 책임을 넘기기 전에,

끝까지 책임을 져야 할 사람이 누구인지 확인하십시오.

무언가를 '진보'라 부르기 전에,

그것이 가져올 결과를 끝까지 추적해 보십시오.

그리고 위에서 아래로 미래를 설계하기에 앞서,

그 미래를 살아가야 할 사람들의 이야기에 귀를 기울이십시오.

AI 시대 일터의 가장 큰 과제는 단순히

기계가 인간의 업무에 참여할 만큼 지능을 갖추게 될 것인가 하는 문제가 아닙니다.

그것은 기술적 지능이 인간의 위상을 침묵시키지 않도록

인간의 제도가 충분한 지혜를 발휘할 수 있을 것인가 하는 문제입니다.

기계는 패턴을 알지 모르지만,

노동자는 그 일을 압니다.

모델은 확률을 알지 모르지만,

사람은 그 결과를 압니다.

지도는 길을 알지 모르지만,

이웃은 상처를 압니다.

이러한 지식들을 하나로 모으십시오.

현장의 목소리에 힘을 실어주십시오.

책임은 인간의 몫으로 남겨두십시오.

기술적 진보가 모두가 함께 누리는 인간적 진보가 되게 하십시오.

그리고 결과와 가장 가까이 있는 사람들을

결정 과정에서 가장 소외된 사람들로 만들지 마십시오.

업무와 가장 가까이 있는 사람이

결정과도 가장 가까이 있어야 합니다.

가까이 있다는 것 자체가 곧 지식이기 때문입니다.

참여한다는 것 자체가 곧 존엄이기 때문입니다.

그리고 일의 미래는 단순히 자동화되는 것이 아니라,

함께 만들어가는 것이어야 하기 때문입니다. 

전도인: 이 순금/이  건 씀

St. GMC Corps

2026년 10월 1일

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