AI 채용 도구는 역사적 편향을 자동화·확대 재생산하며, 고용주와 벤더 모두 법적 책임에서 자유롭지 않다. 편향 감사와 설명 가능한 AI 도입을 통해 투명성을 확보하고, 최종 채용 판단은 반드시 사람이 내리는 구조를 갖추는 것이 핵심 대응 방안이다.

글쓴이: 버지니아 배케이티스(), 번역: 클로드(Claude)

한 구직자가 150개의 IT 직무에 지원했다. 그리고 150번 모두 탈락했다. 아숀 하퍼(Arshon Harper)는 시리어스 XM 라디오(Sirius XM Radio)의 AI 채용 스크리닝 시스템이 우편번호와 출신 학교 같은 간접 데이터를 근거로 자신의 지원서를 인종에 따라 낮게 평가했다고 주장하며 . 단 한 명의 인사 담당자도 그의 이력서를 보지 않았을 가능성이 높다. 그리고 이런 사례는 결코 예외가 아니다.

왜 이런 문제가 생기는가

AI 채용 도구가 급속도로 확산되면서, 알고리즘에 의한 차별 소송이 폭발적으로 증가하고 있다. 이 문제는 단순한 기술적 결함이 아니라, 사회 구조적 불평등이 디지털화되는 현상이다. 채용 AI는 과거 데이터를 학습해 판단을 내린다. 문제는 그 역사적 데이터 자체가 수십 년간의 차별을 고스란히 담고 있다는 점이다.

에서 세 가지 최신 대형 언어 모델을 테스트한 결과, AI 시스템은 백인 연상 이름을 85%의 빈도로 선호한 반면, 흑인 연상 이름은 단 9%에 그쳤다. 더욱 충격적인 것은 교차성 분석 결과였다. 흑인 남성 연상 이름은 단 한 번도 백인 남성 연상 이름보다 선호되지 않았다. AI가 편견을 제거하는 것이 아니라, 오히려 자동화하고 규모를 키우고 있는 셈이다. 우편번호, 출신 학교 같은 간접 데이터가 인종이나 계층의 대리 변수로 작동하고, 장애인은 낮은 ‘낙관성 점수’를 이유로 탈락하기도 ��다.

누가 어떻게 책임져야 하는가

법적 책임의 구도는 복잡하지만, 결론은 명확하다. “AI가 한 일이라는 변명은 통하지 않는다. AI가 그 결정을 내렸다면, 고용주가 직접 내린 것과 동일하다”는 것이 법조계의 일관된 입장이다. , 등 연방 반차별법은 인간이 결정하든 알고리즘이 결정하든 동일하게 적용된다. ‘벤더를 믿었다’는 말은 법적 방어가 되지 않는다. 오히려 사전 실사를 하지 않았다는 자백으로 간주된다.

한편으로는 벤더 역시 직접 책임에서 자유롭지 않다. 은 AI 벤더가 민권법상 ‘고용 기관’에 해당할 수 있는지를 다투고 있으며, 은 FTC에 기만적 마케팅 혐의로 제소됐다. 즉, 고용주와 벤더 모두 법적·도덕적 책임에서 벗어날 수 없다.

블랙박스 문제와 설명 가능한 AI

현재 많은 AI 시스템은 로 작동��다. 고용주들은 AI 도구가 어떻게 작동하는지 이해해야 하며, 투명성이 확보되어야 ��다. 이를 위한 핵심 개념이 ‘설명 가능한 AI(XAI)’다.

XAI는 머신러닝 알고리즘의 결과와 출력을 인간이 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 프로세스와 방법의 집합으로, 단순히 점수나 추천 결과만 내놓는 것이 아니라 어떤 요소를 얼마나 반영했는지를 보여준다. 정기적인 편향 감사(bias audit)와 함께, 결과에 영향을 미친 변수를 투명하게 공개하는 것이 필수적이다.

가장 인간적인 AI 적용 방안

기술적 해법만으로는 충분하지 않다. 가장 근본적인 해결책은 AI를 ‘최종 결정자’가 아닌 ‘보조 도구’로 자리매김하는 것이다. AI는 대량의 서류를 1차 정리하는 데 활용하되, 최종 합격 여부는 반드시 사람이 판단해야 ��다. 알고리즘이 탈락시킨 지원자에 대해서도 인간 검토자가 일정 비율 이상을 다시 살펴보는 안전망을 두어야 ��다. 또한 장애인 지원자에 대한 합리적 편의 제공, 다양한 배경의 지원자를 포용하는 평가 기준 설계가 병행되어야 ��다.

