Earticle

플랫폼 노동이라는 형태의 작업에서 디지털 인프라는 특정 서비스의 수요와 공급 간의 매칭을 용이하게 하고 알고리즘 관리, 고객 리뷰, 내부 평가, 인센티 브 및 자동화된 의사 결정 시스템을 활용하여 성과를 구성한다. 디지털 전환이 제기하는 다양한 도전 과제는 (i) 근로자의 법적 지위를 정의하는 전통적인 방법 의 적합성, (ii) 노동 규정의 적용 범위가 좁다는 주장, (iii) 기존의 노동 및 사회 보장 패러다임이 노동시장의 변화에 적응할 수 있는지와 같은 중요한 문제에 대 한 격렬한 논쟁도 재점화되고 있다. 2021년, 유럽연합 집행위원회(European Comission)는 최근 유럽의회에서 채택 된 플랫폼 작업에서의 근로 조건 개선에 관한 지침을 위한 이니셔티브를 출범시 켰다. 그리고 2024. 10. 14. 유럽연합이사회(Council of the EU)는 ｢플랫폼 노동 의 노동조건 개선에 관한 지침｣ 을 최종적으로 채택하였다. 지침의 목적은 첫째, 플랫폼작업을 수행하는 사람에 대한 정확한 고용상의 지 위 판단 조치 도입, 둘째, 플랫폼 작업에서 알고리즘 관리의 공정성, 투명성, 안 전 및 책임성 촉진보장, 셋째, 플랫폼노동의 투명성의 개선이다. 이번 지침이 회원국들에게 플랫폼 노동자의 고용상 지위를 결정하는 방법을 제공함으로써 고용관계의 법적 추정이 플랫폼 노동자의 근로조건에 긍정적인 영 향을 미칠 것이라는 점은 부인할 수 없다. 그러나 지침 제5조는 고용관계 추정 의 핵심적 공통 기준이 없는 법률상 추정조항으로 여전히 근로자 추정은 회원국 의 광범위한 입법 재량으로 국내 입법에 입법에 맡길 수밖에 없다. 이것이 현재 유럽연합의 법률 상황의 한계를 여실히 보여주고 있는 것이다. 노동 플랫폼이라는 새로운 현상은 전통적인 노동법의 범주를 사용하여 파악하 기 어렵다. 플랫폼의 역동적인 경제 발전과 우회 전략을 고려할 때, 노동자의 개념을 확장하기 위한 사법 및 법적 이니셔티브는 종종 한계에 도달한다. 따라서 “보편적인 접근을 추구하고 고용상 지위에 관계없이 플랫폼 종사자의 권리를 확 립하는 규제 조치가 추진되어야 한다. 아울러 노동조건을 개선하겠다는 플랫폼 의 약속에 초점을 맞추고 지원해야 한다. 자율규제적 접근은 대중의 압력과 (초) 국가적 조치가 동반된다면 플랫폼에서의 불공정한 노동 조건을 극복하는 데도 기여할 수 있다”는 것이 지침이 내포하고 있는 유럽연합의 인식이라 할 것이다. 우리나라도 최근 플랫폼 종사자를 법적 지원 내지 보호대상으로 규율하기 위 한 노동약자지원법이나 노무제공자법 등이 논의되고 있다. 플랫폼 작업에 종사 하는 자의 법적 지위에 관계없이 플랫폼 작업에 종사하는 사람들의 권리를 명시 한 유럽연합의 이번 지침은 입법을 고려할 때 당연히 참고할 만한 가치가 있다.

