AI 면접 솔루션은 '심판자' 아닌 '측량도구'

인공지능(AI)은 방대한 정보와 자료를 단순화해 처리하고 분류하는 일에 유능하다. 최신 컴퓨터의 뛰어난 기억력과 빠른 실행 속도 덕분이다. 그 재주는 물리적 현실의 정보를 다루기 시작하면서 일상으로 빠르게 스며들고 있다.

처음엔 디지털 사진에 찍힌 물체가 무엇인지 인식해 적당한 메모를 달거나 했다. 언제부턴가 SNS에 올라온 단체 사진에서 내 친구들 이름을 찾아 보여준다. 한동안 그게 맞는지 틀린지 사람에게 배우고 바로잡히더니, 이젠 시를 짓고 소설을 쓰고 그림을 그리고 노래를 작곡한다. 시인이자 작가였던 T.S.엘리엇 말을 빌리자면, 어설픈 '흉내내기'에서 숙달된 '훔치기'로 진화한 모양새다.

AI는 여전히 '건포도 세 개 박힌 머핀'과 치와와 얼굴을 분별하지 못하고, 인종차별 혐의가 짙은 재소자 재범률 예측을 하고 있지만, 요즘은 사람들의 생명과 재산을 다루는 일상 환경에서도 힘을 쓴다. CCTV로 공공 설치 장소의 화재나 강도 발생 상황을 알아차리고 무인 소매점 방문객이 장바구니에 담은 물건의 값을 헤아리기도 하고, 병원에서 CT나 MRI같은 의료영상자료로부터 질병의 흔적을 찾는다.

사람들의 생활 속에서 크고 작은 변화를 일으키는 AI의 다양한 모습과 그 뒷면을 들여다볼 수 있는 자리가 마련됐다. 지디넷코리아가 오는 14일 서울 광화문 포시즌스호텔에서 '아시아 테크 서밋 2019(ATS 2019)' 컨퍼런스를 개최한다. 지난 2017년부터 매년 열리는 행사는 올해 '알고리즘과 데이터가 삶을 바꾼다'는 주제아래 국내외 주요 IT기업의 초청 연사 키노트와 두 개 트랙으로 진행되는 세션 강의로 진행된다.

(바로가기 ☞ ATS2019 사전등록)

ATS 2019 오전 키노트 강연은 마이크로소프트(MS) 아태지역 연구개발 그룹 총괄이자 본사 기업부사장(CVP) 샤오우엔 혼 박사, 한국오라클 장성우 전무와 아마존웹서비스코리아의 슬라빅 디미트로비치 솔루션즈아키텍처 총괄 등 다국적기업 소속 발표자와 SK텔레콤 유웅환 SV이노베이션센터장, 마이다스아이티 신대석 최고기술책임자(CTO) 등 한국 주요 IT기업 임원 발표자들이 맡았다.

'인공지능을 이용한 채용혁신과 새로운 도전'이란 주제의 마이다스아이티 발표자 강연이 눈길을 끈다. 발표자 신대석 CTO는 정보통신기술진흥센터 ICT R&D 열린혁신위원회, 과학기술정보통신부 ICT R&D 사업심의위원회, 한국산업기술진흥원 공학혁신포럼 위원을 겸하고 있다. 그는 AI 기반 면접, 치매진단 솔루션을 개발하는 과정에서 모델 학습을 위한 데이터 확보, 검증, 상용화 등을 거쳐 얻은 경험을 공유한다.

마이다스아이티의 AI 면접 솔루션은 일반적으로 구직자의 구직, 인사 담당자의 공개 채용 과정에 필수 절차이자 최종 채용여부에 비중있게 반영되는 '면접' 평가의 일부를 AI가 처리하는 기술이다. 마이다스아이티는 AI 면접 솔루션 '인에어(inAIR)' 개발을 위해 구현 초기부터 생물학, 뇌신경과학 이론을 접목했고, 이후 솔루션을 발전시켜 최근 새 버전을 내놓았다.

AI 면접 솔루션에 관심이 높아진 이유를 묻자, 신 CTO는 "스펙과 경력 중심으로 작성되는 자기소개서와 과장된 응답이 많은 인적성검사, 면접관마다 제각각인 평가기준으로 평가하는 대면면접까지, 현재 채용 방법(도구)가 우수인재 채용에 크게 효과적이지 않다는 의견과 인사담당자들 사이에서 반성의 분위기가 많았다"며 "이를 개선할 새 채용도구로써 관심이 커졌다고 생각한다"고 설명했다.

그는 마이다스아이티 회사 차원에서도 실제 채용과정의 편견과 편향을 벗어나 지원자에게 공정하고 공평한 면접기회를 부여하고, 기업은 객관적으로 지원자의 고유역량을 분석해, 기업에 맞는 인재와 함께 하자는 취지로 인에어를 개발했다고 밝혔다. 그는 또 이 솔루션이 스펙 위주의 왜곡된 인식을 재정립하고 취업률 향상과 교육혁신 등 사회현안 해결에 활용될 수 있을 것이라고 내다봤다.

마이다스아이티의 인에어 AI 면접솔루션은 어떻게 지원자의 역량을 정의할까. 정의된 역량을 어떻게 측정할까. 궁극적으로 모든 기업이 알고 싶어하는 '개인의 미래 성과'를 어떻게 예측할까. 인에어는 수백편의 관련 연구 논문과 방법론을 학습했고 국내 인사 전문가들의 판단 기준과 실제 국내 재직자의 성과 데이터도 참조, 분석했다. ATS 2019 키노트에서 이보다 더 구체적인 AI 개발, 활용 전략이 제시될 예정이다.

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