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엠넷이용권 구윤철 “노란봉투법 쟁의 요건, 정리해고 등으로 한정”

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작성자 행복이이
댓글 0건 조회 116회 작성일 25-08-22 15:27

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엠넷이용권 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관이 19일 노란봉투법(노조법 2·3조 개정안)상 쟁의 요건을 두고 “정리해고와 같이 근로조건 변경을 필연적으로 수반하는 경우로 한정하려고 한다”고 밝혔다.
구 부총리는 이날 국회에서 열린 기획재정위원회 전체회의에서 기업 경영활동의 핵심 영역도 쟁의 목적에 포함될 수 있다는 야당 우려에 이같이 답했다.
구 부총리는 “노란봉투법에 대해 시중에서 과도한 우려를 하는 걸 이해하지만 노사 관계를 정상화하는 개념으로 봐주셨으면 한다”며 “전문가 논의와 현장 의견 수렴을 통해 기업들의 우려를 불식시키도록 하겠다”고 했다.
노란봉투법은 원청 사용자 책임을 강화하고, 파업 노동자에 대한 손해배상 청구 남용을 억제하는 내용을 담고 있다. 합법적 쟁의행위 대상을 ‘근로조건 결정에 관한 사항’에서 ‘근로조건에 영향을 미치는 사업 경영상의 결정’으로 확대하는 내용도 있다.
재계에서는 공장 증설, 해외투자 등 경영상 결정도 쟁위행위 대상에 포함될 수 있다고 우려해왔다. 이에 정부는 지난달 이를 반박하는 설명자료를 내기도 했다.
구 부총리는 “단순한 투자나 공장 증설, 그 자체만으로는 노동 쟁의에 포함되지 않는 것으로 안다”면서 “우리 기업의 입장을 고려해 세부 가이드라인을 준비하고 있다”고 말했다. 그러면서 “기업들이 우려하지 않는 수준에서 기준을 만들려고 하고 있기 때문에 시중에서 과도하게 의혹을 증폭하는 것은 오히려 국가 경제 발전에 도움이 안 된다”고 했다.
구 부총리는 “정부가 경제를 살리고 노사 관계도 건전한 발전을 이뤄 과거 노조의 약간은 불편한 부분은 정상화하면서 투명하게 하는 게 오히려 경제 발전, 국가 발전에는 더 좋은 방향이 될 수 있다”고 말했다.
더불어민주당은 오는 23일 본회의에서 노란봉투법을 처리할 계획이다.
신세계인터내셔날이 21일 론칭한 신규 여성복 브랜드 ‘자아(JAAH)’의 서울 성동구 팝업스토어에서 모델들이 포즈를 취하고 있다.
더불어민주당이 19일 대통령과 공공기관장의 임기를 일치시키는 ‘공공기관의 운영에 관한 법률’(공운법) 개정안 논의를 본격화했다. 법안의 신속처리안건(패스트트랙) 지정도 시사했다. 김형석 독립기념관장과 이진숙 방송통신위원장 등 윤석열 정부에서 임명된 인사들을 겨냥한 조치다.
김병기 민주당 원내대표는 이날 국회에서 열린 원내대책회의에서 “윤석열의 알박기를 제거해 공공기관을 정상화하겠다”며 “정일영 의원이 대표 발의한 공운법 개정안을 이번 정기국회에 통과시키겠다”고 밝혔다.
정 의원이 지난달 발의한 공운법 개정안은 공기업과 준정부기관 기관장, 감사의 임기를 대통령 임기와 일치하도록 하는 내용을 담고 있다. 개정안은 대통령이 임기를 마치지 못하고 교체되는 경우 공기업 등의 장에 대해 새 정부 출범 후 약 6개월 이내에 직무수행 능력을 평가한 뒤 해임할 수 있도록 했다.
정 의원은 “현행법은 기관장 임기를 대통령 임기와 연동하지 않아 국가 비상사태로 정권이 교체돼도 전임 정부에서 설정한 경영평가 기준과 목표가 유지되도록 하고 있다”며 “이로 인해 국정철학 불일치, 책임경영 약화 같은 부작용이 반복되고 있다”고 밝혔다.
민주당은 공운법 개정안의 신속처리안건 지정도 시사했다. 국회 기획재정위원회 위원장을 국민의힘 소속 임이자 의원이 맡고 있어 관련 논의가 신속히 진행되기 어렵다는 판단에 따른 것이다.
문진석 민주당 원내운영수석부대표는 “본회의 일정이 합의된 오는 27일에 일부 법안을 신속처리안건으로 지정하려고 한다”며 “그중에 공운법 개정안이 포함될 수 있다”고 말했다. 신속처리안건은 최대 330일 안에 처리된다.
여당은 공운법 개정안을 전임 정부에서 임명된 현 기관장들에게도 소급 적용되도록 하는 부칙을 넣는 방안도 검토할 것으로 보인다.
민주당에 따르면 윤 전 대통령의 12·3 불법 비상계엄 선포 이후 전임 정부에서 임명된 공공기관장은 45명에 달한다. 이 가운데 23명은 윤 전 대통령 파면 이후 임명됐다.
아무리 머리를 싸매고 고민을 해도 해결되지 않던 문제의 답이 의외로 산책을 하거나 잠을 자고 난 뒤 떠오르는 수가 있다. 뇌과학자인 정민환 카이스트 교수(64)에 따르면 우리 뇌에는 특정 과제를 수행할 때 활성화되는 ‘과제 네트워크’와 내적 사고를 할 때 활성화되는 ‘디폴트 네크워크’가 있다. 디폴트 네트워크는 우리가 멍하니 쉬고 있을 때도 작동한다. 이 과정에서 자신도 모르게 새로운 아이디어가 떠오르는 것이다.
