문해력 책 주병기 공정위원장 “하도급연동제 에너지 비용까지 확대 ···산재 관련 직권조사”

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작성자 또또링2 댓글 0건 조회 3회 작성일 25-10-08 08:21

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문해력 책 주병기 공정거래위원장이 30일 “하도급연동제 적용 범위를 에너지 비용까지 확대하고, 산업재해 관련 직권조사로 법 위반 행위를 엄정 제재하겠다”고 밝혔다.
주 위원장은 이날 세종시 건설 하도급 공사현장을 방문해 중소 건설업체 대표와 간담회를 갖고 이같이 말했다. 업계와 소통을 강화하기 위한 ‘릴레이 현장 간담회’ 다섯 번째 순서다.
주 위원장은 “건설산업의 건강한 성장 없이는 우리 경제의 지속 가능한 발전도 기대하기 어렵다. 하지만 우리 경제는 대기업과 경제적 약자인 중소기업 간 격차에서 오는 구조적 리스크가 여전한 상황”이라며 “하도급 현장에서부터 상생 문화 확산이 절실하다”고 말했다.
주 위원장은 하도급대금 보호장치 강화 방안 마련을 약속했다. 주 위원장은 “지급보증제도 등 대금지급 안전망을 대폭 강화하는 방안을 검토하고 있다”고 말했다. 이어 “하도급대금 연동제 적용 범위를 에너지 비용까지 확대하는 방안을 국정과제로 추진할 계획”이라며 “연동제를 교묘히 회피하려는 미연동 합의, 쪼개기 계약 등 탈법행위 감시를 강화하겠다”고 했다.
주 위원장은 건설 현장의 산재에 대해 “안전관리 주체인 원청이 하도급업체에 산업안전 비용과 책임을 전가하는 것이 산재 발생의 구조적 요인으로 작용해왔다”고 지적했다. 이어 “산재 근절을 위해 법 위반으로 얻을 수 있는 이득보다 적발 시 치러야 하는 손실이 훨씬 커지도록 제도를 보완하고, 직권조사를 통해 법 위반 적발 시 엄정 제재할 것”이라고 했다.
가맹점주에게 모바일 상품권 수수료를 떠넘기고, 제빙기 등을 강매한 프랜차이즈 커피 브랜드 ‘메가MGC커피’ 본사가 약 23억원의 과징금을 물게 됐다. 외식업종의 가맹사업법 위반 사건 중 역대 최대 과징금이다.
공정거래위원회는 ‘메가MGC커피’ 가맹사업을 운영하는 앤하우스의 가맹사업법 위반 행위에 시정명령과 과징금 22억9200만원을 부과했다고 1일 밝혔다.
조사 결과, 앤하우스는 2016년 7월부터 동의나 사전 협의 없이 가맹점주에게 모바일 상품권 수수료를 전액 부담시켰다. 2020년 7월 관련 내용을 알리기 전까지 가맹점주는 자신이 수수료를 부담한다는 사실을 알 수 없었다.
가맹점주들은 2018년 1월부터 이듬해 12월까지 상품권 발행액의 11%에 해당하는 2억760만원의 수수료를 부담한 것으로 파악됐다. 자료가 없어 확인이 힘든 기간까지 포함하면 액수는 더 커질 것으로 보인다.
앤하우스는 점주에게 제빙기 등을 강매하기도 했다. 2019년 12월부터 지난 2월까지 제빙기 2종 및 커피 그라인더를 필수 품목으로 지정하고, 두 품목을 본사에서만 사도록 했다. 이를 어기면 상품 공급을 중단하거나 가맹계약을 해지할 수 있도록 했다.
공정위는 두 품목이 시중에서 더 저렴하고 쉽게 살 수 있는 일반 공산품이라 가맹본부로부터 살 필요가 없는 품목이라고 판단했다. 앤하우스는 두 제품을 팔아 26~60%에 달하는 이윤을 남긴 것으로 조사됐다.
또 앤하우스는 2022년 5월 판촉행사를 진행하면서 행사 기간과 소요 비용에 대한 가맹점의 분담 비율, 분담 한도 등을 점주에게 명확히 알리지 않았다.
앤하우스는 ‘연간 프로모션 동의서’를 제출받는 식으로 점주들에게 일괄 동의를 받았다. 이후 약 1년6개월간 가맹점주가 비용을 분담해야 하는 행사를 120차례 실시했다.
이에 대해 앤하우스는 “겸허히 받아들인다”면서도 “현 경영진이 경영권을 인수하기 이전에 발생한 사안”이라고 밝혔다.
앤하우스에 부과된 과징금은 외식업종 가맹사업법 위반 사건 중 역대 최대이다. 공정위의 갑을관계 개선 및 가맹점주 권익 강화 방침이 반영된 것으로 풀이된다.
공정위 측은 “급격히 성장하는 온라인 시장의 모바일 상품권 수수료를 동의나 사전 협의 없이 가맹점주에게 전가한 새로운 유형의 불공정거래 행위를 제재한 것”이라며 “가맹점주 권익 보호를 위해 가맹본부의 불공정 행위를 강력히 제재하겠다”고 밝혔다.
챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.

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