In this form of work, known as platform labor, digital infrastructure facilitates the matching of supply and demand for specific services and organizes performance through the use of algorithmic management, customer reviews, internal ratings, incentives, and automated decision-making systems. The various challenges posed by the digital transformation have reignited heated debates on important issues such as (i) the suitability of traditional methods of defining the legal status of workers, (ii) the allegedly narrow scope of labor regulations, and (iii) whether the existing labor and social security paradigm can adapt to changes in the labor market. In 2021, the European Commission launched an initiative for a Directive on improving working conditions in platform work, which was recently adopted by the European Parliament. And on October 14, 2024, the Council of the EU finally adopted the “Directive on improving working conditions in platform work”. The objectives of the Directive are: first, to introduce measures to accurately determine the employment status of persons performing platform work; second, to promote fairness, transparency, safety and accountability of algorithmic management in platform work; and third, to improve transparency of platform labor. By providing guidance to Member States on how to determine the employment status of platform workers, it is undeniable that the legal presumption of an employment relationship will have a positive impact on the working conditions of platform workers. However, it also highlights the limitations of the current legal situation in the EU, where the legal presumption of employment is still left to national legislation, as there are no core common criteria for the presumption of employment. The new phenomenon of labor platforms is difficult to capture using traditional labor law categories. Given the dynamic economic development and circumvention strategies of platforms, judicial and legal initiatives to expand the concept of worker often reach their limits. Therefore, regulatory measures should be promoted that seek “universal access and establish the rights of platform workers regardless of their employment status. They should also focus on and support platforms' commitments to improve labor conditions. Self-regulatory approaches can also contribute to overcoming unfair working conditions on platforms if accompanied by public pressure and (supra-)national action,” the EU's directive recognizes. In Korea, there have been recent discussions on the Labor Vulnerable Support Act and the Labor Provider Act to provide legal support and protection to platform workers. The Directive, which specifies the rights of those engaged in platform work regardless of their legal status, is certainly worth referring to when making legislation.

인공지능(AI)이 단순한 도구의 역할을 넘어 자율적인 에이전트로 진화함에 따라, 조직 내에서 알고리즘 관리(AlgM) 및 인간-AI 협업(HAC)이라는 이중적 역할을 수행하는 비중이 점차 커지고 있다. 기존 연구들이 AI 채택에 주목해 온 것과 달리, 이러한 이중적 역할이 사용자의 AI 사용 패턴 및 업무 성과에 영향을 미치는 세부적인 사회-기술적 메커니즘에 대한 연구는 여전히 미흡한 실정이다. 본 연구는 Benbya et al.(2021)의 프레임워크를 바탕으로 HAC와 AlgM을 맥락(Context), 주체성(Agency), 상호작용(Interaction), 결과(Outcome)의 4개 차원을 포함하는 2차 요인(second-order constructs)으로 개념화하였다. 또한, Mohamed et al.(2024)이 제시한 6가지 핵심 AI 사용 목적을 순차적 경로 모델(sequential path model)에 통합하였다. 128명의 데이터를 대상으로 PLS-SEM을 적용하여, 이러한 구성 요소들이 근접 AI 활용(코드 작성 (W), 일반 정보 (G)), 관계적/평가적 역학(튜링 테스트 (T), 단순 과업 (S)), 운영적 실행(디버깅 (D)), 그리고 최종적으로 성과(How-to (H))에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 연구 결과, HAC와 AlgM 모두 근접 AI 활용을 유의미하게 향상시키는 것으로 나타났으나, 이들은 서로 다른 매개 경로를 통해 작용함이 확인되었다. 특히 PLSpredict 절차를 통해 분석한 결과, 본 모델은 업무 성과(H)에 대해 상당한 예측력(Q2 = 0.524)을 갖는 것으로 입증되었다. 본 연구는 AI에 대한 사회-기술적 관점을 실증적으로 확장하고, 교육자들이 최적의 업무 성과를 도출하기 위해 AI 관리와 협업 측면의 균형을 맞추는 데 필요한 전략적 청사진을 제공함으로써 정보 시스템(IS) 문헌에 기여한다.

As Artificial Intelligence (AI) transcends its role as a mere tool to become an autonomous agent, it increasingly assumes dual roles in AI-augmented organizations: Algorithmic Management (AlgM) and Human-AI Collaboration (HAC). While prior research has examined AI adoption, the granular socio-technical mechanisms through which these dual roles influence learner AI usage patterns and learning performance remain underexplored. Drawing on the framework of Benbya et al. (2021), we conceptualize HAC and AlgM as second-order constructs encompassing four dimensions: Context, Agency, Interaction, and Outcome. We also integrate six core AI usage purposes identified by Mohamed et al. (2024) into a sequential path model. Applying PLS-SEM to data from 128 learners, we examine how these configurations impact proximal AI usage (Write Code (W), General Information (G)), relational/evaluative dynamics (Turing Test (T), Simple Task (S)), operational execution (Debugging (D)), and ultimately, learning performance (How-to (H)). Our results reveal that both HAC and AlgM significantly enhance proximal AI usage, yet they operate through distinct mediating pathways. Notably, the model demonstrates substantial predictive relevance (Q² for H = 0.524) using the PLSpredict procedure. This study contributes to the Information Systems (IS) literature by empirically extending the socio-technical perspective on AI and providing a strategic blueprint for educators to balance AI management and collaboration facets for optimal learning outcomes.

