컨텐츠 바로가기

    03.19 (목)

    닻 올린 경사노위…인구위기·AI 전환 따른 노사 상생 주요 의제로

    댓글 첫 댓글을 작성해보세요
    주소복사가 완료되었습니다

    ‘이재명표 1기’ 사회적 대화 재개

    경향신문

    이재명 대통령이 19일 청와대 본관에서 열린 경제사회노동위원회 1기 출범 기념 ‘대통령과 함께하는 노동정책 토론회’에서 발언을 하고 있다. 김창길 기자 cut@kyunghyang.com

    <이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


    특별·의제별 등 7개 위원회 운영
    국민 참여 첫 공론화 방식 도입
    ‘민주노총 불참은 한계’ 지적도

    이재명 정부의 첫 경제사회노동위원회(경사노위)가 19일 출범하면서 2024년 12·3 내란 이후 1년 넘게 중단됐던 노사정 사회적 대화가 재개됐다. 이재명 정부 1기 경사노위의 첫 의제는 인구구조 변화에 따른 일자리다. AI 시대의 일자리 문제도 다룬다.

    김지형 경사노위 위원장은 이날 청와대에서 첫 회의를 개최하고 “경사노위 1기 출범은 우리 사회 격차를 해소하고 균형 성장을 위한 진정한 상생의 전환점이 돼야 한다고 생각한다”고 밝혔다.

    경사노위는 7개 특별·의제별·업종별 위원회를 운영하기로 합의했다. 우선 저출생·고령화 등 인구위기에 대응하기 위해 ‘인구구조 변화와 일자리 공론화 특별위원회’를 구성한다.

    특위는 인구위기에 따른 세대 간 일자리 충돌, 일자리 단절, 일자리 격차 심화 문제를 의제로 세대 상생과 생애주기 일자리 안정, 일자리 양극화 해소 등 방안을 논의한다.

    특위에서는 처음으로 공론화 기법을 도입한다. 노사정 대표자 중심의 합의뿐 아니라 국민이 참여하는 공론화 방식을 통해 국민의 목소리가 직접 반영되도록 하겠다는 것이다. 지역을 순회하는 지역별·권역별 토론회, 타운홀 미팅, 시나리오 워크숍 등을 검토하고 있다. 경사노위는 이를 시작으로 사회적 대화 과정 전반으로 공론화 방식을 확산해 나갈 계획이다.

    5가지 의제별 위원회는 복합전환에 따른 일자리 변화 대응을 위한 현안 과제를 논의한다. ‘인공지능(AI) 전환에 따른 노사 상생위원회’에서는 AI 도입으로 변화하는 일자리 환경에 대응하는 노사 협력 모델을 논의한다. AI로 생길 수 있는 고용불안 해소, 새로운 고용창출, AI 교육훈련 인프라, AI 활용으로 생길 수 있는 사고의 책임 문제, 초과이익 공유 방안, 노동법적 규제 필요성 등이 논의될 것으로 전망된다. 이외에도 ‘청년 일자리 희망위원회’ ‘소규모 사업장 산재 예방 실효성 제고를 위한 산업안전보건위원회’ ‘공무원·교원 노사관계 위원회’ ‘노사관계 제도발전 위원회’가 운영된다.

    업종별로는 ‘석유화학산업 불황에 따른 지역 고용·경제 지원위원회’를 신설한다. 지역 특화 산업 불황에 따라 고용 위기를 겪는 여수 등 지역의 일자리 문제 해결을 위해 실효성 높은 대책을 논의할 계획이다. 계층별로는 청년, 여성, 비정규직, 소상공인 위원회를 운영한다.

    다만 양대노총 중 한국노총만 참여하고 민주노총이 불참하는 점은 한계로 지적된다. 김 위원장은 “당장 경사노위가 출범하며 전부 모시지 못한 건 아쉬운 부분이지만, 때를 기다리겠다”면서 “그럼에도 경사노위에 주어진 법적 책무는 수행하겠다”고 말했다. 그러면서 노동현장에 직접 찾아가며 노동계의 목소리가 누락되지 않도록 최대한 많은 의견을 경청하겠다고 했다.

    김동명 한국노총 위원장은 이날 이 대통령이 언급한 고용 유연성 문제와 관련해 “고용 유연성이 부여되면 노동자들은 일자리 위협뿐 아니라 자기결정권, 지위 등을 다 잃을 것이란 우려가 크다”며 “신뢰와 진정성이 쌓이고, 노동의 힘도 더 커지면 그런 문제에 대해서도 책임감 있고 유연하게 대화에 임하겠다”고 했다.

    최서은 기자 cielo@kyunghyang.com

    ▶ 매일 라이브 경향티비, 재밌고 효과빠른 시사 소화제!
    ▶ 더보기|이 뉴스, 여기서 끝나지 않습니다 → 점선면

    ©경향신문(www.khan.co.kr), 무단전재 및 재배포 금지

    기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
    언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.