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나눔

[회복적 정의] 정의의 여신의 이미지, 새롭게 바뀌어야

현재 정의의 패러다임은 응보적 정의관을 받아들이고  있습니다. 

하지만 이러한 패러다임은 국가질서에 대한 존엄에 관심을 두는 과거 회귀적 관점이며, 피해자가 원하는 것을 채워주어 피해자의 존엄을 지켜주는 미래지향적 정의관에는 무관심하다는 비판이 일고 있습니다.  


◆ 응보적 정의관



정의를 이야기 할 때, 곧 잘  눈을 가린 채 저울의 균형을 유지하는 여신의 이미지가 언급됩니다. 

예컨대 정당하지 못한 일을 범한 자가 사법시스템의 처벌 절차를 밟게 될 때, 모든 사람들은 평등하게 취급된다고 말할 수 있습니다.  

즉 법 위반이라는 한 쪽 저울의 무게가 처벌이라는 반대쪽 저울의 무게와 균형을 이루게 된다면, 모든 사람에게 정의는 달성되는 겁니다.    

이러한 정의관은 응보적 정의관이라 불립니다. 범인의 범죄의 정도는 범인에게 부과하는 고통의 정도, 예컨대 징역형의 시간에 비례될 때, 정의의 저울은 항상 균형을 유지하게 됩니다.   

그런데 이러한 패러다임의 정의관은 과거를 정리하는 회귀적 정의에 머물 뿐, 공동체의 미래에 희망을 줄 수 있는가라는 의문을 품게 합니다.  

현행의 사법 시스템은 피해자의 회복보다 가해자에 대한 제재에 몰두하고 있습니다. 고통의 부과만이 정의의 저울의 균형을 이룰 수 있다는 패러다임으로,  피해자의 존엄보다 국가의 사법질서의 존엄을 유지하는데 관심을 둘 뿐입니다.

현재 상식으로 통용되고 있는 응보적 패러다임에 도전하는 새로운 정의관이 등장하는 이유입니다.  


◆회복적 정의관

회복적 정의관이라 불리는 새 패러다임은 가해자에게 형벌을 부과하기보다 피해자의 피해 회복에 집중합니다. 피해자의 요구에 귀를 기울이고 피해자가 고통에서 치유되어 원래의 삶으로 돌아가는데 관심을 두고 있습니다. 

이런 맥락에서, 미래 지향적 정의는 대가를 치르는 응보 보다, 피해자의 상처를 치유하는 회복과 관련됩니다. 

가해자에게 어떤 처벌을 가해야 정의의 저울이 균형을 이룰 수 있는가라는 과거에 대한 물음보다, 피해자의 손해를 어떻게 회복할 것인가라는 미래에 대한 질문에 집중합니다.     


◆정의의 여신의 이미지, 새롭게 바뀌어야 

이재용 삼성 부회장의 사면 논란이 뜨겁습니다. 

현행 사법 시스템이 추구하는 정의의 관점에서, 사면 반대 여론이 강합니다. 정의의 저울을 상정할 때, 좌측의 저울에 죄가 위치하면  우측 저울에 이에 상응하는 처벌이 가해져야, 정의의 균형이 이루어진다는 겁니다.  

그런데 그 우측의 저울에 응보의 대가를 두는 것이 공동체의 미래에 희망을 가져 올 수 있는가라는 의문이 따릅니다. 

이부회장의 범법 행위로 인한 피해자는 좁은 의미에서 투자자이며, 넓은 개념으로 국민이라 할 수 있습니다.  

새로운 정의의 패러다임인 회복적 정의의 개념을 여기에 적용해 본다면,  가해자의 처벌을 통해 과거의 문제를 정돈하기보다, 피해자들이 원하는 것을 채워주어 미래의 희망을 안겨 줄 때,  미래지향적 저울의 균형은 달성됩니다.   

즉 이부회장이 잠재성장률을 높이는데 기여한다면, 또한 국제적인 네트워크를 활용하여 백신 생산 기술등을 확보하여 국민들이 코로나의 위험에서 조기에 탈출하게 된다면, 이는 회복적 정의의 균형을 달성하는 길이 될 수 있을 것입니다. 

이제 정의의 여신의 이미지는 새롭게 변경되어야 합니다. 과거의 상태를 정돈하기 위해 눈을 감고 있는 여신에서 미래의 회복, 희망 그리고 전진을 지켜보는  여신으로 바뀌어야 합니다. 

이처럼 정의의 패러다임이 새롭게 바뀔 때, 우리의 공동체는 분열과 갈등에서 통합과 화해의 공동체로 진보될 것입니다. 


<참고문헌>
하워드 웨어, 손진옮김, 「우리시대의 회복적 정의」




[ 역의 혼동(confusion of the Inverse)과 대표성 휴리스틱 ] 잘생겼으니 배우일 거야? 우리가 빠지는 확률 뒤집기 오류 #1. 인사담당자는 “신입사원 지원자 중 김씨는 스펙이 월등하네, 성과가 높은 사원들 중 고스펙비율이 높지. 따라서 스펙좋은 김씨는 업무성과도 좋을 거야. 그래서 이사람을 사원으로 뽑아야 한다.”고 말했습니다. 그러나 김씨의 입사후 성과는 기대에 미치지 못했습니다. #2. 사람들은 “박씨는 조용하고 사고가 논리적이며, AI지식도 해박하다. 그래서 그는 분명 IT 종사자일 거야.”라고 생각했습니다. 하지만 알고보니 박씨는 요식업 종사자였습니다. 단지 어릴 때부터 기계에 관심이 많았을 뿐입니다. 위 두 사례는 일상에서 흔히 발견되는 판단 오류입니다. 오류의 원인은 대상의 겉모습, 곧 전형성만 보고 사람의 정체를 추측하기 때문입니다. 예를 들어 ‘이 사람은 키도 크고 정말 잘생겼으니 그의 직업은 아마도 배우일거야. 왜냐면, 배우는 대부분 키 크고 잘 생겼으니까’등의 대화가 전형성에 기반한 판단 오류입니다. ◆ 겉모습으로 판단할 때 나타나는 ‘역의 혼동’(Confusion of the Inverse) 이들이 범한 오류는 무엇일까요? 바로 ‘역의 혼동’(Confusion of the Inverse)입니다. 사람들은 ‘특정 집단(A) 중 B의 속성을 가질 확률’을 ‘B