돌봄 노동자가 설계한 AI 실험 - 미국 가사노동자연합 애스크 아야와 노동자 거버넌스

핵심 메시지

• 미국 가사노동자연합은 도구를 먼저 만들지 않고, 어떤 결정을 누가 내릴지 정하는 거버넌스 구조부터 세웠다.
• 노동자 대표들이 실리콘밸리 기업들을 직접 찾아가 질문을 던지는 '학습 투어'를 거쳐 접근성·다국어·데이터 안전 같은 원칙을 만들었다.
• 애스크 아야는 상대가 가사도우미인지 보모인지 재가 요양보호사인지 알고 답한다는 점에서 범용 챗봇과 다르고, 그 구체성이 신뢰를 만든다.
• 6주 시범 기간에 거의 모든 참여 노동자가 현장에서 조언을 활용했고, 네 명 중 한 명은 임금 인상을 협상해 냈다.
• 데이터를 뽑아 쓰는 대신 노동자 조직으로 되돌리는 구조가 핵심이며, 대화 데이터는 7일 뒤 폐기된다.

쉽게 이해하기

옥스퍼드대 AI 윤리연구소가 연 'AI와 사회적 돌봄 서밋 2026'의 마지막 세션은 미국 사례를 다뤘다. 미국 가사노동자연합은 보모, 가사도우미, 재가 요양보호사 220만 명의 권리를 위해 17년 넘게 활동해 온 조직이다. 패널에는 커네티컷에서 85세 어머니를 돌보며 30년 가까이 현장에 있었던 재가 요양보호사, 노동자 협의회를 이끄는 프로그램 매니저, 그리고 제품 총괄이 함께 올랐다.

이들이 AI에 뛰어든 이유는 낙관 때문이 아니었다. 돌봄은 자동화되기 어려운 일이지만, 그렇다고 노동자가 안전한 것은 아니라는 판단에서였다. 감시, 불투명하고 이의를 제기할 수 없는 자동 결정, 효율을 명분으로 한 배차 자동화, 노동자의 판단을 배제한 돌봄 계획 자동화가 이미 저임금 부문을 위협하고 있었다. 그래서 피해에 대응하는 기존 방식만으로는 부족하다고 보고, 앞질러 자신들의 맥락에 맞는 AI를 만들기로 했다.

특징은 순서였다. 기술 개발에 바로 뛰어들지 않고 먼저 의사결정 구조를 정했다. 2025년 1월 노동자 협의회가 실리콘밸리를 찾아 개발사들에게 직접 질문을 던지는 학습 투어를 했다. 한 참가자는 처음엔 회의적이었지만 가장 많은 질문을 던지며 들여다본 끝에 도움이 될 여지를 봤다고 말했다. 동시에 문제도 보였고, 그 불편한 지점들이 그대로 접근성, 다국어 지원, 데이터 안전 같은 원칙으로 정리됐다.

그렇게 만들어진 애스크 아야는 조직의 온라인 '멤버십 센터' 안에 들어 있는 24시간 다국어 비서다. 1천 명이 넘는 노동자가 우선순위와 말투, 가드레일을 함께 정했다. 학습 투어에서 출시까지 15개월이 걸렸고, 현재는 약 350명이 쓰고 있다. 범용 챗봇과의 차이를 한 참가자는 이렇게 설명했다. 범용 모델은 사용자가 누구인지 모르지만 아야는 상대가 어떤 일을 하는지 알고 답하고, 그 구체성이 신뢰로 이어진다는 것이다.

시범 결과는 구체적이었다. 6주 동안 거의 모든 참여자가 아야의 조언을 실제 현장에서 썼고, 네 명 중 한 명이 임금 인상을 협상했다. 고립된 채 일하는 사람이 임금이나 업무 경계를 두고 어려운 대화를 준비할 수 있게 됐다는 것이 조직이 꼽는 변화다. 다만 아야는 일터 문제로 답변 범위가 좁게 묶여 있고, 이 경계를 어디에 그을지는 AI 워킹그룹이 다른 챗봇과 비교해 가며 계속 조정하는 중이다.

패널이 가장 힘주어 말한 대목은 데이터의 방향이었다. 금융이나 의료처럼 수익성 높은 부문에서는 전문가를 고용해 데이터를 붙이고 사용자 경험을 원재료로 삼아 독점 자산을 만든다. 이 조직은 반대로 수십 년간 쌓인 조직화 경험과 각 주의 권리장전을 학습시켜 '운동의 집단 지혜'를 담았다고 말한다. 대화 데이터는 7일 뒤 폐기되며, 사람 조직가에게 연결되는 경로가 항상 열려 있다. 앞으로 3년간 22만 명, 즉 전체의 10%까지 확산하는 것이 목표다.

주요 인사이트

• '노동자와 함께 만들었다'는 말은 흔하지만, 이 사례에서 공동 개발은 상담이 아니라 의사결정 공유를 뜻했다. 기술이 완성된 뒤에야 더 어려운 질문이 시작된다는 것이 패널의 진단이었고, 그래서 상시 감시 기구로 AI 워킹그룹을 남겨 두었다.
• 데이터 7일 폐기 방침은 사용자 경험을 실제로 나쁘게 만드는 선택이다. 그럼에도 초기에 정한 원칙이 있었기 때문에 그대로 밀어붙일 수 있었다는 설명은, 원칙을 개발 전에 못 박아 두는 일의 효용을 보여 준다.
• 돌봄 노동은 자동화되기 어렵다는 사실이 노동자를 지켜 주지는 않는다. 위험은 일자리 대체가 아니라 감시와 배차 자동화처럼 위험을 노동자에게 떠넘기는 형태로 먼저 온다는 지적이 이 프로젝트의 출발점이었다.
• 개인 비서는 원래 엘리트의 것이었다는 관찰이 방향을 바꿨다. 학습 투어 말미의 미래 구상에서 노동자들이 스스로 '우리도 비서를 가질 수 있다'는 그림을 그리면서, 방어에서 구축으로 전략이 옮겨 갔다.
• 영국 쪽 진행자가 전한 2024년 돌봄 노동자의 말이 이 논의의 배경을 요약한다. 정부가 내 처우를 개선하는 대신 나를 대체할 AI에 돈을 쓰는 것처럼 보인다는 것이다. 누가 도구를 설계하고 누구의 이익을 위한 것인지가 결국 핵심 질문이 된다.

자주 묻는 질문

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