AI가 가져온 수많은 혜택과 편리함의 이면에는 일자리 상실(고용)과 노동자/ 근로자의 보호 및 기본적 권리가 침해될 수 있다(노동)는 두려움 역시 자리한다. 전 세계가 동시에 경험하고 있는 이러한 현상에 대해 미국은 다양한 층위에서 여러 방식을 통해 대응해왔다. 개별 정부기관 차원에서 불법적 AI 사용에 대해 조치를 취하는 경우도 있었고, 노사관계 당사자인 노동조합이 단체교섭 등 자율 규제를 통해 AI의 오남용을 방지하려는 시도도 지속되고 있다. 미국은 아직 유 럽연합처럼 AI를 정면으로 또 직접적･구체적으로 규율하는 법률 형식의 법규범 을 제정하지는 못했다. 그러나 이번 행정명령은, 현재 가장 중요한 기술발전이자 개별 국가를 넘어 인류문명 전체에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 변화 중 하나로 예상되는 AI에 대해, 미국 행정부 차원에서 가장 종합적･포괄적으로 대응하기 위한 시도라는 점에서 그 중요성과 의미가 매우 크다. 이 글에서는 특히 고용･ 노동 분야에서 행정명령이 주목하고 지시한 사항과 개별 정부기관의 후속조치를 간략히 검토하고 우리의 AI･알고리즘 규율에 주는 시사점을 살펴보았다. 향후 유사한 정책과 제도를 준비할 때 유용하게 활용될 수 있기를 기대한다.

Behind the many benefits and conveniences that AI has brought, there are also fears of job losses (employment) and violations of workers' protection and fundamental rights (labour). The United States has responded to this phenomenon, which the rest of the world is experiencing simultaneously, on many levels and in many ways. Individual government agencies have taken action against illegal AI uses, while labour unions have attempted to prevent misuse of AI through self-regulation, including collective bargaining. The US has not yet enacted a legal code in the form of legislation that directly and specifically regulates AI in the same way as the European Union. However, the Executive Order is significant in that it is the most comprehensive attempt to address AI, which is expected to be one of the most important technological developments of our time and one of the changes that could have the greatest impact on human civilisation as a whole. In this article, I briefly review the Executive Order's highlights and directives, particularly in the area of employment and labour, as well as the follow-up actions taken by individual government agencies, and consider the implications for our AI and algorithmic discipline. I hope that this article will contribute to the development of our own laws and policies for the issue of this era.

중국 디지털 경제의 성장은 BAT라고 불리는 바이두(Baidu), 알리바바(Alibaba), 텐센트 (Tencent) 등의 빅테크 기업이 주도하고 있는데, 최근 해당 기업은 자사 플랫폼에서 중소기업과 상생할 수 있는 사업모델보다 독자 생존⋅성장할 수 있는 사업모델을 지향하면서 양극화를 더욱 부추기고 있는 것으로 지적받고 있다. 이에 중국 당국은 빅테크 기업에 대한 반독점 규제 등의 정책 대응을 펼치게 되었다. 이와 같은 상황에서 2022년 1월 4일, 중국 국가인터넷정보판공실, 공업⋅정보화부, 공안부, 국가시장감독관리총국은 공동성명을 통해 2022년 3월 1일자로 ｢인터넷 정보 서비스 알고리즘 추천 관리 규정｣(이하 ‘｢규정｣’)의 시행을 발표하였다. “인터넷 정보 서비스와 관련된 알고리즘 추천 활동을 규범화하고, 사회주의의 핵심 가치관을 증진하며, 국민⋅법인⋅기타 조직의 합법적 인 권익을 보호하며, 인터넷 정보 서비스의 건강한 발전을 촉진하기 위해” 제정된 본 ｢규정｣은 ｢네트워크안전법｣, ｢데이터안전법｣, ｢개인정보보호법｣, ｢인터넷 정보 서비스 관리 방법｣ 과 함 께 중국의 알고리즘 거버넌스 구축에서 주요 역할을 담당할 것으로 전망된다. EU는 2020년 12월 15일 미국 빅테크 기업의 독점구조 개선을 겨냥한 ｢디지털 시장법｣ 초안을 공개하였으며, 미국은 2021년 6월 11일 빅테크 기업에 반경쟁적 행위의 책임을 지우기 위한 5개 법안을 발표하는 등 빅테크 기업의 규제는 전 세계적으로도 뜨거운 이슈로 떠올랐다. 자국 빅테 크 기업의 무분별한 사업 확장에 불만을 표시해온 중국 당국의 빅테크 기업 통제가 ｢규정｣의 시행을 통해 본격화될 수 있을 것으로 예상된다. 각국이 처한 다양한 대내외적 요인에 의해 빅테크 기업에 대한 규제 정도는 달라질 수 있으나, 본 ｢규정｣ 시행 후 알고리즘 규제를 통한 빅테크 기업에 미치는 영향을 연구하여 자국 빅테크 기업 규제 정책에 적용할 가능성도 있을 것이다. 이에 본고에서는 총 6장⋅35개의 조항으로 구성된 ｢규정｣을 ‘제1장 총칙’, ‘제2장 정보 서비스 규정’, ‘제3장 사용자 권익 보호’, ‘제4장 감독관리’, ‘제5장 법률책임’, ‘제6장 부칙’으로 나누어 전문 (全文)을 검토하고 주요 내용을 살펴보았다. 이를 통해 ｢규정｣의 역할과 지위를 상세히 분석하 였으며, ｢규정｣에 대한 중국 내 전문가의 평가를 종합하여 특징을 살피고, 향후 심도 있게 진행 될 알고리즘 거버넌스 연구에 관한 단초(端初)를 제공함과 동시에 우리나라 ‘알고리즘 및 인공지 능에 관한 법률안’에 관한 시사점을 도출하였다.