AI는 채용의 효율을 높이는 강력한 도구다. 그러나 효율이 공정성을 희생하는 순간, 그것은 기술의 진보가 아니라 차별의 자동화일 뿐이다. 투명성, 정기 감사,�� 인간의 최종 판단. 이 세 가지가 갖춰질 때 비로소 AI는 채용 현장에서 신뢰받을 수 있다.

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인공지능이라는 아이도 결국은 균형 잡힌 식단(데이터)과 경험, 칭찬으로 강점을 키우는 노력이 있어야 비로소 세상에 도움 되는 멋진 아이로 자라지 않을까요? 우리는 인공지능을 도깨비 방망이가 아니라 가능성과 잠재력으로 가득한 아이로 봐야 하지 않을까요?

글쓴이: 박범순(Adam Park)

출근 길에 라디오에서 흘러 나오는 광고에 관심이 쏠립니다. “실리콘 밸리에서 개발한 스마트 AI 자녀 교육 프로그램”이라며 국내 어느 학습지 회사에서 홍보하는 광고입니다. 문득 돌아보니 너도나도 만 갖다 붙이면 모든 문제가 해결되고 도깨비 방망이처럼 기존의 모든 것을 순식간에 뚝딱 더 좋고 똑똑하고 다 되는 무언가로 바꾸는 것처럼 광고합니다.

내 아이가 천재가 아닐까?

아이를 키우다보면 “아니, 우리 애가 천재 아냐?” 하는 순간을 마주하곤 합니다. 남보다 먼저 엄마 아빠를 부른다든가, 가르쳐 주지 않았는데도 필요한 물건을 찾아내고 어른 흉내를 내며 사용할 줄 안다든가, 아니면 악기를 잘 다룬다든가 하는 식으로 말이죠.

가르쳐 주지도 않았는데 어떻게 이렇게 잘 할 수가 있지? 우리 아이가 정말 천재가 아닐까? 이런 질문을 많은 부모가 던지곤 합니다.

그런데 이런 생각을 가만히 들여다 보면 교육은 선생님이 학생들을 가르치는 활동이라는 생각에 뿌리내리고 있습니다. 가르침이 교육 아닌가 싶겠지만 사실은 학생들이 정말 문제를 스스로 혹은 친구들과 함께 해결하는 법을 배웠는지가 중요하죠. 인공지능을 이야기할 때 기계학습이나 이 빠지지 않는 이유가 여기 있습니다.

아이들이 직접적인 가르침 없이도 끊임 없이 어른들의 모습을 보고 생각하고 흉내내고 반복하는 소리 없는 학습의 시간이 있었기에 무언가를 배우고 어른들을 놀래키는 게 아닐까요? 머신러닝도 마찬가지입니다. 특히 딥러닝의 경우 따로 가르쳐 주지 않아도 끊임 없이 관찰하고 추론하고 결론을 내리는 과정을 반복하면서 다양한 데이터와 경험에 노출될수록 세상의 사물과 사람을 정확히 인식할 줄 알게 되는 거죠.

물론 회사 일처럼 회사마다 일하는 방식이 있으니 기계가 회사의 일하는 방식을 배우고 이해한 내용을 시험해 보고 제대로 배웠다면 실제 업무에 적용하도록 해야 하죠. 대다수 기업에서 머신러닝을 적용하는 일은 이처럼 학습 모델을 만들고 다양한 데이터를 적용해 원하는 결과를 얻을 때까지 기계가 학습하도록 하는 방식을 취합니다.

균형 잡힌 식단과 경험이 필요해

특히 성장기에 아이가 편식을 하면 건강하게 자라기 어렵습니다. 인공지능도 마찬가지죠. 머신러닝을 통해 세상을 배워가는 인공지능 입장에서�� 디지털 데이터가 바로 아이가 먹는 밥이나 반찬과 같습니다. 처음 세상에 나와 세상을 배우고 그 안의 다양한 사람과 사물을 알아가는 인공지능 아이에게 균형 잡힌 식단을 제공해야 최대한 편견 없이 세상을 바라보게 되겠죠?

진정한 배움은 새롭게 얻은 지식을 현실에 적용하면서 얻을 수 있습니다. 인공지능이라는 아이도 누구와 어울리는지, 가정이나 조직 등 생활 환경이 어떤지, 존중 받고 사는지 등에 따라 세상을 바라보는 시각이 달라지기 마련입니다.

