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채용 과정을 보조하는 인공지능은 이전에 채용된 사람들의 이력서와 평가 결과를 학습데이터로 삼아 새로운 지원자의 서류를 평가하는 방식으로 개발되는 경우가 많습니다. 문제는 이전에 채용되었던 사람들의 구성 자체가 특정 학교나 특정 성별에 치우쳐 있었을 수 있어 이러한 데이터를 그대로 학습하면 인공지능이 실제 직무 역량과 무관한 특성을 합격의 기준처럼 학습해 버리는 위험이 있으며 이를 막기 위한 정교한 라벨링 작업이 필요합니다. 특정 집단이 그동안 채용에서 적게 선발되어 왔다면 그 이유가 실제 역량 차이 때문인지 아니면 채용 과정에 내재된 관행 때문인지를 구분하지 않은 채 데이터를 그대로 사용하면 편향이 고스란히 인공지능에게 전달될 수 있습니다.
이러한 이유로 채용 인공지능의 학습데이터를 다루는 라벨링 작업은 지원자의 경력과 역량을 정확하게 표시하는 일반적인 작업을 넘어 편향으로 이어질 수 있는 요소를 사전에 식별하고 걸러내는 역할까지 함께 수행해야 하는 특수성을 지니고 있습니다. 채용이라는 과정이 개인의 삶에 미치는 영향이 큰 만큼 이러한 라벨링 작업에는 그에 상응하는 신중함이 요구됩니다.
이력서에 담긴 여러 정보 가운데 실제 직무 수행 능력과 직접적인 관련이 있는 항목과 그렇지 않은 항목을 명확하게 구분하여 라벨링하는 작업이 편향 방지의 출발점이 됩니다. 출신 학교나 거주 지역처럼 직무 역량과 직접적인 관계가 약한 정보가 평가에 과도한 영향을 미치지 않도록 이러한 항목을 별도로 표시해 두면 이후 모델 학습 과정에서 해당 정보의 비중을 조정하는 데 활용할 수 있습니다.
이러한 재분류 작업은 어떤 항목이 직무와 관련이 있는지를 판단하는 기준 자체를 명확히 세우는 일에서부터 시작되어야 하며 이 기준은 직무별로 다르게 적용될 수 있어 세심한 접근이 필요합니다.
이렇게 민감할 수 있는 정보를 분리하거나 일반화하는 작업을 거치면 모델이 학습 과정에서 이러한 정보에 과도하게 의존하는 상황을 줄이는 데 도움이 됩니다.
라벨링된 데이터를 바탕으로 만들어진 평가 결과가 특정 집단에서 유독 낮게 나타나지는 않는지를 점검하는 작업이 편향 방지 라벨링의 매우 중요한 검증 단계로 이어집니다.
이러한 분포 점검을 통해 격차가 확인되면 그 원인이 실제 역량 차이에서 비롯된 것인지 혹은 데이터나 모델의 편향에서 비롯된 것인지를 추가로 분석하는 작업이 뒤따라야 합니다.
이력서를 평가하고 라벨링하는 작업자들의 배경이 지나치게 단일하면 특정 관점에서만 이력서를 해석하게 되어 다양한 배경을 지닌 지원자의 경력을 온전히 이해하지 못할 위험이 있어 라벨링 작업자를 구성할 때도 다양한 배경을 지닌 인력을 포함하려는 노력이 필요합니다. 특정 산업이나 특정 경로를 거친 사람만으로 작업팀이 구성되면 그와 다른 경력 경로를 지닌 지원자의 이력서를 평가절하하는 방향으로 라벨링이 이루어질 위험이 있습니다.
한 번 세워진 라벨링 기준이라도 새로운 직무나 새로운 채용 형태가 등장하면 기존 기준으로는 적절하게 평가하기 어려운 경우가 생길 수 있어 라벨링 기준 자체를 주기적으로 다시 살펴보는 절차가 함께 마련되어야 합니다. 원격근무나 프리랜서 경력처럼 이전에는 흔치 않았던 경력 형태가 늘어나는 만큼 이러한 변화를 반영하지 못한 기준은 오히려 새로운 형태의 불공정을 낳을 수 있어 지속적인 점검이 필요합니다.
채용 인공지능이 추천한 지원자가 실제로 입사한 이후 어떤 성과를 보였는지를 추적하여 평가 기준의 타당성을 지속적으로 검증하는 작업도 함께 이루어져야 합니다. 서류 평가에서 높은 점수를 받았던 지원자가 실제로는 기대에 미치지 못하는 성과를 보이는 경우가 반복된다면 이는 평가 기준 자체를 다시 살펴봐야 한다는 신호로 받아들여져야 합니다.
지원자가 정성껏 채운 이력서 한 장은 그 사람의 시간과 노력이 담긴 결과물이지만, 그 서류가 인공지능을 거치는 순간 숫자와 패턴으로 환원됩니다. 그 환원의 과정에서 실제 역량과 무관한 요소가 끼어들지 않도록 살피는 일이 바로 편향 방지 라벨링이 하려는 작업입니다. 이 작업이 지키는 것은 심사의 속도뿐만 아니라 이력서 뒤에 서 있는 사람이 자신의 진짜 능력으로 평가받을 수 있는 최소한의 공정함입니다.
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