당신은 AI 면접관을 어떻게 평가하시겠습니까?

AI 면접관에 대한 종합 평가 보고서

 

 

I. AI 면접관의 부상

A. 배경 설정

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 전 세계적으로 채용 프로세스에 빠르게 통합되고 있으며, 대한민국 역시 이러한 흐름에서 예외는 아니다. 특히 AI 면접관은 이러한 변화의 핵심 요소로 부상하고 있다. 기업들은 대규모 지원자를 효율적으로 처리하고, 평가 과정에서의 객관성을 높이며, 채용 비용과 시간을 절감하기 위해 AI 면접 솔루션을 적극적으로 도입하고 있다. 이미 SK하이닉스, 롯데, KT그룹 등 국내 유수 기업뿐만 아니라 다수의 공공기관에서도 AI 면접 또는 AI 역량검사를 활용하고 있으며 , 해외에서는 구글, IBM과 같은 글로벌 기업들이 선도적으로 AI를 채용 과정에 적용하고 있다.  

 

B. 범위 정의

본 보고서는 AI 면접관에 대한 포괄적이고 균형 잡힌 평가를 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 AI 면접관의 기술적 기반과 작동 방식, 도입으로 인한 장점과 단점, 인간 면접관 대비 성능(정확성 및 공정성), 윤리적 쟁점, 그리고 지원자, 기업(인사 담당자), 개발자 등 다양한 이해관계자의 관점을 심층적으로 분석할 것이다. 단순히 기술을 설명하는 것을 넘어, 현재 연구 및 산업 현황을 바탕으로 비판적인 평가를 제공하고자 한다.

C. 보고서 구조 개요

보고서는 다음과 같은 순서로 구성된다. 먼저 AI 면접관의 정의, 핵심 기술 및 작동 방식을 상세히 설명한다(II장). 이어서 AI 면접관 도입의 주요 이점(III장)과 잠재적 단점 및 우려 사항(IV장)을 분석한다. 다음으로 AI 면접관의 평가 정확성 및 공정성을 인간 면접관과 비교하며 검토하고(V장), 관련된 윤리적 쟁점들을 심층적으로 논의한다(VI장). 다양한 이해관계자들의 관점을 살펴본 후(VII장), 최종적으로 AI 면접관에 대한 종합적인 평가를 내리고 향후 발전 방향 및 고려 사항을 제시하며 마무리한다(VIII장).

II. AI 면접관 해부: 기술 및 기능

 

A. AI 면접관 정의

AI 면접관은 인공지능 기술을 활용하여 후보자 면접 및 평가 프로세스의 일부 또는 전체를 자동화하거나 보조하도록 설계된 시스템을 의미한다. 이는 단순히 정해진 질문을 제시하는 것을 넘어, 지원자의 응답 내용과 방식, 때로는 비언어적 표현까지 분석하여 역량, 적합성, 잠재력 등을 평가하는 것을 포함한다. AI 면접은 다양한 형태로 구현된다.  

 

• 영상 기반 면접: 가장 일반적인 형태로, 지원자가 웹캠을 통해 질문에 답변하는 영상을 녹화하면 AI가 이를 분석한다. 지원자의 발언 내용뿐만 아니라 표정(미세표정 포함), 목소리 톤, 시선 처리, 제스처 등 비언어적 요소까지 분석 대상이 될 수 있다. 이를 위해 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 머신러닝 기술이 복합적으로 활용된다.  
   
• 게임 기반 역량 검사: 특정 게임 과제를 수행하게 하여 지원자의 문제 해결 능력, 인지 능력, 성향, 심리적 특성 등을 측정한다. 이는 뇌신경과학이나 인지심리학 이론에 기반하며, 게임 수행 결과 데이터를 머신러닝으로 분석한다.  
   
• 텍스트 기반/챗봇 면접: 주로 초기 스크리닝 단계에서 챗봇 형태의 AI가 지원자와 텍스트로 질의응답을 주고받으며 기본적인 정보를 확인하거나 간단한 질문을 한다. 주로 자연어 처리 기술에 의존한다.  
   
• AI 보조 면접: AI가 직접 평가하기보다는 인간 면접관을 지원하는 역할을 한다. 면접 중 실시간으로 질문을 추천하거나, 지원자 답변 내용을 요약/분석해주거나, 면접관의 발언 시간 비율 등을 알려주어 공정한 진행을 돕는다.  
   

B. 핵심 기술

AI 면접관의 기능은 여러 핵심 AI 기술들의 조합으로 구현된다.

