【 청년일보 】 최근 AI 기술은 산업 전반에 걸쳐 혁신의 상징이 되었다. 생성형 AI, 자율주행, 스마트 제조 분야의 인공지능은 빠른 속도로 상용화되고 있으며, 국가의 디지털 경쟁력과도 직결되고 있다. 그러나 이러한 발전의 이면에는 수많은 저임금 노동자들이 수행하는 데이터 정제와 라벨링 작업, 이른바 '데이터 노동'이 존재한다는 사실이 간과되기 쉽다. 데이터 노동자들은 AI가 효율적으로 작동할 수 있도록 하기 위해 사람의 손을 빌려 데이터를 분류하고 라벨링 한다. 이 과정에서 저임금 노동이 반복됨에도 불구하고 이들은 보이지 않는 존재로 남아 있다. 데이터 노동이란, AI가 학습할 수 있는 형태로 데이터를 구조화·정리하는 작업을 의미한다. 예를 들어, 챗봇이 혐오 표현을 자동으로 감지하도록 만들기 위해서는 수천 개의 폭력적·차별적 텍스트를 사람이 직접 읽고 분류해야 한다. 이러한 작업은 주로 케냐, 방글라데시, 필리핀 등지의 원격 플랫폼 노동자들에 의해 수행되며, 이들은 보통 시급 2달러 이하의 낮은 임금을 받고 고위험 정서노동에 종사하고 있다. OpenAI 역시 GPT 개발 과정에서 케냐의 하청 노동자에게 유해 콘텐츠 라벨링 작업을 맡겼으며, 이는 국제 언
【 청년일보 】 최근 글로벌 시장에서 탄소 중립은 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 유럽연합(EU)을 포함한 주요국들은 기업들에게 공급망 전반의 탄소 배출량을 산정하고 감축 계획을 세우도록 요구하고 있으며, 이는 국제 무역의 새로운 규제로 작용하고 있다. 과거에는 기술력과 가격이 글로벌 시장에서 경쟁력을 좌우하는 주요 요소였지만, 이제는 탄소 배출량 관리와 감축 노력이 필수 조건으로 부상하고 있다. 예를 들어, RE100 캠페인을 통해 글로벌 기업들은 자사의 공급망 파트너들에게 재생에너지를 100% 사용하거나 저탄소 부품을 도입할 것을 요구하고 있다. 애플, 구글과 같은 비제조업 기반의 다국적 기업조차도 자사 공급망 내 제조 공장들에게 엄격한 환경 기준을 적용하고 있다. 이 같은 흐름은 탄소 규제가 단순한 환경 보호의 차원을 넘어, 기업 간 새로운 교섭력의 형태이자 일종의 무역 장벽으로 작용하고 있음을 보여준다. 이와 같은 변화에 효과적으로 대응하기 위해 산업통상자원부는 '산업 공급망 탄소데이터 플랫폼'을 구축하며, 민-관 협력 기반의 체계적인 전략을 수립했다. 2024년 7월 25일, 산업부는 대한상공회의소와 11개 주요 업종별 협회와 함께 '산