The growth of China's digital economy has been led by Big Tech companies such as Baidu, Alibaba, and Tencent. Recently, those companies have been avoiding business models that can coexist with small and medium-sized enterprises on their platform, and then they are aiming for a business model that can only grow alone. That way, it is pointed out that the polarization is deepening. As a result, the Chinese authorities began to respond with policies such as anti-monopoly regulations on Big Tech. In a situation like this, a new set of ｢Regulation on Internet Information Service Algorithmic Recommendation Management｣(hereinafter ‘｢Regulation｣’) will come into effect on March 1, the Cyberspace Administration of China, Ministry of Industry and Information Technology, Ministry of Public Security of the PRC, State Administration for Market Regulation announced on Jan 4. ｢Regulation｣ was enacted to standardize algorithm recommendation activities related to Internet information service, promote the core values of socialism, protect the legitimate rights and interests of citizen, legal person, and other organization, promote the healthy development of Internet information services. ｢Regulation｣ along with ｢Cybersecurity Law｣, ｢Data Security Law｣, ｢Personal Information Protection Law｣ and ｢Regulation on Internet Information Service｣ will play a major role in developing algorithm governance in China. On December 15, 2020, the EU released the ｢Digital Market Act (draft)｣ to improve the monopoly structure of Big Tech. On June 11, 2021, the US issued five bills to regulate anti-competitive behavior in Big Tech. As such, regulations on Big Tech have become a hot issue worldwide. With the enforcement of the ｢Regulation｣, it is expected that the Chinese authorities, who were dissatisfied with Big Tech's reckless business expansion, will begin to control Big Tech in earnest. Since each country is in a different position, the degree of regulation on Big Tech can vary. However, after the enforcement of the ｢Regulation｣, there is a possibility to study the effect on Big Tech through algorithm regulation and apply it to the domestic Big Tech regulatory policy. In this article, the ｢Regulation｣ consisting of a total of 6 chapters(‘Chapter 1 General Provisions’, ‘Chapter 2 Information Service Regulations’, ‘Chapter 3 Protection of Users’ Rights and Interests’, ‘Chapter 4 Supervision and Management’, ‘Chapter 5 Legal Responsibilities’, ‘Chapter 6 Supplementary Provisions’) and 35 articles have been examined by dividing them into chapters. Through this, the role and status of ｢Regulation｣ were analyzed in detail, and then characteristics were derived by synthesizing the evaluation of experts in China on ｢Regulation｣. It was intended to provide a basis for future algorithmic governance research.