제가 아는 인터넷 기업 사장님이 올 초에 중국 심천(선전)에 다녀오신 적이 있습니다. 심천은 경제 특구라 다양한 기술 혁신이 시내 곳곳에 적용되고 있죠. 최근에는 횡단보도에 설치된 전광판을 통해 무단횡단하는 보행자를 인공지능이 알아보고 사진과 이름을 공개하는 식으로 망신을 주고 벌금도 부과하는 사례가 소개 되었습니다.

어떠세요? 이런 환경에서 자동차 운전하는 법을 배운 인공지능 아이는 과연 얼마나 보행자가 다치지 않는 방향으로 운전하게 될까요? 중요한 건 우리 아이가 신동이냐, 천재냐의 문제가 아니죠. 그 천재성을 키워가기 위해 누구와 어울리며 무엇을 먹고 어떤 경험을 하며 세상을 바라보는 법을 어떻게 배웠느냐가 세상에 도움 되는 큰 존재인지 아닌지를 좌우합니다.

강점을 발견하고 의도를 파악해야

이제 막 세상을 배워가는 아이는 뜻하지 않은 실수도 많이하고 크고 작은 사고도 칠 수 있죠. 인공지능 아이도 마찬가지입니다. 아직 세상을 제대로 알 수는 없지만 아주 조금 지금까지 배운 내용을 토대로 자기만의 실험을 합니다. 이렇게 하면 엄마가 좋아하실까? 이번에 잘하면 아빠가 칭찬해 줄까? 이런 생각을 하면서 말이죠.

인터넷을 개발한 것으로 유명세를 탄 미국 국방고등연구계획국(DARPA)에서�� 인공지능의 발전 단계를 머신러닝, 딥러닝, 설명가능한 AI 등 크게 세 가지로 정의합니다.

학습 모델과 데이터를 주고 학습을 시키는 머신러닝(기계학습, ML)이 첫 단계입니다.

좀 더 발전하면 풍부한 데이터와 강력한 처리능력, 연결과 추론 능력을 자랑하는 디지털 신경망에 기초한 딥러닝(Deep Learning)이 다음 단계입니다. 이세돌 9단을 이긴 구글 딥마인드의 알파고가 바로 딥러닝 좀 하는 인공지능 아이입니다. 혼자서 그 누구보다 빨리 많이 반복하면서 배운거죠.

가장 발전된 세 번째 단계는 바로 설명할 줄 아는 인공지능(Explainable AI; XAI)입니다. 최근 유럽을 중심으로 윤리적 인공지능에 대한 목소리가 높아지고 있습니다. 정작 AI 양대 강국인 중국과 미국은 그다지 큰 관심을 보이고 있지는 않습니다만. 윤리적 AI가 가능하려면 인공지능 아이가 왜 어떤 결정을 내렸는지, 실은 뭘 하고 싶었는지 등의 의도나 배경을 설명할 줄 알아야 합니다.

우리 아이들이 자라면서 아기 때는 말도 잘 못하고, 좀 더 커서 사춘기를 지날 때 마저도 자기 의사를 정확히 표현하기 힘들 때가 많죠. 많은 경험을 쌓은 후라야 정확히 자기 의도를 전달할 수 있습니다.

그렇다면 어린 시절에 아이가 자신의 강점을 발견하고 집중하도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 아이의 말을 귀 담아 듣고 행동을 유심히 살펴 보고 실수를 했을 때 꾸중을 하기보다 먼저 무엇을 하려고 했는지, 왜 그런 결정을 내렸는지 차분히 묻고 그 뜻을 이해하려는 노력이 필요합니다.

인공지능의 가장 발전된 형태가 이처럼 설명하는 AI인 이유도 여기 있습니다. 실수로 불을 냈더라도 뭘 하려다 그랬는지 묻다 보면 하루 일과를 마치고 돌아온 엄마에게 따끈한 저녁을 대접하려던 인공지능 아이의 고운 맘씨를 만나게 될 지도 모릅니다.

칭찬은 인공지능 아이도 춤추게 한다

거의 18년 전인 2002년 2월 “칭찬은 고래도 춤추게 한다(원제: Whale Done!)”는 책이 출간 되었죠. 책의 내용은 사람도 잡아 먹는다는 범고래 사육사 이야기에서 시작합니다. 아이 키우기 힘들다, 애가 내 말을 전혀 듣지 않는다는 부모의 말을 듣고 사육사 이야기를 들려주죠.

범고래가 수족관에서 돌고래보다 높이 멋진 점프를 하고 묘기를 보일 때 청중은 넋을 놓고 바라봅니다. 그러다 문득 저토록 커다랗고 무시무시한 범고래를 어떻게 가르쳤을까? 궁금해진 저자는 사육사를 찾아가죠. 사육사의 대답은 의외로 간단명료했습니다. 가르침이 아니라 배울 수 있도록 도와야 한다는 거죠.

