채용 과정에 인공지능(AI)가 동원되는 것은 이제 특이한 일이 아니다. 실제로 기업 채용 과정에서 AI를 기반으로 입사 지원자를 평가하는 사례가 증가하자 구인구직 사이트도 구직자를 위한 AI 모의 면접과 같은 서비스를 제공한다. 또, AI로 구직자의 희망 직종을 분석해, 직무 정확도에 따라 구인 기업을 추천해주기도 한다. 반대로 기업에는 원하는 인재상과 일치하는 구직자를 소개하기도 한다.
그런데, 해외 유명 채용 사이트 링크드인(LinkedIn)의 AI가 지닌 문제가 비판의 도마 위에 올랐다.
해외 테크 뉴스 웹사이트 MIT 테크놀로지 리뷰는 링크드인의 구직자를 위한 추천 알고리즘에 편견 문제가 존재한다고 사실을 보도했다.
보도 내용에 따르면, 링크드인의 추천 알고리즘이 구직자 순위를 평가하는 과정에서 특정 직무에 여성보다 남성 구직자를 더 많이 추천했다. 남성 구직자를 더 많이 추천한 이유는 단지 남성이 더 적극적이면서 강인하다는 구시대적 성적 고정관념 때문이었다. 알고리즘이 성적 고정관념을 학습한 탓에 이와 같은 문제를 일으킨 것이다.
링크드인은 구직자의 이름과 성별, 연령, 인종과 같은 정보가 자동화된 처리 과정에서 편견 문제의 원인이 될 수 있다는 점을 인지했다. 그러나 링크드인 측은 성별, 연령, 인종 등과 같은 정보를 배제하고 알고리즘 자동화 과정을 적용해도 특정 집단으로 분류된 구직자의 행동 패턴에 따라 성 정체성을 감지할 수 있다는 사실을 뒤늦게 파악했다.
이에, 링크드인은 몇 년 전부터 문제를 인지하고, 이를 개선하기 위한 움직임을 보였다. 여기서 링크드인이 제시한 해결책은 무엇일까? 바로 편견 문제 퇴치에 나설 또 다른 AI 프로그램 구축이다.
링크드인 전직 제품 관리 부사장인 존 저신(John Jersin)은 자신의 팀과 함께 2018년부터 문제를 해결할 AI 프로그램 구축에 나섰다. 기존에 사용하는 추천 알고리즘의 특정 구직자 집단 대상 추천 결과 왜곡에 맞서는 데 초점을 맞추었으며, 기존 엔진에서 큐레이션된 매치를 참조하기 전에 추천 시스템에 성별에 따라 사용자가 균등하게 분포되도록 보장한다.
갈수록 자동화 기술이 모든 채용 과정에서 활용되는 사례가 증가하자 채용 관련 업무를 담당하는 이들이 알고리즘의 문제를 인지하고, 해결에 나서야 할 중요성이 부각되는 상황이다. 현재, 링크드인 등 여러 구인구직 웹사이트가 알고리즘의 편견 퇴치에 힘쓰고 있어, 채용 과정의 고질적인 문제인 편견 문제가 해결되리라 기대된다.
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