With the rise of the gig economy in China, platform enterprises have widely adopted algorithmic management to optimize operations. However, its impact on workers’ psychological perceptions and job performance remains underexplored. Drawing on Relative Deprivation Theory (RDT), this study investigates how algorithmic matching (AM) and algorithmic control (AC) influence job performance (JP) among Chinese ride-hailing drivers, emphasizing the mediating role of occupational stigma (OS) and the moderating effect of transformational leadership (TL). The findings indicate that AM enhances JP by reducing OS, whereas AC negatively impacts JP by exacerbating OS. Furthermore, TL mitigates the negative effects of AC while amplifying the positive effects of AM. This study introduces the concept of algorithm-driven relative deprivation, illustrating how technology-induced social comparisons shape occupational stigma. Additionally, it identifies TL as a critical risk-buffering mechanism in algorithmic work environments and underscores the influence of cultural and institutional factors on technology perceptions. These insights contribute to leadership theory, challenge the universality of Western algorithmic management models, and provide practical implications for platform governance and policymaking in the gig economy.

선행연구는 알고리즘 통제를 전통적 고용관계와 차별화하는 플랫폼 노동의 고유한 특징으로 지목했다. 하지만 대부분의 연구가 알고리즘 통제하에서 플랫폼 노동자의 일 경험에 초점을 맞추면서, 플랫폼 업체가 실제로 어떻게 노동자 관리 알고리즘을 설계, 개발, 유지 또는 변경하는지 살펴본 실증연구는 여전히 적은 편이다. 그 결과, 알고리즘 통제를 기존의 작업장 통제기법이 보인 한계를 모두 극복한 기술적 혁신으로 절대화하는 경향이 나타난 반면, 그것이 인적자원관리 이론의 흐름에서 갖는 의미를 탐색하는 작업은 지체되고 있다. 이러한 선행연구의 공백을 메우고자 저자는 알고리즘을 설계하고, 플랫폼 노동자들을 관리하는 플랫폼 기업의 조직 구성원과의 면접조사를 통해 플랫폼 노동자 관리 알고리즘의 진화과정을 이해하고, 그것을 조직통제이론의 맥락에서 이론화하고자 했다. 이를 위해서 우리나라의 대표적인 온라인 크라우드 노동 플랫폼 두 곳을 비교사례연구 대상으로 삼아서 창업초기부터 3~5년간의 성장과정을 종단적으로 분석했다. 먼저, 두 플랫폼의 발전단계를 시장과 제도적 장에서의 위치 변화에 따라 형성기- 성장기-완숙기로 구분했다. 이어서 각 단계에서 나타난 두 플랫폼의 지배적인 온라인 크라우드 노동자 관리방식을 비교분석했다. 구체적으로 각 단계에서 플랫폼이 직면한 제도적 조건을 분석하고 그것이 크라우드 노동자 관리의 목표에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과, 동원-통제-몰입 순서로 관리 목표가 변화한 것을 확인할 수 있었다. 그러한 목표를 실현하기 위한 미시적 수준의 통제방법은 수작업 결과통제-수작업 입력통제 및 알고리즘 결과통제-알고리즘화된 입력․결과․과정통제 순서로 진화했다. 끝으로 각 단계에 등장한 통제방법의 한계에 초점을 맞춰서 전통적인 노동자 관리방식과 알고리즘 관리방식 사이의 관계가 재구성되는 양상을 추가로 분석했다. 결론에서는 본 연구의 분석결과가 플랫폼 노동 및 인적자원관리 연구에 제공하는 이론적 함의와 함께 플랫폼 노동의 불안정성 개선을 위한 정책적 함의를 논의한다.

Scholars have suggested that algorithmic control is a defining feature of platform labor. However, as much of the scholarly interest in platform labor has focused on its implications for labor processes and the precarity of platform workers, little is known about how platform companies design, implement, and maintain algorithmic control. Algorithms have tended to be mystified as the ultimate omnipresent tool for worker control, rather than subject to empirical investigation. Few attempts have been made to theorize algorithmic control in the context of human resource management. To fill this gap in the literature, the present paper examines algorithmic control from the perspective of members of a platform company. Drawing on interviews with organizational members of two micro-task crowdworking platforms in Korea which have been conducted over six years, the author compares how algorithmic control evolved over time in the two platforms. Analysis based on organizational control theory shows that the nature of algorithmic control evolved from simple output control to input control, and to a hybrid form of control that integrates input, output, and process control. Thefindings shed light on the interplay between psychological, organizational, and institutional factors that facilitate or constrain the evolution of algorithmic control. The theoretical contribution of these findings is discussed.

