AI 면접에서 불이익 받기 쉬운 사람들의 유형 분석

AI 면접 등의 인공지능 기반의 채용이 보편화되면서 '과연 AI 채용 시스템은 모두에게 공정한 걸까?' 하는 의문이 들곤 합니다. AI가 면접을 진행하는 과정은 겉으로 보기에 매우 공정해 보입니다. 사람의 편견이 개입되지 않고, 일관된 평가 기준에 따라 지원자의 답변, 표정, 목소리 톤 등을 분석하기 때문입니다.

그러나 이런 기술 중심의 채용 방식은 과연 모두에게 공정한 것일까요? AI 면접이 사용하는 알고리즘은 대부분 일반인을 기준으로 설계되어 있으며, 언어적 표현 방식, 표정의 움직임, 목소리의 명확성 등을 주요 평가 요소로 삼습니다. 문제는 이러한 요소들이 특정한 특성을 가진 지원자들에게 불리하게 작용할 수 있다는 점입니다.

이 글에서는 AI 면접 과정에서 불이익을 받을 가능성이 높은 사람들의 유형을 살펴보고, 이들이 어떤 방식으로 배제되고 있는지, 그리고 이 문제를 해결하기 위한 방향성은 무엇인지에 대해 구체적으로 분석합니다.

AI 면접이 간과하고 있는 사람들

AI 면접은 데이터를 기반으로 지원자의 역량을 평가합니다. 그러나 이 데이터는 어디까지나 평균값을 기준으로 설계되어 있으며, 사회적 약자나 비정형적 특성을 가진 사람들을 충분히 반영하지 못하는 경우가 많습니다.
다음은 AI 면접에서 불이익을 받을 수 있는 대표적인 유형들입니다.

 

• AI 면접에서 불리할 수 있는 지원자 유형
  

  언어 장애를 가진 지원자	발음 부정확, 문장 길이 제한	음성 인식 정확도 저하, 유창성 점수 하락
  발음이 특이한 지역 사투리 사용자	억양, 발음 패턴 차이	표준어 기준 음성 분석에 의한 오류 가능성
  안면 마비나 표정 제어가 어려운 지원자	미소, 눈 맞춤 등 비언어 표현 부족	감정 분석 점수 낮음
  신경다양성(자폐 스펙트럼 등)을 가진 사람	눈맞춤 회피, 목소리 톤 일정함	사회적 신호 해석 오류 가능성
  청각 장애를 가진 지원자	구어 표현에 제한	음성 면접 자체 참여 어려움 또는 자막 미지원

   

AI 면접 알고리즘은 이러한 특성을 일종의 비정상 데이터 혹은 에러로 간주할 수 있습니다. 예를 들어, 표정이 일정하지 않거나 목소리의 억양이 일정하지 않으면, 감정 표현이 부족하다고 판단하여 감점 처리할 가능성이 높습니다.

 

“공정성”이라는 이름 아래 놓치는 것들

AI 면접이 도입될 때 가장 자주 언급되는 장점 중 하나는 바로 공정성입니다. 인간 면접관이 가지는 성별, 외모, 출신지, 나이 등에 대한 편견이 제거되고, 모두에게 같은 질문이 주어지며, 알고리즘이 일관되게 판단한다는 점에서 매우 이상적인 채용 방식처럼 보입니다.

하지만 이 공정성은 표준화된 지원자를 기준으로 정의된 공정성일 뿐이며, 비표준화된 특성을 가진 사람들에게는 차별로 작용할 수 있습니다. 언어적 표현이 명확하지 않은 사람, 정형화된 표정이나 억양을 구사하지 못하는 사람, 혹은 신체적 제약으로 인해 특정한 행동을 할 수 없는 사람들은, 의도치 않게 감점을 받게 됩니다.

예를 들어, 감정 분석 알고리즘은 사람의 미소, 눈썹 움직임, 입술 움직임 등을 통해 ‘진정성’이나 ‘적극성’을 판단합니다. 그러나 안면 근육에 문제가 있거나 신경적 특성상 표정 변화가 적은 사람은 감정이 없는 사람으로 판단될 수 있습니다. 이는 실질적으로 그 사람의 능력과 무관한 요소로 평가를 받는 것이며, 매우 비합리적인 결과를 낳습니다.

AI 기술이 가진 구조적 한계는 무의식적인 배제를 만들어냅니다. 특히, 사회적으로 이미 불리한 위치에 있는 사람들이 다시 한번 불이익을 받게 되는 구조는, 결과적으로 디지털 편견(digital bias)을 강화하는 방향으로 작동하게 됩니다.

 

이 문제를 어떻게 해결할 수 있는가?

AI 면접의 확산이 불가피한 상황이라면, 이제는 기술의 ‘공정성’을 재정의하는 작업이 필요합니다. 단순히 알고리즘이 동일한 기준을 적용한다고 해서 그것이 공정한 것은 아닙니다. 개인의 다양성과 특성을 고려한 설계와 운영 방식이 함께 보완되어야 진정한 공정성이 확보됩니다.

우선, 기업들은 AI 면접 시스템을 도입할 때 장애인, 비표준 언어 사용자, 신경다양성을 가진 지원자에 대한 대체 면접 옵션을 제공해야 합니다. 예를 들어, 음성 면접이 불가능한 경우에는 텍스트 기반 답변 제출, 표정 분석이 불가능한 경우에는 표정 분석을 제외한 점수 반영 방식 등을 도입할 수 있습니다.

또한, AI 알고리즘 개발 단계에서부터 다양한 데이터군을 반영하고, 소수자의 특성을 고려한 기준을 설계해야 합니다. 이는 단순히 기술적 문제가 아니라, 기업의 채용 철학과 사회적 책임과도 연결된 문제입니다.

나아가, 면접 결과에 대한 공정한 피드백 제공 시스템도 필요합니다. 감점 사유나 평가 기준을 지원자에게 명확하게 공개하고, 이의 신청이나 보완 기회를 제공하는 구조를 마련함으로써, AI 면접의 투명성과 수용 가능성을 높일 수 있습니다.

 

 

공정해 보이는 시스템이 만든 새로운 차별

AI 면접은 기존의 채용 시스템에서 존재하던 편견을 줄이는 데 분명 기여할 수 있는 기술입니다. 그러나 그 기술이 모든 사람에게 공평하게 작용하기 위해서는, 평가 기준의 이면을 들여다보고 그 기준이 누구를 중심으로 만들어졌는지를 자문해야 합니다.

현재의 AI 면접 시스템은 정상성의 기준을 ‘표준’에 두고 설계되어 있습니다. 그 결과, 그 기준에 포함되지 않는 수많은 사람들은 의도하지 않은 차별을 경험하게 됩니다. 이는 단순한 기술적 결함이 아니라, 기술이 만들어낸 새로운 사회적 사각지대라고 볼 수 있습니다.

진정한 공정 채용은 모든 지원자가 동등한 기회를 가질 수 있도록 제도를 설계하는 데서 시작됩니다. AI 면접이 진정한 공정성을 실현하는 기술이 되기 위해서는, 기술 이전에 사람을 먼저 이해하는 태도가 전제되어야 합니다. 채용은 데이터가 아니라 사람을 평가하는 과정이라는 사실을, 기술의 설계자와 사용자 모두가 잊지 말아야 할 것입니다.