“빨리 못배운다고 큰 소리로 야단을 쳐봐야 범고래한테 잡아 먹히기 밖에 더하겠어요?” 결국 범고래가 잘 할 수 있도록 유도하는 게 사육사의 역할이라고 합니다. 잘 했을 때 칭찬하며 기억해서 더 잘하도록 하고 하기 싫어할 때는 다른 쪽으로 관심을 돌려 새로운 경험을 하도록 유도하는 거죠.

인공지능 아이도 비슷합니다. 설명할 줄 아는 아이가 되기 전이라도 잘하는 일이 무엇인지 어떤 일을 맡겼을 때 훨씬 강력하고 빠른 성과를 내는지를 잘 살펴서 칭찬하고 집중하도록 해야하죠. 구글 알파고의 딥러닝에 적용된 방식이 바로 칭찬을 통해 잘하는 일을 더 잘하도록 한 강화학습(reinforcement learning)입니다. 칭찬이 인공지능 아이를 춤추게 하고 바둑 천재로 만든 셈이죠.

인공지능은 도깨비 방망이가 아니다

출근길에 만난 학습지 광고에서 말하는 스마트 AI 솔루션처럼 세상 모든 일에 AI만 가져다 붙인다고 해서 무조건 더 좋을 거라는 믿음은 버리세요. 아무리 천재끼가 있고 신동의 기운이 느껴지는 AI라도 결국은 균형 잡힌 식단(데이터)과 경험, 칭찬을 통해 강점을 키우는 노력이 있어야 비로소 세상에 도움 되는 멋진 아이로 자랄 테니까요. 우리는 인공지능을 도깨비 방망이가 아니라 가능성과 잠재력이 가득한 아이로 봐야 하지 않을까요?

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스파스 모델링 AI가 전통적인 딥러닝을 밀쳐내고 제조사와 의료 연구소의 선택을 받는 기술로 부상 중입니다. 설명 가능성, 에너지 효율, 스피드 등 현대식 품질 관리의 요구사항을 모두 충족하기 때문이죠.

글쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

AI 분야의 떠오르는 별, 스파스 모델링 AI

스파스 모델링 AI가 전통적인 딥러닝을 밀쳐내고 제품 제조업체와 의료 연구원의 선택을 받는 기술로 부상하고 있습니다. 설명 가능성, 에너지 효율, 스피드 등 현대식 품질 관리의 요구사항을 모두 충족하기 때문이죠. 독보적인 AI 기반 육안검사 솔루션을 개발한 일  본 스타트업 ��카루스()의 고객 몇 분께 물어보면 바로 알 수 있습니다.

역주: 스파스 모델링은 대부분이 의미 없는 배경이고 의미 있는 데이터는 아주 적은 수라는 희소성(���貹�������ٲ�)을 전제로 하며, 안면 인식 등 머신 비전 기술에 효과적입니다.

“스파스 모델링 AI를 만난 저희 고객은 놀라움을 감추지 못합니다. 저희 고객은 주로 전기차, 럭셔리 시계, 신약 발견 등 높은 품질 기준을 충족하고 보다 빠른 혁신이 필요한 기업들”이라고 하카루스의 창업자 겐신 후지와라(Kenshin Fujiwara) 회장은 전합니다. “전통적인 AI의 감추고 싶은 비밀을 저희 회사가 공략하고 데이터 수집과 훈련에 드는 높은 에너지 비용과 시간을 줄이며 지구의 자원도 절약한다는 데 무척 놀랍니다.”

환경 친화적인 설명 가능한 AI 대안

몇몇��에 따르면 전통적인 을 적용해 단일   모델을 훈련하면 자동차 5대가 전체 수명주기를 다할 때까지 뿜어내는 양 만큼의 탄소를 배출한다고 합니다. ML 알고리즘이 대량의 데이터를 아무 기준 없이 무작정 모든 세부사항을 “이해”하려 들기 때문입니다.

이와는 대조적으로 스파스 모델링은 강력한 예측 모델을 만들기 위해 수만 건의 이미지로 훈련할 필요가 없습니다. 기본적인 가정과 제한, 가설로 출발하기 때문에 스파스 모델링은 이미 알고 있는 내용은 무시해 시간을 절약합니다. 결국 컴퓨팅 시간과 에너지 소비도 줄이죠.

