고용노동부, 중소사업장 위험성평가에 생성형 AI 도입 추진

• 고용노동부가 중소사업장 위험성평가에 생성형 AI를 붙이는 시스템을 개발 중임

  • 가칭은 ‘산업안전 위험요소 분석’ 또는 ‘OHS 위험요소 분석’
  • 사업장 사진이나 작업 상황 설명을 입력하면 AI가 위험요인을 식별하고 조치사항을 알려주는 방식임
  • 국회가 중소 규모 사업장에서 자기규율형 위험성평가가 형식적으로 운영될 수 있다며 AI 활용 개선책을 요구한 게 배경임

• 시스템은 이미지 분석과 텍스트 분석을 같이 쓰는 구조임

  • 사용자가 건설현장이나 작업현장 사진을 올리고 작업 내용을 입력함
  • AI가 추락, 낙하물, 충돌 같은 위험요소를 자동 식별함
  • 위험 수준을 ‘높음’ 같은 등급으로 분류하고, 예방조치와 점검 체크리스트를 이어서 제시함

• 예시로 든 건 고소작업대를 활용한 외벽 작업임

  • 사진을 입력하면 AI가 “작업자의 추락 위험이 매우 높다”고 판단함
  • 이어서 안전대 착용, 추락방지시설 설치 같은 예방조치를 제시함
  • 산업안전보건법 제42조, 관련 KOSHA GUIDE, 안전교육 영상까지 연결하는 방식으로 구성됐음

• 노동부가 보려는 문제는 ‘위험요인을 못 찾는 사업장’임

  • 위험성평가는 어떤 점이 위험한지 평가하는 것부터 시작함
  • 그런데 안전관리 역량이 부족한 일반 사업장에서는 위험요인 파악 자체가 어려울 수 있음
  • AI는 이 첫 단계에서 “여기 이런 위험이 있어 보인다”라고 알려주는 보조 도구로 설계되는 중임

• 다만 아직 제도 본체에 바로 붙는 건 아님

  • 노동부 관계자는 이 시스템이 현행 위험성평가 제도와 직접 연계되는 것은 아니라고 설명함
  • 현재는 사진이나 상황 설명을 바탕으로 유의해야 할 부분을 보여주는 단계에 가깝다고 봐야 함
  • 법적 책임, 오탐, 미탐, 현장 조건 반영 같은 문제를 해결해야 실제 제도 연계가 가능할 듯

• 개발자 관점에서 보면 멀티모달 AI의 전형적인 공공 실무 적용 사례임

  • 입력은 이미지와 텍스트, 출력은 위험요소·위험등급·예방조치·법령·가이드 링크
  • 단순 챗봇보다 훨씬 어려운 이유는 실제 현장 사진의 품질이 들쭉날쭉하고, 작업 맥락이 사진만으로 다 보이지 않을 수 있기 때문
  • 결국 모델 성능뿐 아니라 사용자 입력 설계, 근거 표시, 전문가 검토 흐름, 책임 범위가 같이 설계돼야 함

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기술 맥락

• 이 시스템은 생성형 AI를 상담 챗봇처럼 쓰는 게 아니라 현장 위험 분석 도우미로 쓰려는 사례예요. 사진과 작업 설명을 같이 받아야 하므로 이미지 이해와 텍스트 이해가 함께 필요해요.

• 중소사업장을 대상으로 하는 이유는 안전관리 인력이 충분하지 않은 곳에서 위험요인 식별 자체가 어렵기 때문이에요. 위험성평가는 예방조치보다 먼저 “무엇이 위험한지”를 알아야 시작되거든요.

• AI가 법령과 KOSHA 가이드까지 연결하는 구조도 중요해요. 단순히 “위험함”이라고 말하는 것보다 어떤 조치를 해야 하고 어떤 기준과 연결되는지 보여줘야 현장에서 바로 쓸 수 있어요.

• 다만 현장 안전은 오답 비용이 큰 영역이에요. 그래서 지금 단계에서는 제도상 판단을 자동화한다기보다, 사업장이 놓치기 쉬운 위험요소를 먼저 짚어주는 보조 도구로 보는 게 맞아요.