안전뉴스 : 인공지능 코딩 에이전트로 산재 예측 초기 모델 개발, 산재 예방 효과성 제고 기대

고용노동부는 3월 13일 ‘우리 노동부 인공지능 전환(AX) 세미나’를 열고, 공무원이 직접 인공지능(AI)을 활용해 행정을 혁신한 사례들을 발표했다.

여러 사례 중에서 노동행정인공지능혁신과가 인공지능(AI) 코딩 에이전트인 클로드 코드와 코덱스를 활용해 직접 만든 산재 예측 인공지능(AI) 초기 모델은 300만 개 사업장의 산재와 감독 이력 등 데이터를 학습했으며, 사고 확률이 높은 상위 0.6%(1.9만개)의 위험 사업장을 정밀하게 선별한다.

선별된 사업장에 한정된 산재 예방 인력과 예산을 집중하면 산재를 효과적으로 감축할 수 있을 것으로 기대된다. 아울러 행정의 책임성과 투명성을 확보하기 위해 특정 사업장을 선정한 이유를 논리적으로 제시할 수 있도록 ‘설명가능한 인공지능(Explainable AI)’으로 만들어졌다.

산재 예측 인공지능(AI) 초기 모델의 성능 평가 결과, 인간이 산재 이력 등을 바탕으로 점수를 부여하여 중점 관리 대상 사업장을 정하는 방식에 비해 예측 성능을 52% 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.

2024년 12월 기준으로 활용 가능한 데이터만으로 300만 개 사업장 중 1.9만 개를 선정할 때, 인간이 고른 사업장에서는 2025년에 193만 일의 근로손실일수가 발생한 반면, 인공지능(AI)이 선별한 사업장에서는 101만 일 많은 294만 일이 발생한 것이다.

고용노동부는 산재 예측 인공지능(AI) 초기 모델의 실무 적용 가능성을 정밀하게 검토하고 예측 성능을 고도화할 방침이다. 

* 피처(feature): AI가 미래의 산재 사고 위험을 정교하게 예측하기 위해 분석하는 사업장의 핵심 정보