닷새 걸리던 일을 인공지능(AI)의 도움으로 나흘에 끝낼 수 있게 되었다고 하자. 그렇게 아낀 하루는 무엇이 되어야 하는가. 한 사람을 내보낼 근거가 되어야 하는가, 아니면 모두의 노동시간을 줄이는 여유가 되어야 하는가. 같은 생산성 향상이 한쪽에서는 해고의 공포로, 다른 쪽에서는 삶의 회복으로 번역된다. 그 갈림길을 정하는 것은 기술이 아니다. 이익과 위험의 귀속을 정하는 법과 계약이다. AI 시대의 갈등을 흔히 기술 갈등이라 부른다. 그러나 본질은 분배 갈등이다. 자동화가 만든 이익이 어디로 흐르는가, 그 이익을 위해 감수한 위험은 누구에게 떨어지는가. 이 물음은 도덕의 문제이기 이전에 법의 문제다. 이익과 위험의 귀속을 정하는 일이야말로 노동법과 계약법, 사회보장법이 오랫동안 맡아 온 고유한 역할이기 때문이다. 법은 생산성의 도약이 분배의 격변을 부를 때마다 그 한복판에 있었다. 산업혁명의 기계가 노동을 대체했을 때 근로시간과 최저기준을 정하는 법이, 대량생산이 위험을 키웠을 때 산업재해와 사회보험의 법이 생겨났다. AI가 만드는 새로운 잉여 앞에서도 법은 같은 자리에 서 있다. 과거 우리는 이익과 위험의 배분을 상당 부분 계약 자유에 맡겨 두었다. 그러나 자동화의 이익은 한쪽으로 쏠리기 쉽다. AI를 가진 쪽과 일을 잃거나 재교육을 강요받는 쪽의 협상력은 대등하지 않다 황금성다운로드 . 대등하지 않은 협상에 결과를 통째로 맡기는 것은, 법이 자신의 역할을 방기하는 것이다. 더구나 인공지능은 하늘에서 떨어진 것이 아니다. 노동자가 쌓아 온 숙련과 노하우, 곧 암묵지뿐만 아니라 일반 이용자의 삶의 궤적이 데이터로 축적되고 학습된 결과다. 물론 여기엔 기업이 들인 설비와 시스템, 비용도 녹아 있다. 그러니 어느 한쪽의 전유물로 단정할 일이 아니라, AI 사회의 발전에 기여할 수 있는 권리의 귀속과 이익의 배분을 사회적 합의로 정해야 한다. 이익을 강제로 똑같이 나누라는 뜻은 아니다. 법의 역할은 결과의 강제 분배가 아니라, 분배가 공정하게 협상되는 규범의 틀을 마련하는 데 있다. 이를 위한 하나의 그림이 전환 협약이다. 일정 규모 이상의 AI 도입에 앞서 생산성 이익과 고용 영향, 학습에 쓰인 데이터의 기여를 노사가 함께 평가하고, 이익의 일부를 노동시간 단축과 재교육, 고용 안정에 배분하도록 하는 약속이다. 또 하나의 장치는 전환 영향 평가다. 환경이나 개인정보에 미칠 영향을 미리 평가하는 절차가 이미 있듯 AI가 고용과 노동조건에 미칠 영향을 사전에 평가하고 공개하도록 하는 것이다. 평가는 금지가 아니라, 분배의 문제를 협상의 테이블 위로 끌어올리는 절차일 뿐이다. 다만 그 틀이 일률적이어서는 안 된다. 골드몽릴게임 같은 의무라도 영세한 사업장에는 부담으로 되돌아오므로 영향의 크기에 비례해 의무를 지우고 작은 사업장에는 지원과 유예를 함께 설계해야 한다. 반론은 분명하다. 이익을 나누라고 강제하면 기업의 경쟁력이 떨어지고 투자가 해외로 빠져나간다는 것이다. 그러나 사회적 저항과 분쟁, 숙련 인력의 이탈은 그 자체가 기업이 치르는 숨은 비용이다. 명확한 규범은 갈등을 줄여 전환의 속도를 높인다. 분배를 미루면 그 비용은 사회 전체로 번진다. 배제된 이들의 불신은 다음 기술의 도입마저 가로막는다. 편익의 공유는 시혜가 아니라 전환을 지속 가능하게 만드는 사회의 자기 투자다. 법은 무엇을 해야 하는가. 노동법과 계약법, 사회보장법이 자동화의 이익과 위험, 데이터의 귀속을 다룰 논의의 장을 열고, 전환 협약의 법적 근거와 전환 영향 평가의 도입을 논의해야 한다. 핵심은 분배의 결과를 미리 정하는 것이 아니라, 분배가 공정하게 다루어질 절차를 법이 보장하는 것이다. AI의 편익을 시장의 자율에만 맡기면 전환은 갈등이 될 수 있지만 법이 길을 열면 전환은 질서가 된다. 기술은 효용을 만들어 낼 뿐 그 효용을 누구의 몫으로 만들지는 정하지 못한다. 그것을 정하는 것은 언제나 사회였고, 그 사회의 약속을 글로 새기는 것이 법이었다. 환경이 바뀐 지금, 법은 그 오래된 역할을 새로운 무대 위에서 다시 수행해야 한다. 최경진 교수(가천대 법대)·한국인공지능법학회장 일 뿐이다. 다만