디지털 노동 플랫폼의 구성요소로서 플랫폼 노동의 노무관리에 활용되는 ‘알고리듬 노무관리(algorithmic management)’는 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 디지털 노동 플랫폼 이외 일터로 확산되고 있다. ‘알고리듬 노무관리’는 대상이 되는 노무제공자의 개인 정보 처리를 수반하고, 프로파일링을 포함할 수 있다. 이러한 노동환경은 헌법상 노동기본권에 대한 새로운 접근, 즉 변화하는 헌법현실에서 존엄한 노동을 보장하기 위한 헌법적 방안을 모색할 것을 요구한다. 이에 필자는 본 연구에서 노동 인권과 정보 인권의 컨버전스를 통한 노동자의 존엄한 노동을 보장할것을 주장하며, 이를 뒷받침하기 위해 유럽연합의 관련 법제 및 유권해석 동향을 분석하여 국내적 함의를 제시한다. 유럽연합을 비교연구의 대상으로 삼은 이유는 두 가지이다. 첫째, 유럽연합의 법제는 정보인권이 노동인권으로 기능하는 지점과 방식 및 역할을 구체적으로 보여준다. 둘째, 유럽연합 법제에 등장하고 있는 민간 행위자에 대한 유럽 연합 시민의 권리, 특히 정보권에 기반한 통제와 관련하여 부상하고 있는 ‘디지털 헌정주의(digital constitutionalism)’를 ‘알고리듬 노무관리’에 대한 헌법적 통제 논거로서 검토해볼 필요가 있다. 이는 특히 초국가적 플랫폼으로부터 노동자를 보호함에 있어서 중요한 논거로활용될 수 있다. 이 논문은 구성은 다음과 같다. 먼저 ‘알고리듬 노무관리’가 노동기본권과 개인정보자기결정권의 컨버전스가 필요한 헌법적 맥락을 설명하고 이러한 컨버전스가 우리 헌법에서 갖는 의의를 제시한다. 다음으로 유럽연합의 「일반데이터보호법」, 「플랫폼 노동의 노동조건 개선에 관한 디렉티브」, 「인공지능법」의관련 규정과 이에 대한 유권해석을 통해, 실제로 ‘노동 인권과 정보 인권의 컨버전스’를 통한 ‘알고리듬노무관리’ 규제가 어떻게 구현될 수 있는지 분석함으로써, 우리의 헌법합치적 법제와 해석의 구체적 방향을 모색한다. 이상의 연구를 통해 얻은 결론은 4차 산업혁명으로 표현되는 정보통신기술이 삶의 전 영역에 영향을주는 현대 사회에서 노동에 대한 헌법적 보호는 자본주의 경제체제에서 노동을 통해 생계를 유지해야 하는 인간이 기술 발전으로 급격히 변화하는 노동환경에서 소외되지 않고 인간 존엄을 유지하며 생존을 유지하도록 보장하는 것이어야 한다는 것이다. 우리나라는 제헌헌법부터 현행헌법까지 근로의 권리와 노동3권 등 노동기본권을 일관되게 명시하였고, 헌법재판소도 일찍이 제10조와 제17조로부터 도출되는 개인정보자기결정권을 기본권으로 인정하였다. 그럼에도 우리나라의 노동관계법이나 「개인정보 보호법」에서이러한 사회변화를 반영하여 노동자의 존엄한 노동을 보장하기 위한 규정을 찾아보기 어렵다. 이는 디지털 전환의 시대에 노동권과 개인정보자기결정권을 각각 보장하는 것뿐만 아니라 존엄한 노동을 위협하는헌법현실로부터 이러한 기본권들의 컨버전스를 통해 기본권 주체를 보호하여야 한다는 헌법적 요청이 입법에 반영되지 않은 것이다. 따라서 인간의 존엄한 노동을 보장하는 헌법에 부합하도록 「개인정보 보호법」을 개정하여야 하며, 최근 통과된 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」에도 고용 맥락에서의 인공지능 기반 알고리듬 노무관리에 대한 규제가 반영되는 등 노동자 보호 관련 규정이 ...