지난 18일 경향신문사에서 만난 정 교수는 “인간을 다른 동물과 다른 특별한 종으로 만드는 것은 상상력, 창의력, 혁신 능력이며 이는 뇌의 자발적 활동과 밀접한 관계가 있다”고 말했다.
최근 출간된 <기억의 미래>(푸른숲)는 인간만이 지닌 혁신 능력의 원천인 뇌신경망의 구조를 설명한 교양과학서다. 책은 2023년 미국 컬럼비아대학교 출판부에서 나온 의 한국어판으로, 뇌과학에 관심이 있는 독자를 상정했던 영어판과는 달리 뇌과학 지식이 없는 일반인도 이해할 수 있게 구성했다. 뇌의 기억 메커니즘은 컴퓨터와는 다르다. 컴퓨터는 정해진 위치에 정보를 저장하고 필요할 때 그 정보를 꺼낸다. 정보 자체는 저장할 때나 꺼낼 때의 차이가 없다. 뇌에서는 하나의 신경망에 여러 정보가 겹쳐지는 방식으로 정보가 저장된다. 이 때문에 우리 기억은 저장될 때마다 조금씩 바뀌는데, 여기에 인간만이 갖는 창의성의 비밀이 숨어 있다.
인간의 혁신 능력과 관련해서 흥미로운 점은 뇌에서 기억을 담당하는 부위인 해마가 상상에도 관여한다는 점이다. 해마는 사건의 궤적을 저장할 뿐만 아니라 일어나지 않은 사건을 상상할 수도 있다.
“우리의 기억은 과거를 그대로 저장하기보다는 미래를 대비하기 위한 것입니다. 한정된 경험을 바탕으로 시뮬레이션을 하는 거죠. 어떤 사건을 정확하게 기억하는 것보다는 여러 가지 시뮬레이션을 해두는 것이 생존에 훨씬 유리하기 때문일 겁니다.”
시중에는 창의성을 키워준다는 책들이 쏟아지고 있지만, 정 교수는 창의성을 억지로 키울 수는 없다고 말했다. “쉬거나 자고 있을 때도 기억들이 조합이 돼서 새로운 아이디어가 떠오르는 건 누구나 다 가지고 있는 능력입니다. 그렇기 때문에 억지로 키울 수는 없어요. 우리가 할 수 있는 최선은 다양한 분야에 관심을 기울이고 그 안에서 사고의 폭을 넓히는 것입니다. 독서가 가장 효율적인 방법입니다.”
정 교수에 따르면 현행 AI는 1000억개의 신경세포와 100조개의 시냅스를 지닌 복잡한 뇌를 “질적으로 조악하게 모사하는 수준”으로, “질적인 결함을 양(심층신경망의 층수와 엄청난 학습량)과 속도로 메우고” 있다. 뇌의 장점인 직관과 통찰, 공감 능력, 자기반성과 메타인지(생각에 대한 생각) 능력은 갖추지 못했다. 게다가 LED 전구 한 개(20와트)에 필요한 전력이면 충분한 뇌와 달리, AI는 엄청난 전력을 소모한다.
정 교수는 AI가 인간을 지배할 수 있다는 우려에 대해서는 단순히 계산 능력이 앞선다고 해서 인간을 지배할 수 있는 것은 아니라면서도 의사결정 권한을 AI에 과도하게 위임해서는 안 된다고 말했다. “핵무기의 경우와 마찬가지로 AI를 어떻게 설계하고 누가 어떤 목적으로 사용하느냐를 인류가 스스로 결정해야죠.” 정 교수는 기초과학 분야 연구자들이 안정적으로 연구할 수 있는 제도적 지원이 필요하다고 말했다. “젊은 인재들이 의대로 쏠리는 건 안정적인 커리어 경로 때문입니다. 금전적 보상이 크지 않더라도 가슴을 뛰게 하는 연구를 안정적으로 할 수 있다면 연구자의 길을 걷겠다는 학생들이 많습니다. 대학-연구소-기업을 잇는 다양한 경로, 장기적인 펀딩, 연구자 중심 연구소 등 제도적 장치를 마련해야 합니다.”





















































































































































































































































































































































































































































































































































































































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