인공지능 기반의 채용 시스템과 공정성 논란

인공지능 기반 채용 시스템은 효율성과 공정성을 동시에 보장할 수 있을까? 알고리즘이 만든 편향성과 사회적 논란을 짚어본다.

 

 

 

1. AI 채용 시스템의 부상: 자동화된 평가의 명과 암

인공지능 기반 채용 시스템은 급변하는 노동시장 속에서 기업이 빠르게 인재를 발굴하고 선별할 수 있도록 돕는 도구로 부상했다. 특히 대기업이나 글로벌 기업에서는 수백에서 수천 명에 이르는 지원자들의 서류를 일일이 검토하는 데 한계가 있기에, AI는 서류 심사, 영상 면접 평가, 게임 기반 인지능력 테스트 등 다양한 영역에서 도입되고 있다. 채용의 자동화는 효율성을 극대화하고, 객관성을 기반으로 평가한다는 점에서 긍정적인 반응을 얻기도 했다.

그러나 이러한 기술 도입이 과연 진정한 ‘공정성’을 담보할 수 있는가에 대한 문제는 쉽게 결론지을 수 없는 복잡한 문제다. 알고리즘은 인간보다 빠르고 일관된 기준을 적용할 수 있지만, 그 기준 자체가 과거 데이터에서 학습된 것이라면 기존의 편견을 고스란히 답습하게 된다. 예를 들어, 특정 연령대, 성별, 출신 학교 출신자의 합격률이 높았던 과거 데이터를 기반으로 학습된 AI는 새로운 지원자들에 대해서도 그 기준을 적용한다. 겉으로는 공정해 보이지만, 본질적으로는 편향된 결과를 재생산할 가능성이 높다.

또한 지원자들은 AI의 평가 기준을 알 수 없기 때문에, 자신의 탈락 사유를 파악하거나 이의 제기를 할 수 없다. 이는 채용 과정의 투명성과 정당성 측면에서 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 인간 심사관이라면 설명할 수 있는 의사결정이 AI 시스템에서는 ‘블랙박스’로 작동하기 때문에, 오히려 불신을 가중시키는 결과를 초래한다. 결국 AI는 평가의 도구가 아닌 새로운 불평등을 양산하는 장치가 될 수 있다.

 

 

2. 알고리즘의 편향성: 데이터는 결코 중립적이지 않다

AI 채용 시스템의 핵심은 ‘데이터’다. 인공지능은 인간처럼 스스로 판단하지 않으며, 과거 데이터를 통해 패턴을 학습하고, 그것을 기준 삼아 새로운 사례에 적용한다. 문제는 이 데이터가 현실 세계의 불평등을 반영하고 있다는 점이다. 다시 말해, 과거 채용 과정에서 존재했던 성별, 나이, 학벌, 인종 등의 차별이 데이터에 녹아 있다면, AI는 그것을 ‘정답’으로 학습하게 된다. 이는 곧 알고리즘이 공정하지 않은 현실을 공고히 하는 역할을 하게 된다는 의미다.

실제로 미국의 대형 IT 기업에서 개발한 AI 채용 시스템이 남성 지원자를 선호하도록 학습된 사례는 이 문제의 실체를 적나라하게 보여준다. 과거 10년간의 채용 데이터를 기반으로 만든 이 알고리즘은 ‘남성 이름’이 더 많이 등장했던 이력서를 우선순위에 올리고, 여성 지원자의 경력을 낮게 평가하는 결과를 낳았다. 이는 기술의 오류가 아니라, 현실을 반영한 기술의 ‘충실한 복제’였던 셈이다.

게다가 데이터 편향은 단순히 입력 데이터의 문제만이 아니다. 학습 과정에서 어떤 변수를 중심으로 분석할지, 어떤 항목에 가중치를 부여할지는 개발자나 기업의 의사에 달려 있다. 즉, 기술 그 자체보다 더 중요한 것은 그것을 설계하고 적용하는 인간의 가치관이다. 이처럼 AI의 중립성은 환상에 불과하며, 알고리즘의 ‘객관성’은 구조화된 편향을 감춘 형태로 나타날 뿐이다.

이를 해결하기 위해서는 개발 초기 단계부터 다양한 배경을 가진 인력의 참여가 필수적이며, 윤리적 가이드라인을 정립하고 알고리즘의 투명성을 확보하는 시스템이 필요하다. 단순히 결과만을 보는 것이 아니라, 그 결과가 나온 과정을 검증하고 책임질 수 있는 구조를 갖추는 것이 공정성을 지키는 최소한의 조건이다.

 

 

3. 공정한 채용을 위한 조건: 인간과 기술의 협업

AI 채용 시스템의 도입이 멈출 수 없는 흐름이라면, 우리는 이 기술을 어떻게 ‘책임 있게’ 사용할 수 있을지를 고민해야 한다. 가장 중요한 것은 AI가 인간을 완전히 대체하는 것이 아니라, ‘보조 도구’로서 기능하도록 설계하는 일이다. 즉, AI는 후보자의 가능성을 선별하는 1차 필터일 뿐이며, 최종 결정은 여전히 인간의 몫이어야 한다.

공정성을 위해 우선적으로 필요한 것은 ‘설명 가능한 AI’다. 지원자 본인이 왜 탈락했는지를 알 수 있고, 이의 제기나 피드백을 받을 수 있어야만 채용 시스템의 신뢰가 유지된다. 이를 위해 기업은 알고리즘의 작동 방식을 공개하고, 평가 기준을 일정 부분 투명하게 설명해야 한다. 이는 채용 과정을 단순한 기술 시스템이 아닌 사회적 계약으로 바라보는 관점에서 매우 중요하다.

또한 채용 평가의 다면화가 필요하다. AI는 언어 능력, 표정 분석, 논리력 등 일부 요소는 빠르게 평가할 수 있지만, 공동체 적응력, 창의성, 도덕성 등은 여전히 인간 심사관의 판단이 더 유효하다. 따라서 AI와 인간 심사관이 함께 참여하는 하이브리드 방식이 더욱 바람직하다. 이런 방식은 기술의 효율성과 인간의 직관이 균형을 이루며, 보다 공정하고 정교한 평가가 가능하도록 만든다.

나아가 AI 채용 시스템의 윤리적 기준은 기업 내부만이 아니라 정부와 사회 전반의 합의 속에서 만들어져야 한다. 정부 차원의 표준화된 가이드라인, 외부 감사, 비영리 기관의 감시 체계는 필수적이다. 채용이라는 민감한 과정에서 AI가 오용되지 않기 위해서는 기업의 이익보다 사회 전체의 신뢰를 우선시해야 한다.

결국 채용의 공정성은 기술 그 자체보다, 그 기술을 운용하는 사회의 의지에서 비롯된다. 우리는 AI를 통제 가능한 도구로 만들지 못한다면, 오히려 그 도구에 의해 통제받는 사회로 전락할 수 있다. 그렇기에 지금 우리가 해야 할 일은, 기술이 아닌 가치에 중심을 둔 채용 시스템을 함께 만들어가는 것이다.