한국 사회는 매년 수많은 산업재해로 인해 깊은 상흔을 안고 있다. 고용노동부 통계에 따르면 2023년 한 해 동안 약 13만 6천 명의 산업재해자가 발생했으며, 이 중 약 2천 명이 사망했다. 특히 광업, 건설업, 제조업에서 사고가 집중되는 양상을 보이며, 이는 특정 업종만의 문제가 아닌 산업 전반의 구조적, 문화적, 기술적 복합성을 드러낸다. 이는 우리 사회가 ‘충분히 안전한 사회’를 만들기 위해 노력하고 있는지에 대한 근본적인 질문을 던지게 한다. 산업안전은 단순히 기술적인 과제를 넘어 사회의 윤리적 성숙과 인문적 성찰을 요구하는 시대적 요청이라 할 수 있다.
이러한 현실을 극복하기 위해 정부는 산업재해 대응 방식을 ‘예방’에서 ‘예측’으로 전환하는 정책적 시도를 본격화하고 있다. 그 중심에는 AI 기술을 활용한 위험 상황 예측 시스템이 있다. ‘제조안전고도화기술개발사업’은 2025년부터 업종별 사고 사례 데이터를 기반으로 AI가 사고 발생 가능성을 사전에 식별하고 조기에 대응할 수 있는 체계를 마련하는 것을 목표로 한다. 초기 적용 업종으로는 이차전지, 석유화학, 섬유 등이 선정되었는데, 이는 단일 사고의 규모가 크고 반복적인 사고 유형이 뚜렷한 업종들의 특성을 반영한 것이다. 예를 들어, 2024년 6월 화성시의 리튬배터리 공장 화재는 31명의 사상자를 내며 산업 현장의 예측 기반 안전 시스템 구축의 시급성을 보여주었다.
AI 기반 안전 시스템은 이미 이론을 넘어 실증 단계에 접어들었다. 수년간 누적된 사고 데이터(예컨대 2017~2021년 사이 끼임 사고 총 3만 8584건)를 기반으로 AI는 위험 상황을 실시간으로 감지하고 판단하는 능력을 키우고 있다. 정부는 ‘제조안전 얼라이언스’를 통해 기업, 연구기관, 지자체가 협력하여 데이터를 공유하고 현장에서 기술을 실증하는 체계를 구축하고 있으며, 이는 기술의 현장 적합성을 높이고 제조 현장의 특수성을 반영하는 데 기여하고 있다. 이러한 노력은 이미 조선업계에서 AI 기반 안전 시스템의 해외 수출로 이어진 사례를 통해 그 효과를 입증하고 있다.
그러나 산업안전은 기술만으로 완결될 수 없다. 공정은 더욱 복잡해지고 작업자는 다양해지며 작업 환경의 변화 속도 또한 빨라지는 현대 산업 환경에서 안전은 더 이상 숙련이나 경험만으로 감당하기 어려운 영역이 되었다. AI와 같은 기술은 이러한 예측과 판단의 공백을 메우는 강력한 수단이지만, 그 기술이 현장에 성공적으로 안착하기 위해서는 현장 작업자들의 목소리가 반드시 반영되어야 한다. 산업안전 기술은 결국 사람을 위한 것이므로, AI는 작업자의 스트레스, 행동 이상, 피로도 등을 감지하고 대응하는 방향으로 설계되어야 하며, 고령자, 외국인 근로자, 신규 인력 등 다양한 취약계층을 고려한 포용적 기술 또한 필수적으로 포함되어야 한다.
궁극적으로 산업안전의 성공적인 구현은 기술, 정책, 그리고 사람이라는 세 가지 요소가 유기적으로 맞물릴 때 가능하다. 아무리 정교한 시스템이 도입된다 하더라도 현장 구성원의 인식과 조직 문화가 변화하지 않는다면 실효성을 담보하기 어렵다. 결국 산업재해를 줄이고 더욱 안전한 사회를 만드는 것은 기술적 진보뿐만 아니라, 안전을 비용이 아닌 책임으로 인식하고 예방을 선택이 아닌 필수로 여기는 사회 전체의 의지와 노력에 달려 있다. 모든 산업 현장의 노동이 생명의 위험과 맞바꾸는 일이 되지 않도록, 기술의 발전을 사람 중심의 안전 문화 구축으로 연결하는 노력이 절실한 시점이다.
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