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특히 공사비 120억원 이상 대형 건설현장의 점검률이 낮았다. AI가 고위험으로 분류한 120억원 이상 사업장은 9216곳으로 전체 건설업 고위험사업장의 37.7%를 차지했다. 그러나 실제 감독·점검을 받은 곳은 3419곳으로 37.1%에 그쳤다. 나머지 5797곳은 해당 기간 감독·점검 실적에 포함되지 않았다.
공사비 규모별 점검률도 차이를 보였다. 1억원 미만 건설현장은 고위험사업장 1077곳 가운데 399곳(37.0%)이 점검을 받았다. 1억원 이상 20억원 미만은 77.5%, 20억원 이상 50억원 미만은 88.4%, 50억원 이상 120억원 미만은 69.5%였다. 공사비 120억원 이상 대형 현장의 점검률은 건설업 전체 평균보다 26.7%포인트 낮았다.
제조업 등 다른 업종의 점검 실적은 더욱 저조했다. 제조·기타업에서 AI가 고위험으로 예측한 사업장은 37만3567곳이었지만 실제 점검이 이뤄진 곳은 1만9402곳으로 점검률이 5.2%에 불과했다.
사업장 규모별로는 5인 미만 사업장의 점검률이 1.4%로 가장 낮았다. 5인 이상 50인 미만은 6.0%, 50인 이상 300인 미만은 13.1%, 300인 이상은 22.1%였다. 고위험으로 분류된 사업장이 가장 많은 5인 이상 50인 미만 사업장의 점검률도 한 자릿수에 머물렀다.
산업안전보건공단은 약 200개 항목의 데이터를 AI에 학습시켜 사업장별 산업재해 위험도를 산출하는 고위험사업장 예측시스템을 개발해 운영하고 있다. 그러나 이번 자료에서는 AI가 위험하다고 분류한 사업장과 실제 감독·점검 대상 사이에 차이가 있는 것으로 나타났다.
박 의원은 “AI가 고위험 사업장을 예측해도 실제 현장점검과 따로 움직인다”며 “예측 결과가 현장에 제대로 반영되지 않는 것인지, 아니면 예측시스템 자체를 고도화해야 하는 것인지 원인을 면밀히 따져 실제 위험이 높은 사업장에 점검이 집중되도록 해야 한다”고 말했다.
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