As a component of digital labor platforms, ‘algorithmic management’ used for labor oversight in platform work is increasingly extending beyond these platforms as digital transformation accelerates. ‘Algorithmic management’ involves the processing of personal information of labor providers and may include profiling. This labor environment necessitates a new approach to fundamental labor rights under the constitution, seeking constitutional solutions to ensure dignified labor in the evolving legal landscape. In this study, I advocate for the protection of workers’ dignified labor through the convergence of labor rights and information rights. To support this argument, I analyze relevant legislation and interpretative trends within the European Union to present domestic implications. There are two primary reasons for selecting the European Union as a comparative study subject. First, EU legislation explicitly illustrates how and in what ways information rights function as labor rights. Second, it is essential to examine the emerging concept of ‘digital constitutionalism’ related to the rights of EU citizens, particularly the control based on information rights concerning private actors in EU legislation, as a constitutional argument for regulating ‘algorithmic management.’ The structure of this paper is as follows. First, I explain the constitutional context in which ‘algorithmic management’ requires the convergence of fundamental labor rights and the right to self-determination of personal information, and present the significance of this convergence within our constitution. Next, through an analysis of the relevant provisions and interpretations of the EU's General Data Protection Regulation, Directive on Improving Working Conditions in Platform Work, and Artificial Intelligence Act, I explore how the regulation of ‘algorithmic management’ through the ‘convergence of labor rights and information rights’ can be implemented, seeking specific directions for our constitutionally compliant legislation and interpretation. information and communication technology-referred to as the Fourth Industrial Revolution-affects all areas of life, constitutional protection of labor must ensure that individuals who rely on labor for their livelihoods in a capitalist economic system are not alienated in a rapidly changing labor environment due to technological advancements, and that their human dignity is preserved. Our country has consistently defined fundamental labor rights, including the right to work and the three labor rights, from the first constitution to the current one. The Constitutional Court has early recognized the right to self-determination of personal information, derived from Articles 10 and 17, as a fundamental right. However, it is difficult to find provisions in our labor relations laws or the Personal Information Protection Act that reflect these social changes and ensure dignified labor for workers. This indicates that the constitutional imperative to protect individuals’ fundamental rights through the convergence of labor rights and the right to self-determination of personal information-rather than guaranteeing them separately in the era of digital transformation-has not been adequately addressed in legislation. Therefore, the Personal Information Protection Act should be amended to align with the constitution, which guarantees dignified labor for individuals, and regulations regarding AI-based algorithmic management in the employment context should be introduced in the recently passed Basic Act on the Advancement of Artificial Intelligence and the Creation of Trust. Additionally, provisions to protect workers’ information rights should be incorporated into labor relations laws that specify the right to work under Article 32 and the three labor rights under Article 33 of the constitution, and legislation regulating ‘algorithmic management’ in digital labor platforms should also b...

빅데이터를 활용한 증거기반 경영, HR 애널리틱스, 인공지능 기술을 적용한 선발 등 기업의 인사관리 활동에 첨단기술을 활용하려는 움직임이 지속되고 있다. 알고리즘 HRM은 알고리즘에 기반하여인적자원관리 프로세스를 자동화하거나 인사관련 의사결정을 지원해주는 활동을 일컫는다. 본 연구에서는 알고리즘 HRM 도입과 활용을 조직 운영 방식의 관점에서 살펴보고자 한다. 구체적으로, 통제구조와 외부 지향의 두 가지 조직 운영 방식을 중심으로 기업들이 알고리즘 HRM의 유용성과 용이성을 상이하게 인식할 수 있음을 주장한다. 총 329개 국내 기업에 대한 실증분석 결과, 유연성을 추구하는 조직보다 통제의 구조를 추구하는 조직이, 외부 환경에의 적응을 추구하는 조직보다 내부 자원의통합과 조정을 강조하는 기업이 알고리즘 HRM 도입과 활용에 더 적극적임을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 이론적⋅실무적 시사점을 논의하고 향후 알고리즘 HRM 연구의 방향을 제시하였다.

The increasing use of advanced technologies in human resource management, such as big data driven decision making, HR analytics, and AI-enhanced selection processes, is a notable trend. Algorithmic HRM refers to the application of advanced algorithms to automate tasks within human resource management or to facilitate data-driven decision making. This study seeks to investigate the differences in the adoption and utilization of algorithmic HRM among organizations based on organizational management orientations. In particular, this study posits that companies may vary in their perception of usefulness and ease of use for algorithm HRM depending on two distinct management orientations: control structure and external orientation. Based on the empirical analysis of 329 companies, our findings indicate that organizations with a control structure orientation, compared to those valuing flexibility structure, were more likely to adopt and utilize algorithmic HRM. Similarly, our results show that companies prioritizing the integration of internal resources, rather than relying on external environments, tend to be more engaged with algorithmic HRM. Based on these findings, the study discusses theoretical and practical implications and suggests future directions for algorithm HRM research.