• 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP): 인간의 언어(음성 또는 텍스트)를 컴퓨터가 이해하고 분석하는 기술이다. AI 면접에서는 지원자의 답변 내용을 분석하는 데 핵심적인 역할을 한다. 음성을 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 기술 , 답변 내용에서 핵심 키워드를 추출하거나 , 감정 분석(Sentiment Analysis) , 문맥과 의미를 파악하는 시맨틱 분석 등이 활용된다. 이를 통해 답변의 논리성, 직무 관련성, 가치관 등을 평가하려 시도한다.  
   
• 컴퓨터 비전 (Computer Vision): 시각 데이터를 처리하고 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 기술이다. 영상 기반 면접에서 지원자의 비언어적 신호를 분석하는 데 사용된다. 얼굴 표정 변화(미세표정 포함) , 시선 추적(Eye-tracking) , 제스처 등을 감지하고 해석하여 자신감, 집중도, 감정 상태 등을 추론하려 한다. 일부 시스템은 산업 환경에서의 머신 비전(Machine Vision) 기술과 유사한 원리를 적용하기도 한다. 다만, 일부 시스템은 복장은 평가하지 않는다고 주장하기도 한다.  
   
• 머신러닝 (Machine Learning, ML) / 딥러닝 (Deep Learning): AI 면접관의 핵심 두뇌 역할을 한다. 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 발견하고, 이를 기반으로 새로운 데이터(지원자 응답)에 대한 예측(평가 점수, 합격 가능성 등)이나 분류를 수행한다. 지도 학습(Supervised Learning) 방식은 인간 전문가(면접관)의 평가 데이터나 과거 합격자 데이터를 정답으로 삼아 AI를 학습시킨다. 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 데이터 내에서 스스로 패턴을 찾도록 하며, 강화 학습(Reinforcement Learning)은 보상을 통해 학습하기도 한다. 특히 딥러닝은 이미지, 음성, 텍스트와 같은 비정형 데이터 처리에 강점을 보여 AI 면접관의 성능 향상에 기여한다.  
   

C. 작동 메커니즘

일반적인 AI 면접 과정은 다음과 같다. 먼저 지원자는 웹캠과 마이크가 설치된 컴퓨터 앞에서 AI 면접 시스템에 접속하여 안내에 따라 질문에 답변하거나 게임 과제를 수행한다. 이 과정에서 지원자의 영상, 음성, 텍스트 답변, 게임 플레이 데이터 등이 시스템에 기록된다. 다음으로 AI 엔진이 수집된 데이터를 앞서 설명한 NLP, 컴퓨터 비전, ML 모델 등을 활용하여 분석한다. 분석 결과는 사전에 정의된 평가 기준(역량, 성향, 직무 적합도 등)에 따라 점수, 등급, 순위 등의 형태로 산출된다. 최종적으로 이 결과는 보고서 형태로 인사 담당자에게 제공되어 채용 결정 과정에 활용된다.  

 

 

 

 

AI 면접 솔루션 제공 기업마다 구체적인 작동 방식과 강조점에는 차이가 있다.  

 

• 마이다스아이티 (inAIR): 뇌신경과학 기반의 게임형 역량 검사를 통해 인지 능력과 성향을 우선 측정하고, 이후 영상 면접으로 소통 역량 등을 보완적으로 평가한다. 주로 과거 합격자들의 데이터와 비교하여 지원자를 평가하는 방식을 취한다.  
   
• 제네시스랩 (뷰인터 HR): 실제 인사 전문가들이 평가한 방대한 양의 면접 영상 데이터를 AI에 학습시켜, 인간 면접관의 평가 방식을 모방하는 데 중점을 둔다. 특히 지원자의 소프트 스킬(호감도, 소통 능력, 신뢰감 등)과 성격 특성(BIG5) 평가에 강점을 보인다. 실제 면접관처럼 상호작용하는 기술을 지향한다.  
   
• 하이어뷰 (HireVue): 지원자의 영상 답변을 녹화한 후, 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 주로 답변 내용을 분석하는 방식이다.  
   
• 파이메트릭스 (Pymetrics): 12가지 이상의 게임 세트를 통해 지원자의 정서적, 인지적 특성을 분석한다.  
   

이러한 시스템들은 원활한 작동을 위해 데이터 수집 후 전처리(노이즈 제거 등) 및 특징 추출(Feature Extraction) 단계를 거쳐 분석의 정확도를 높인다.  