생산 현장에서 제조업체는 AI 모델을 훈련시키기 위해 양품과 불량 부품 샘플을 훨씬 적게 준비해도 됩니다. 결함이나 이상을 탐지하기 위한 제품 육안 검사 속도를 높이고 지속가능성도 희생하지 않죠. 연구소의 경우 스파스 모델링으로 보다 설명 가능한 AI를 얻습니다. 예컨대 신약 치료제를 탐색 중인 과학자는 화합물 반응을 보다 쉽게 구분할 수 있습니다. 일본 제약회사와의 파일럿 프로젝트에서 하카루스의 솔루션은 딥러닝 알고리즘보다 56배 빠른 성과를 냈습니다.

“스파스 모델링은 보다 적은 데이터로 고급 제품을 개발하는 정밀 엔지니어링 설비나 연구소에 이상적인 대안”이라고 후지와라 회장은 전합니다. “전기차 부품이 아주 좋은 예죠. 완전히 새로운 분야이기 때문입니다. 완성차 회사와 부품 공급업체는 적게는 20개의 이미지만으로도 신뢰할 수 있는 AI 기반 모델을 만들 수 있습니다. 극소량의 시간과 에너지만으로 딥러닝에 맞먹는 효과를 내는 거죠.”

전기차와 내연기관 차량 제조업체 외에도 하카루스의 고객은 럭셔리 상품, 화학, 생명과학 등 일본과 유럽의 여러 업종에 걸쳐 있습니다. 한 글로벌 제약회사는 신약 발견 컴퓨팅 시간을 99% 단축하고 상관관계 변화에 대한 통찰을 확보하면서 이 분야에 필수적인 설명가능성을 확보했습니다.

한 화학 및 생명과학 제품 제조사는 하카루스 AI 기술과 센서를 결합해 카복시메틸셀룰로스나트륨(CMC) 품질 검사 시간을 600% 높였습니다. CMC는 환경 친화적인 식물 추출 성분으로 리튬이온 배터리와 고급 어류 사료 등 많은 제품에 사용됩니다. 이 회사는 검사 인력과 교육훈련비를 향후 2-3년간 50% 가량 절감할 것으로 기대합니다.

AI를 지속가능한 비즈니스 혁신에 활용

하카루스는 후지와라 회장의 네 번째 스타트업으로 이 회사의 역사는 빠른 실패로 눈부신 성공을 거둔다는 창업자의 황금 기준을 반영합니다. 이 스타트업은 기반 주방용 저울을 만드는 데서 출발해 피트니스 앱으로 전환했습니다. 모두 스몰 데이터 분석에 초점을 맞췄죠. 그렇게 해서 이제는 산업과 연구소가 적은 데이터로 큰 성과를 올리도록 돕는 스파스 모델링 AI 전문기업으로 성장했습니다.

“하카루스는 일본어로 ‘측정하다’는 뜻입니다. 항상 스몰 데이터로 성과를 내는 데 초점을 맞춰 왔다”고 후지와라 회장은 밝힙니다. “대규모 데이터 세트를 모으는 일이 불가능하거나 경제적이지 않은 분야에서 스파스 모델링으로 여러 회사가 AI의 적용 효과를 얻을 수 있다고 판단했습니다.”

공통의 지속가능한 비전을 위해 SAP.IO와 제휴

후지와라 회장은 SAP의 글로벌 B2B 가속화 전문기관인 싱가포르 SAP.iO 파운드리의 에너지 및 천연자원 부문에 참여했습니다. 전문가의 자문과 여러 51����고객사를 소개 받은 후지와라 회장은 SAP의 과 사물인터넷 전문 네트워크인 과 통합해 에 서비스를 출시할 수 있어 값진 기회였다고 발힙니다.

“SAP는 양사의 우순순위 업종에서 글로벌 리더로서 고객이 무엇을 찾고 있는지 저희 회사가 이해하도록 도와주었다”고 후지와라 회장은 전합니다. “저희 스파스 모델링 AI 기능이 제공하는 검사 데이터를 51����솔루션과 통합해 조직이 을 향한 디지털화를 지속하도록 돕습니다. 이는 지속가능한 지능형 네트워크 기업 전환을 돕는다는 SAP의 비전을 반영하죠.”

하카루스의 고객사 대부분은 현재 일본에 있지만 유럽 지역 프로젝트와 북미 지역 기회 등 국제 시장 확장도 진행 중입니다. 블랙홀의 이미지를 최초로 만드는 데 사용된 기술로 학계에서�� 이미 널리 활용 중인 스파스 모델링은 이제 보다 지속가능한 AI로 가는 길을 밝히고 있습니다.

전세계 B2B 기술 스타트업을 지원하는 에 대해 자세히 알아보세요.

• 원문: , , 51����BrandVoice, Forbes.com

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