AI로 채용 평가시 지원자는 어떤 기준으로써 공정하게 판단되는건지요?
최근에 채용 시장에서 인공지능 기반으로 평가가 확대된다는 얘기가 있던데 요새 불경기다보니 이게 지원자 입장에서는 더욱 절실한 자리라 어떻게 공정하게 이뤄지는지 궁금하더군요. 예전엔 자기소개서의 표현이 지나치게 규격화되었다는 피드백을 컨설팅에서 받았던 적이 있는데 그때 어느 지점에서 기계적 평가가 사람의 맥락을 놓치기 쉬운지 분간하기 어렵더라고요. 이게 객관적인 기준이나 메뉴얼에 따라서 학습된 것인지 공정해야될 자리인만큼 그게 제도적으로도 잘 되어있는지도 궁금해지네요.
ai를 사용하는 이유는 다부분 ai를 이용한 이력서를
거르는 것으로 알고 있습니다. 그리고 작은 자격증이나 경험도 적는 것이 더 유리합니다.
AI는 기본적으로 지원자의 이력서, 자기소개소 등에서 기술,직무경험,역량 등을 분석하여 기업이 요구하는 직군 및 필요 기술에 얼마나 적합한지 평가합니다.
이는 인재상이나 핵심역량 등 기업이 미리 정의한 객관적인 기준에 따라 데이터를 학습한 결과입니다.
AI는 과거 기업의 성공적인 인재 채용 데이터를 학습하여 얻던 지원자가 해당 직무에 고성과를 낼 수 있을지 예측하려고 노력합니다.
문제는 이 학습 데이터에 과거 채용 과정에서 발생했던 편향성이 그대로 반영될 수 있다는 점이죠.
예를 들어 특정 성별이나 출신 지역을 선호했던 데이터로 학습했다면 AI도 모르게 그러한 편향을 학습하여 똑같이 적용할 위험이 있습니다.
AI는 설정된 알고리즘과 데이터에 따라 움직이므로 인가느이 직관저깅ㄴ 판단이나 맥락을 파악하는 데는 한꼐가 있을 수 있습나다.
때로는 이러한 AI 평가의 객관성을 신뢰하기 어렵다는 문제도 제기되기도 합니다.
AI 채용 시스템의 신뢰를 확보하기 위해서는 여러 노력이 필요합니다.
기업의 문화와 인재상이 각기 다르기 때문에 AI가 개별 기업의 적합한 데이터로 학습하고 이를 평가에 적용할 수 있는 기술적 기반이 중요합니다.
또한 고성과자 데이터분만 아니라 다양한 성과를 보인 지원자들의 데이터도 포함시켜 AI 모델이 특정 유형의 지원자만을 선호하지 않도록 해야 합니다.
많은 구직자들이 AI 채용 과정에서 무엇을 준비해야 할 지 모르겠다는 어려움을 겪고 있는데 이는 정보 부족과 평가 방식의 불투명성 때문이죠.
따라서 AI 평가가 어떤 과정을 거쳐 어떤 기준으로 결과가 도출되는지에 보다 구체적이고 투명한 소통이 이루어져야 지원자들이 공정성을 신뢰할 수 있습니다.
알고리즘에 대한 정기적인 감사와 평가를 실시하고 사후적으로 편향을 학습하는 상황을 막기 위한 지속적인 점검과 관리가 필요합니다.
이는 AI 기술의 지속 가능한 발전과 사회적 신뢰를 유지하기 위한 필수적인 조건이기도 합니다.
ai로 채용 평가를 만약 진행한다면 지원자 입장에서는 좀더 공정한 결과가 나올것이라 보입니다.
하지만 면접관이 직접 면접을 하는것보다 그조건이 더 가혹해질수도있는 가능성도 어느정도 내재되어있다고 생각이 드네요.
ai도 어떤 부류의 사람들이 인재인지를 가리는데 이미 사람들이 일상적으로 사람들의 기준을 잡던 학력이나 집안배경등을 볼수있는 부분이니까요.
결국 인간이 만들어낸 수많은 정보를 학습하고 그것에 따라 가는 ai이기 때문에 잘못하면 대인면접보다 불공정한 결과를 초래할수도있다는 말이랍니다.
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