 

D. 기술적 함의

AI 면접 시스템은 다양한 기술과 데이터 소스를 복합적으로 활용한다. 하지만 각 기술(NLP, CV, ML)과 데이터 소스(언어, 비언어, 게임 결과)가 최종 평가에 얼마나 기여하는지, 즉 가중치가 어떻게 부여되는지는 업체별로 상이할 가능성이 높다. 이는 동일한 지원자라도 어떤 AI 면접 도구를 사용하느냐에 따라 다른 평가 결과를 받을 수 있음을 시사한다. 이러한 표준화의 부재는 여러 플랫폼 간의 평가 결과를 비교하거나 외부에서 독립적으로 타당성을 검증하는 것을 어렵게 만든다. 사용자인 기업이나 지원자 입장에서는 AI가 실제로 무엇을 측정하고 있으며, 어떤 요인이 평가에 결정적인 영향을 미치는지 명확히 알기 어렵다는 문제가 발생한다. 이는 해당 도구가 주장하는 측정 요소(예: 소통 능력, 문제 해결 능력)를 실제로 정확하게 측정하고 있는지(구성 타당도)에 대한 근본적인 의문을 제기한다.  

 

또한, 딥러닝이나 BERT와 같은 최신 NLP 모델 의 적용은 기술의 빠른 발전을 보여준다. 그러나 이러한 기술적 정교화는 검증 연구나 윤리적 가이드라인의 발전 속도를 앞지를 수 있다. 예를 들어, 모델 압축 기술(지식 증류, 양자화, 가지치기 등) 은 시스템 효율성을 높이기 위해 사용되지만, 이 과정에서 모델의 정확성이나 공정성에 미묘한 변화를 야기할 수 있으며, 최종 사용자는 이러한 영향을 인지하지 못할 수 있다. 결과적으로, 충분한 검증 없이 새로운 기술이 적용된 AI 면접 도구가 현장에 도입될 위험이 존재한다.  

 

III. 가치 제안: AI 면접관의 장점

AI 면접관 도입은 기업에게 여러 가지 매력적인 가치를 제공한다.

A. 효율성, 확장성 및 비용 효과성 증대

AI 면접의 가장 큰 장점 중 하나는 채용 프로세스의 효율성을 극적으로 향상시키는 능력이다. AI는 서류 검토, 면접 일정 조율(간접적 지원), 표준화된 질문 제시 등 시간이 많이 소요되는 반복적인 업무를 자동화한다. 이를 통해 인사 담당자는 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있게 된다.  

 

AI는 시간과 공간의 제약 없이 수많은 지원자를 동시에 평가할 수 있는 확장성을 제공한다. 24시간 운영이 가능하며, 이를 통해 채용 소요 시간(Time-to-hire)을 단축할 수 있다. 예를 들어, 1만 명의 자기소개서를 평가하는 데 AI는 8시간이 걸리는 반면, 인사 담당자 10명은 7일이 필요하다는 분석도 있다. Chipotle과 같은 기업은 AI 도입 후 지원서 처리 시간을 12일에서 4일로 단축하기도 했다.  

 

이러한 효율성은 비용 절감으로 이어진다. 인간 면접관 투입 시간 감소, 지원자의 면접 이동 비용 불필요, 행정 관리 부담 감소 등으로 인해 전반적인 채용 비용을 절감할 수 있다. 일부 연구에서는 AI 도입으로 채용 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있다고 보고하며 , 특정 시나리오에서는 87% 이상의 비용 절감 효과를 보였다는 분석도 있다.  

 

B. 평가의 일관성 및 표준화 확보

AI 면접관은 모든 지원자에게 동일한 평가 기준과 질문을 적용한다. 이는 면접관의 기분, 피로도, 개인적인 선호도나 면접 스타일 차이 등으로 인해 발생할 수 있는 평가의 변동성을 제거한다. 면접 '운'이라는 요소를 최소화하여 , 모든 지원자가 표준화된 경험을 통해 동일한 잣대로 평가받도록 보장한다. 이러한 일관성은 지원자 간의 공정한 비교를 가능하게 하고 평가 결과의 신뢰도를 높이는 데 기여한다.  

 

C. 인간 편향 완화 및 객관성 증진 가능성

이론적으로 AI는 인간 면접관이 가질 수 있는 감정이나 무의식적인 편견(예: 후광 효과, 유사성 편향, 외모·성별·인종·학력 등에 기반한 편견)에서 자유롭다. AI는 사전에 정의된 기준과 데이터 패턴에 기반하여 평가를 수행하므로, 주관적인 판단의 개입을 최소화하고 객관성을 높일 잠재력을 가진다. 일부 기업에서는 AI 도입 후 실제로 채용된 인력의 다양성이 증가했다고 보고하기도 했다 (예: Unilever 사례 ). 또한, AI는 지원자의 이름, 성별, 학교 등 민감 정보를 가리고 평가하는 블라인드 스크리닝을 용이하게 할 수 있다.  

