인공지능(AI) 채용에 대한 공정성 - AI 채용의 통계적 차별과 그에 대한 해결 방안을 중심으로

소개글

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기말과제로 제출한 글이며 A+ 자료입니다.

목차

Ⅰ. Intro

Ⅱ. 통계적 차별과 AI 채용
1. 통계적 차별의 의의
(1) 통계적 차별의 개요
(2) 통계적 차별의 원리
(3) 그래프을 통한 이해
2. AI 채용의 실태 및 문제점
(1) AI 채용의 조직별 활용 현황
(2) AI 채용에 있어서의 문제점
1) 고성과자 집단의 특성을 반영한 통계적 차별의 문제
2) 축적된 데이터를 학습하여 발생할 수 있는 문제
3) AI 면접에서 발생할 수 있는 수용성의 문제

Ⅲ. 기업 조직에서 AI 채용을 실시하는 이유
1. 높은 효율성
2. 조직의 전략에 맞는 인재 선발과 인사관리 효과의 극대화
3. 오류 발생 가능성의 저하

Ⅳ. AI 채용의 공정성을 제고하기 위한 실천가능한 방안
1. 선발 과정에서 투트랙 제도의 운영
2. AI 윤리 확보 및 관련 법률에 대한 논의
3. 지원자에 대한 피드백

Ⅴ. 결론

Ⅵ. 참고문헌

본문내용

2016년 인공지능 학습프로그램인 알파고가 이세돌과의 바둑 대결에서 4승 1패라는 압도적인 기록을 세운 뒤, 급격하게 4차 산업혁명의 논의가 급물살을 타기 시작하였다. ‘아무리 기술이 발달한다고 한들 사람을 능가하겠는가?’라는 믿음이 깨진 사람들은 인공지능이 곧 세상을 또 한 번 변혁시킬 것이라는 전망을 앞다투어 내놓았다.
이런 전망에는 인공지능이 사람을 채용한다는 전망도 당연히 포함되어 있었다. 역사적으로 인류는 ‘효율성’과 ‘편리성’을 추구하는 방식으로 기술을 발전시켜 왔다. 그런 맥락에서 사람을 채용하는 과정에 있어서 기술의 도입이 수작업으로 이루어지던 각종 서류 제출을 온라인 제출로 바꾸는 등의 초기 형태에서 조직의 인재상과 ‘적합한’ 사람을 선발하는 방식으로 진화할 것이라는 전망은 굳이 새삼스러운 것은 아닐 것이다. 그리고 이런 전망에 대해서는 과학기술 자체의 ‘가치중립성’에 기대어 인공지능을 통해 사람을 선발한다면, 사람이기 때문에 가질 수 밖에 없었던 각종 다양한 오류, 예컨대 선입견이나 고정관념, 대비효과 등을 해결할 수 있기 때문에 공정성이 담보될 수 있을 것이라는 기대가 포함되어 있었다.
그러나, 이런 낙관적인 기대는 다음의 충격적인 기사로 오래가지 못했다. 아마존이 개발 중인 AI 채용 시스템이 여성 지원자를 차별하는 것으로 드러나 도입을 취소하였고, 해당 AI에서는 여성이란 단어가 포함된 문구가 있으면 감점하고 남성 기술자들의 이력서에서 자주 쓰이는 동사를 유리하게 인식하는 것으로 알려진 기사이다. 이는 AI가 축적된 데이터를 학습해 작동하는 방식이기 때문에 발생할 수 있는 오류였다(박소정, 2018).
이 사건은 AI가 항상 공정한 것은 아닐 수 있다는 측면에서 충분히 우리에게 생각해볼 여지를 남겨준다. 막연히 AI는 사람이 아니므로 객관적인 판단을 할 것이고, 데이터에 기반한 판단을 내리는 존재이므로 이를 활용하는 것이 적절하다는 사람들에 대해서 그러한 데이터가 정말 ‘적절’한 것인지, 적절하지 않은 데이터 혹은 오류의 가능성이 있는 데이터에 기반한 판단이 온전히 공정한 것인가에 대한 의문을 남기기 충분하다.

참고 자료

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박소정. (2018. 10. 11). “이력서에 ‘여성’ 들어가면 감점”…아마존 AI 채용, 도입 취소, 조선일보, https://www.chosun.com/site/data/html_dir/2018/10/11/2018101101250.html
박태우, (2020. 10. 23), 투명성·공정성·신뢰성…AI면접 믿을 만할까?, 한겨레21,
https://h21.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/49403.html
방은주. (2021. 12. 30). 정부, AI기반 공무원인재플랫폼 내년 30만명에 확대 적용, 지디넷코리아, https://zdnet.co.kr/view/?no=20211230094904
이환우, 이새롬, & 정경철, (2019). 채용 전형에서 인공지능 기술 도입이 입사 지원의도에 미치는 영향, 정보시스템학회 정보시스템연구, 제28권(제2호), pp25-52
임고은, (2019. 02. 19.), AI 채용 확대 – 현실 쟁점은?, 월간노동법률,
https://www.worklaw.co.kr/view/view.asp?in_cate=104&gopage=1&bi_pidx=28875
정지은, (2020. 10. 27), AI 채용 시스템 도입한 유니레버…"7만 시간 아꼈다", 한경경제, https://www.hankyung.com/economy/article/2020102754501
Geroje J. Borjas. (2021). 노동경제학(송헌재, 강창희, 박청설 옮김), 시그마프레스(제8판)