AI 기반 채용 시스템이 구직자의 능력을 공정하게 평가하지 못하는 이유는?
안녕하세요. 요즘 채용 시장에서도 AI 기반의 채용 시스템이 구직자를 선별한다고 합니다. AI 채용이 확대됨에 따라서 공정성 문제도 제기가 되는데, 그 원인은 무엇인가요?
안녕하세요. 박준희 전문가입니다.
결국 AI는 채용시스템에서 사람 자체를 빅데이터를 기반으로 평가하는데요. 그렇기에 구직자의 실력이나 평가가 데이터와 다르면 왜곡되어질수도 있는거죠.
감사합니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
인공지능 채용 시스템은 기존 인사 데이터나 평가 기록을 학습해 지원자를 선별하는데 이 데이터에 특정 성별 연령 학력 등 편향이 포함되어 있으며 알고리즘이 그대로 차별을 재생산 할 수있습니다 또한 인공지능은 지원자의 맥락적 특성이나 잠재력을 충분히 반영하기 어렵고 모델의 의사결정 과정이 불투명해 불공정하다는 인식이 생깁니다 결국 데이터 편향 설명 가능성 부족 사람의 판단요소 미반영 등이 인공지능 채용 공정성 문제의 주된 원인이라고할 수 있습니다
안녕하세요. 구본민 박사입니다.
AI 기반 채용 제도가 확대 되면서 공정성 문제가 부각되는 이유는 여러 유형의 편향이 AI 시스템에 내재 될 수 있기 때문입니다. 유형을 간략하게 정리 해보면 다음과 같습니다.
훈련 데이터의 편향
표본 또는 대표성 편향
예측 편향
측정 편향
불투명한 알고리즘
언어 및 표현 방식에 따른 편향
인터뷰 음성 및 악센트 편향
이러한 이유들 때문에 AI 채용 시스템은 의도치 않게 공정하지 못한 결정을 내릴 가능성이 있습니다.
안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. AI도 결국은 데이터를 기반으로 한 프로그램입니다. 이 데이터가 어떤 것을 수집하고 기반이 되었는지에 따라서 AI가 채용에 많은 영향을 줄수 있습니다. 데이터를 통해서 사람을 평가하게 되는데요. 그 데이터가 사람의 말투나 행동 그리고 언어 표현 등 여러가지가 작용될것이고 그중에 AI의 학습 편향에 따라서 그것이 결정될수 있기 때문입니다.
안녕하세요. 하성헌 전문가입니다.
인공지능 ai 기반 채용 시스템이 구직자의 능력을 공정하게 평가하지 않는것은 아직 정확도나 전문성을 파악할 기준이 마련되지 않았기 때문이라고 보입니다. 그리고 사람들이 이러한 상황을 어떻게 준비했는지 등에 대한 것을 판단할 자료나 정보의 기준이 마련되지 않았기 때문이라고 볼 수 있으며, 이러한 것이 해결이 되려면 일정한 시간이 들어서 그 내용을 확충할 필요가 있다고 보입니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
관련 이유로는 편향된 데이터를 기반하여 학습하기 때문에 공정하지 않는 결과가 나올 수 있기 때문입니다.
채용에 대한 효율성은 높일 수 있다고 하지만 공정성을 완벽하게 보장하기에는 한계가 있다고 볼 수 있으며,
이에 따른 주의 깊은 데이터 관리와 투명한 검증이 반드시 필요하다고 볼 수 있겠습니다.