 

하지만 이 장점은 '잠재적'이라는 점을 강조해야 한다. AI가 인간의 주관적 편향을 제거하는 대신, 알고리즘 자체의 편향성(IV.C절에서 상세히 논의)을 내포할 수 있기 때문이다.

D. 데이터 기반 통찰력 및 예측 정확도 활용

AI는 인간 면접관이 놓칠 수 있는 방대한 양의 데이터(언어적, 비언어적 표현, 게임 반응 속도 등)를 정밀하게 분석할 수 있다. 이를 통해 지원자의 역량, 성향, 잠재적 직무 적합성에 대한 데이터 기반의 심층적인 통찰력을 제공할 수 있다. AI는 분석 결과를 구조화된 보고서나 시각화된 데이터 형태로 제공하여 인사 담당자의 의사 결정을 지원한다.  

 

더 나아가, AI 평가 데이터를 기반으로 지원자의 미래 직무 성과나 조직 적응 가능성, 이직률 등을 예측하려는 시도도 이루어지고 있다. 일부 시스템은 이직률 예측에서 87%의 정확도를 보인다고 주장하기도 한다.  

 

E. 효율성과 일관성의 이면

효율성과 일관성을 추구하는 AI 면접의 특성은 의도치 않은 결과를 낳을 수도 있다. AI는 정해진 패턴을 인식하고 평가하는 방식으로 작동한다. 일관성 은 모든 지원자에게 동일한 패턴 인식 규칙을 적용한다는 의미이다. 이 때문에 지원자들은 AI 시스템에 맞춰 '연기'하는 법을 배울 수 있다. 예를 들어, 특정 키워드를 반복 사용하거나 , 특정 표정을 유지하고 , 게임 과제에서 빠른 반응 속도를 보이는 등 AI가 쉽게 감지하고 긍정적으로 평가하는 패턴에 맞춰 자신의 답변과 행동을 최적화하려는 것이다. 이러한 'AI 최적화' 능력은 실제 직무 역량과는 다를 수 있다. 결과적으로, AI 면접은 실제 역량이 뛰어나지만 표현 방식이 AI에 최적화되지 않은 지원자에게 불리하게 작용하고, AI에 맞춰 '연기'를 잘하는 지원자를 선호하게 되어, 선발되는 인재 풀이 특정 소통 방식이나 문제 해결 접근법으로 동질화될 위험이 있다.  

 

또한, AI 면접의 '객관성' 주장은 신중하게 받아들여야 한다. AI는 분명 인간 면접관의 기분이나 개인적 선호와 같은 주관적 편향은 제거한다. 그러나 AI는 프로그래밍된 규칙과 학습 데이터에 기반하여 작동하며 , 이 규칙이나 데이터 자체가 편향될 수 있다. 즉, AI는 자신의 프로그래밍과 데이터에 대해서는 객관적이지만, 그 프로그래밍이나 데이터가 현실 세계의 공정성이나 실제 직무 요구사항을 객관적으로 반영하지 못할 수 있다. AI가 객관적이라는 인식은 자칫 AI 평가 점수에 대한 과도한 신뢰, 즉 '자동화 편향(automation bias)' 으로 이어질 수 있으며, 이는 AI가 제시하는 편향된 결과를 비판 없이 수용하게 만들 위험이 있다. 따라서 AI의 객관성은 편향의 유형이 바뀐 것일 뿐, 편향 자체가 완전히 제거된 것은 아님을 인지하는 것이 중요하다.  

 

IV. 우려 사항 해결: 단점 및 한계

AI 면접관은 여러 장점에도 불구하고, 해결해야 할 중요한 단점과 한계를 안고 있다.

 

 

A. 인간적 교감의 부재: 비인간화 및 공감 격차

AI 면접의 가장 근본적인 한계 중 하나는 진정한 인간적 상호작용, 즉 라포(rapport) 형성이나 공감대 구축이 불가능하다는 점이다. 지원자는 기계와 대화하며 평가받는 과정에서 비인간적이고 거래적인 느낌을 받을 수 있다. AI는 인간 언어의 미묘한 뉘앙스, 예를 들어 풍자, 유머, 반어법 등을 제대로 이해하지 못하며 , 지원자의 감정 상태를 깊이 있게 공감하거나 배려하는 능력이 없다.  

