<AI면접과 채용절차공정화법>

○고 이병철 삼성 창업주가 인재채용에서 면접을 중시한 것은 유명한 일화입니다. 그는 입사희망자의 학력은 물론 인상, 세세한 태도까지 심사하는 것도 모자라 관상쟁이를 동원할 정도로 면접을 중시하였습니다. 그의 기업관의 출발은 인재가 기업을 먹여살린다는 것이었습니다. 따라서 이렇게 철저한 면접은 어쩌면 당연한 귀결입니다. 구글의 채용원칙 중에는 ‘유능한 인재는 지구끝까지 가서라도 찾아라.’는 것이 있는데, 구글의 채용원칙을 지하의 이병철 창업주가 본다면 ‘짜샤, 그건 내가 원조야!’라고 빙그레 웃을 듯합니다.

 

○그러나 철저한 면접이라 하더라도 결국은 계량화하기 어려운 인간의 직관과 감에 의한 것일 수밖에 없습니다. 인간의 인지능력으로는 무수히 많은 경우의 수를 계량화하기 불가능합니다. 불가능이 가능으로 바뀌는 것이 인간의 역사입니다. ‘두터움’이니 ‘실리’니 ‘세력’이니 하는 바둑 고수들의 장담도 알파고가 수치화한 데이터베이스를 이길 수가 없었습니다. 바둑은 종국에서는 집싸움이라는 숫자싸움이기 때문입니다. 마침내 AI는 인간의 직관이나 감을 수치화한 면접솔루션을 개발하였습니다. 면접지원자의 300만개 이상의 영상 데이터를 AI가 계량화한 결과를 도출한 것입니다.

 

○이러한 계량화작업은 무척이나 어렵습니다. 인간의 행동은 천태만상의 얼굴처럼 천태만상이기 때문입니다. 그러나 무수히 많은 행동의 결과는 일정한 패턴으로 흐르기 마련입니다. 범죄학에서 범인의 행동패턴으로 범인을 추론하는 것과 유사합니다. 인간의 행동은 일정한 과학적인 패턴을 지닌다는 점을 착안하여 행동과학이 발생한 것을 염두에 두면 이해가 가는 대목입니다. 그러나 계량화한 수치는 모집단이 수백만, 수천만의 개별사례가 존재하고 그것의 검증이 충분하다는 전제가 필요합니다. 열길 물속은 알아도 한길 사람속은 알기 어렵다는 속담처럼 충분한 모집단이 전제되지 않은 통계적 결과는 무의미하기 때문입니다.

 

○다음 <기사>에서는 유의미한 결과의 도출을 위하여 면접 AI 기업이 ‘기업 지원자의 학점, 학벌, 시험 점수 등 수십 년치 데이터를 토대로 고성과자, 퇴사자의 경로를 추적하는 실험을 진행 중’이라는 점을 설명하고 있습니다. 과학이라는 것은 무수히 많은 시행착오를 거쳐서 귀납적으로 유의미한 결론을 찾을 수 있다는 전제에서 출발합니다. 그런데 여기에서 난관이 등장합니다. 각 면접지원자의 개인정보입니다. 면접지원자의 신상정보는 당연히 개인정보 보호법상의 보호대상입니다. 동의절차가 필요합니다. 면접시험의 합격자는 근로자가 되지만, 불합격자는 고객으로 돌아갑니다.

 

○그러나 개인정보보다 중요한 것은 인간이 세운 공정, 공평이라는 추상적인 원칙입니다. AI 솔루션이 개발한 척도로는 갑은 향후 입사 후 얼마 지나지 않아 퇴사할 가능성이 많다는 결과가 도출되어도 미래의 예상치를 두고 갑을 불합격시키면 갑은 당연히 ‘이것은 불공평하다!’라고 불만을 표출할 것입니다. 입사의 공정성은 그 자신만의 문제가 아니라 그 가족의 문제이고, 사회의 공정성을 상징하기 때문입니다. 입사비리로 많은 사람이 감옥에 갔던 사실, 그리고 전직 국회의원이 유죄판결을 받은 사실을 외면할 수 없습니다.

 

○따라서 AI 면접 솔루션은 보충적인 것이 될 수밖에 없습니다. AI는 과학적인 수치만을 제시할 뿐 미래를 예언하는 장치가 아니기 때문입니다. 또한 미래에 대한 Al의 예측이 ‘채용절차공정화에 관한 법률(채용절차공정화법)’이 정한 채용절차에 있어서의 공정성을 대체한다고 보기도 어렵습니다. 입사지원자들 중에서 탈락자는 발생하기 마련입니다. 그들은 ‘AI가 나를 탈락시켰다. 내 인생을 파괴했다!’라고 강력한 반발을 할 것이 명확합니다. 사람들은 자신의 문제를 남탓으로 돌리는 경향이 있습니다.

<기사> AI 면접 솔루션을 제공하는 제네시스랩은 현재 300만 개 이상의 면접 영상 데이터를 확보하고 있다. 현대자동차 LG전자 병무청 등 다양한 기업 및 기관의 입사 지원자 약 30만 명을 대상으로 한 것이다. 그간 대면 면접은 개별 면접위원에 따라 결과가 좌우됐다. 표정과 제스처 등 비언어적 소통이 포함된 만큼 이를 데이터로 저장하기도 어려웠다. 데이터화가 가능한 건 학벌, 시험 성적 등 정량 스펙이 전부였다. 하지만 요즘은 AI 면접 솔루션으로 회사에 필요한 역량을 검증한 뒤 이를 데이터화하는 게 가능해졌다. 제네시스랩은 특정 기업 지원자의 학점, 학벌, 시험 점수 등 수십 년치 데이터를 토대로 고성과자, 퇴사자의 경로를 추적하는 실험을 진행 중이다. 이영복 제네시스랩 대표는 “데이터가 충분히 쌓이면 입사 시험 단계에서 유의미한 수준으로 고성과자를 파악하고, 향후 퇴사자까지 예측하는 게 가능해질 것”이라고 말했다. https://n.news.naver.com/mnews/ranking/article/015/0004750054?ntype=RANKING <채용절차의 공정화에 관한 법률> 제1조(목적) 이 법은 채용과정에서 구직자가 제출하는 채용서류의 반환 등 채용절차에서의 최소한의 공정성을 확보하기 위한 사항을 정함으로써 구직자의 부담을 줄이고 권익을 보호하는 것을 목적으로 한다. 제3조(적용범위) 이 법은 상시 30명 이상의 근로자를 사용하는 사업 또는 사업장의 채용절차에 적용한다. 다만, 국가 및 지방자치단체가 공무원을 채용하는 경우에는 적용하지 아니한다.