인공지능 기술이 발전하면서 인간 노동의 많은 부분을 담당하고 있다. 최근 한 회사에서 면접할 때 인공지능을 이용했다고 한다. 인공지능 면접관에 대해서 가장 객관적으로 정확하게 파악할 수 있다는 의견과 인재를 찾기 힘들다는 의견이 대립해 논란이 되고 있다.
나는 인공지능 면접관을 활용해야 한다고 생각한다. 첫째, 면접 기회가 확대된다. 면접을 보려면 회사를 방문해야 한다. 하지만 지방에 사는 사람들이나 이동이 어려운 사람들은 면접을 보기가 힘들다. 따라서 인공지능 면접관을 활용한다면 집에서도 충분히 면접이 가능하기 때문에 많은 사람들이 기회를 얻을 수 있다.
둘째, 인공 지능 면접은 경제성이 뛰어나다. 면접하기 위해서는 회사 역시 많은 돈이 필요하다. 외부에서 전문가를 데려오거나 면접 장소를 마련해야 하기 때문이다. 또한 대면으로 한 사람씩 면접을 한다면 많은 시간이 걸린다. 이와 달리 인공지능을 이용하면 돈과 시간을 절약할 수 있다.
셋째, 인공지능은 객관적으로 면접자를 판단할 수 있다. 면접관은 사람이기 때문에 주관적 견해를 가지고 사람을 뽑을 가능성이 있다. 예를 들어, 인간 면접관은 부모님의 사회적 위치나, 면접자의 학벌, 성별, 인종, 종교 등에 영향을 받을 수 있다. 하지만 인공지능은 빅데이터를 기반으로 판단하기 때문에 신뢰성이 더 높다. 빅데이터는 인공지능이 학습하는데 재료가 되는 교과서 역할을 한다. 다시 말해, 빅데이터는 인공지능이 학습을 하는데 교두보 같은 역할을 한다고 할 수 있다. 빅데이터는 사람들의 주요 관심사나 사회적 트렌드 등 다양한 분야의 많은 정보가 합쳐져 있다. 따라서 인공지능이 빅데이터를 이용한다면 사회적 흐름에 맞는 정보를 이용해 뽑기 때문에 신뢰성이 더 높다.
인공지능 면접을 반대하는 쪽에서는 면접 기회가 오히려 줄어든다고 말할 수 있다. 예를 들어, 아마존은 2014년부터 개발해오던 인공지능 면접 시스템이 여성 지원자들을 차별하는 것으로 드러나 도입을 취소한 사례가 있다. 지난 10년간, 아마존의 인공지능 면접관은 여성보다 남성을 많이 합격시켰다고 한다. 이력서에 여성이라는 단어가 포함된 문구가 있으면 감점시키고 남성적인 동사가 포함되어 있는 이력서에는 유리한 점수를 주었다고 한다.
하지만 이러한 AI 편향성을 교정하고 진단하는 시스템이 계속 발전해 나가고 있다. 대표적으로 미국의 IT 기업인 IBM의 ‘AIF360’, 마이크로소프트의 ‘Fairlearn’, 구글의 ‘Whatiftool’ 등의 AI 공정성 시스템이 있다. 최근 카이스트 인공지능 공정성 연구센터는 이 3개의 기술보다 더 높은 성능의 진단시스템인 ‘MAF 2022’ 개발에 성공했다. 그러므로 이러한 기술들을 사용한다면 더 공정성있고 객관적인 면접을 진행할 수 있을 것이다.
또한 반대 측에서는 인공지능이 면접관을 완벽하게 대체할 수 없다고 주장할 수 있다. 인공지능은 아직 사람들의 감정, 인격 그리고 개성을 이해하지 못한다. 회사에서는 뛰어난 학벌을 가진 사람보다, 학벌은 부족하지만 정직한 태도나 좋은 인성을 가진 사람을 선택하는 일이 종종 있다. 하지만 인공지능은 이런 인간의 인격과 상황을 완벽하게 이해하지 못한다.
하지만 2017년 KAIST의 전산학부 교수팀이 생체 신호를 딥러닝 기술로 분석에 사람의 감정 상태를 파악해주는 ‘인간 감정 파악 시스템’을 개발했다. 이 시스템은 전두엽 부분에서 발생하는 뇌전도를 검출하고 심장 박동 센서를 붙여 생체 신호를 감지한다. 또한 카메라를 이용해 표정의 변화, 자세의 변화등을 파악한다고 한다. 감지한 생체 신호는 감정 상태를 9단계로 나눠 분석한 뒤 행복, 흥분, 기쁨, 평온, 슬픔 등 과학적으로 정의된 총 12가지 감정을 구분한다. 뿐만 아니라 인간이 한번에 여러 감정을 느낄 수 있다는 점을 고려해 영향력이 가장 큰 주된 감정 하나를 도출하도록 했다. 현재 이러한 기술이 심리 치료를 비롯한 정신의학계와 관련 산업계에서 사용되고 있다고 한다. 따라서 이러한 기술을 이용한다면 충분히 인공지능 면접관이 사람을 대체할 수 있다.
마지막으로 반대 측은 획일적인 인재가 양성될 수 있다고 말할 수 있다. 실제로 코로나로 인공지능 면접이 이루어지면서 인공지능 면접 대비 학원들이 생겨나고 있다. 이 학원들은 인공지능 면접관이 선호하는 언어를 알려주는 곳이라고 한다. 따라서 이러한 학원이 많아진다면 모든 사람이 모범답안과 같이 획일화된 기준을 이용해 높은 점수를 받기 위한 대답을 준비하게 될 것이다.
하지만 매년 회사가 원하는 인재상은 바뀔 수 있고 인공지능 기술이 발전해가고 있기 때문에 어떤 단어를 사용한다고 해서 긍정적으로 평가하는 단순한 방법을 사용하지 않을 것이다. 실제로 매일경제의 조사에 따르면 1980년대에서 200년대 초반 사이에 회사들이 원했던 인재상과 현재의 인재상이 다르다고 한다. 인공지능 면접관은 면접자의 말이나 행동을 분석하기도 하지만 동기, 추론, 제어 능력을 담당하는 뇌의 부분인 전전두엽을 측정할 수도 있다. 따라서 획일화된 인재상이 늘어나는 것이 아니다. 또한 관련 학원이 늘어난다는 것은 인공지능 면접관으로 인해 관련 일자리가 늘어나 경제에 긍정적 영향을 끼친다는 이야기이다. 따라서 인공지능 면접관을 사용해야 한다.