AI 면접관은 더 공정할까요?
쉽게 말할 수 없다고 생각해요, 채용 과정은 기업이 몇 개월에서 몇 년까지의 긴 안목을 가지고 지원자님을 모시는 투자의 과정이죠. 능력있는 지원자를 뽑는 것이 중요한 것이 아니라, ‘함께할 수 있는 지원자’, 혹은 ‘성장할 수 있는 지원자’ 등 지원자와 함께 일하게 될 리더 또는 동료들이 생각하는 가치는 모두 다르고, 심지어는 시간에 따라서 변화할 수 있겠죠?
함께 일할 동료와 리더 또한 AI라면, 당연히 AI 면접관이 더 공정하고 합리적으로 채용할 수 있지만, 인간이기 때문에 온전한 합리에 이를 수 없을지도 몰라요. AI 면접관이 뽑은 지원자와 인간 동료가 너무나도 합이 안 맞아서 제대로 협업할 수 없다면, 아무리 채용이 합리적이고 공정했더라도 채용 이후의 여러 과정이 문제가 될 수 있겠죠.
AI가 더 많은 면접 데이터를 학습한다고 해서, 꼭 좋은 것일지도 알 수 없어요.
- 전 세계 모든 기업의 면접 데이터를 학습한 AI 면접관의 의사결정이 우리 회사의 가치와 부합할까요?
- 거꾸로 우리 회사의 면접 데이터만 학습한 AI 면접관이 우리 회사 밖에서 오는 지원자의 입장에서 공정하게 느껴질까요?
저는 쉽게 그렇다고 말할 수 없을 것 같아요. AI 면접관의 문제라기 보단 인간 동료와의 조화가 문제인 것 같아요. 결국엔 AI 면접관 문제는 인간 문제죠. AI 면접관의 의사결정 결과가 맘에 안들어서, 인간 관리자들이 AI 면접관이 학습할 데이터를 선별하고 수정하고 알고리즘을 조정하면, 우리는 그 과정에서 어떤 알고리즘이, 어떤 데이터가 공정하다고 말할 수 있을까요? 많은 고민이 필요한 것 같아요.
AI 면접관이 합격 / 불합격을 결정한다면, 이유를 설명할 수 있을까요?
조금 권위에 호소하자면, Google의 데이터 기반 의사결정 프로세스를 책임지는 Chief Decision Scientist (최고 의사결정 과학자)인 Cassie Kozyrkov는 AI는 완전히 설명될 수 없다고 주장해요.
설명할 수 없다고 생각해요, 하지만 면밀하게는 ‘인간 면접관의 의사결정 이유’ 또한 명확하지는 않을 것이라고 봐요. 인간 면접관이 말로는 ‘이 분께서는 직무 역량인 A와 B가 다소 아쉬워서 불합격을 드렸다’고 이야기하지만, 사실은 A와 B가 아니라 다른 무언가가 잘맞으면 (*그게 불공정의 원인이 되는 학연 지연 등일 수도 있죠) 채용할 수 있었을 지 아무도 모르는 일이죠.
AI도 마찬가지라고 봐요. 우리는 보통 AI의 의사결정이 이뤄진 이유를 알아보기 위해서 ‘거꾸로 스무고개 놀이’를 해요. AI의 채용 ‘계산 공식’을 인간은 이해할 수 없기 때문에, 대신 우린 이런 방법으로 AI의 논리를 진단하죠.
Q. AI 면접관이 ‘지원자 A를 불합격 판정했어, 그 이유가 뭐야?’
- 지원자 B, C, D, E, F, G, H, I, J, K… 예전에 AI 면접관에게 지원했던 100명의 지원자들 중에서 불합격한 지원자 10명을 보면, 이들 중 8명에게는 > ‘커뮤니케이션 역량’이 아쉽다는 공통점이 있었어요. 그 다음으로는 ‘직무 역량이 세 가지 이상 아쉽다’는 공통점도 확인이 되었어요.
- 그렇다면, 면접관은 1. 커뮤니케이션 역량을 가장 중점적으로 보고, 2. 세 가지 이상 직무 역량의 부족을 다음으로 보고 있다는 것이군. 지원자 A의 특성을 조금 더 확인해보니, ‘커뮤니케이션 역량’ 점수가 조금 낮게 나왔어. 그래서 불합격을 드린 게 아닐까?
하고요. 하지만 ‘커뮤니케이션 역량’이 어느만큼 부족하면 불합격을 드려야 하는 걸까요? 왜 그 기준이 설정되었을까요? 그리고 이 불합격 결과를 다시 AI 면접관이 학습하여 앞으로도 그 기준을 계속 가져가도 되는 걸까요?
우리가 어떤 방식으로 생각을 하는 지 정확히 말로 풀어 설명하기 어려운 것처럼, AI도 어떤 방식으로 생각을 하는 지 말로 풀어 설명하기도 굉장히 어렵다고 생각해요.
요약:
- AI 면접관이 면접을 보더라도 같이 일하게 되는 주체가 인간이라면, 공정성과 합리성을 쉽게 말할 수 없다.
- 인간의 모든 의사결정의 이유가 설명되기 어려운 것과 마찬가지로, AI의 의사결정의 이유도 설명되기 어렵다.