 

B. 지원자 경험에 미치는 영향: 불안감, 공정성 인식, 참여도 저하

기계 앞에서 '연기'해야 한다는 부담감은 지원자에게 상당한 스트레스와 불안감을 유발할 수 있다. 또한, 평가 과정이 불투명하고 피드백이 부족하여 자신이 어떻게 평가받는지 알 수 없다는 점은 공정성에 대한 불신으로 이어지기 쉽다. 지원자들은 AI 면접 과정에서 궁금한 점을 질문하거나 회사의 조직 문화를 파악할 기회를 갖기 어렵다. 다수의 연구 및 조사에서 지원자들은 여전히 인간 면접관과의 상호작용을 선호하는 경향을 보이며 , AI 평가의 공정성에 대해 회의적인 시각을 가지고 있다. 이러한 부정적인 경험은 기업의 고용주 브랜드를 손상시키고 우수 인재 확보에 걸림돌이 될 수 있다.  

 

C. 알고리즘 편향성의 망령: 공정성 및 차별 위험

AI 면접의 공정성에 대한 가장 심각한 우려는 알고리즘 편향성 문제이다. AI는 학습 데이터에 내재된 과거의 사회적 편견이나 차별을 그대로 학습하여 특정 집단에게 불리한 평가를 내릴 수 있다 (역사적 편향). 또한, AI 알고리즘 설계 자체의 결함으로 인해 불공정한 결과가 발생할 수도 있다 (알고리즘 편향).  

 

아마존의 AI 채용 시스템이 과거 남성 위주의 데이터 학습으로 인해 여성 지원자에게 불이익을 주었던 사례는 대표적이다. 이 외에도 특정 인종, 연령대, 출신 학교, 심지어 이름이나 거주 지역에 따라 편향된 평가가 이루어질 수 있으며 , 고용 기간 중 공백이 있는 지원자(예: 육아 휴직자)나 비원어민 화자에게 불리하게 작용할 수도 있다. 여러 연구에서 실제 AI 시스템의 편향성이 확인되었으며 , 키워드 필터링과 같은 표면적으로 중립적인 기준조차 특정 집단에게 불리하게 작용할 수 있다. 편향의 종류도 다양하여, 학습 데이터가 특정 집단을 과소/과대 대표하는 표본 편향, 예측 모델 자체가 특정 집단에게 불리한 예측을 하는 예측 편향, 데이터 측정 방식 자체에 편향이 개입되는 측정 편향 등이 존재한다.  

 

D. 기술적 장애물: 신뢰성, 오류 및 환경 요인

AI 면접은 기술에 의존하기 때문에 시스템 오류, 버그, 네트워크 연결 문제 등 기술적 문제 발생 가능성을 내포한다. 지원자의 컴퓨터 사양, 웹캠이나 마이크 성능, 면접 환경(조명, 소음 등)과 같은 외부 요인이 평가 결과에 영향을 미칠 수도 있다. 이는 기술 접근성이 낮은 지원자에게 불리하게 작용할 수 있으며, 평가의 신뢰성을 저해하는 요인이 된다. 기존 인사 시스템(ATS)과의 통합 문제도 발생할 수 있다.  

 

E. 데이터 프라이버시 및 보안 문제 해결 과제

AI 면접 과정에서는 지원자의 영상, 음성, 답변 내용, 생체 인식 정보(얼굴 특징 등)와 같은 민감한 개인 정보가 대량으로 수집 및 처리된다. 이는 데이터 유출, 오용, 프라이버시 침해의 위험을 수반한다. 특히 유럽의 GDPR이나 미국의 BIPA(생체정보보호법)와 같은 강력한 개인 정보 보호 규제를 준수하는 것이 필수적이다. 기업은 지원자에게 어떤 데이터를 수집하고 어떻게 활용하는지 명확히 고지하고 명시적인 동의를 받아야 하며 , 필요한 최소한의 데이터만 수집하고(데이터 최소화 원칙) , 안전한 저장 및 관리, 명확한 데이터 보유 기간 정책 수립, 강력한 사이버 보안 조치 등을 통해 지원자의 개인 정보를 철저히 보호해야 한다.  

 

F. 복잡한 인간 속성 평가의 한계

AI는 정량화하기 어려운 인간의 복잡한 특성, 예를 들어 창의성, 비판적 사고력, 감성 지능, 리더십 잠재력, 문화 적합성 등을 정확하게 평가하는 데 한계를 보인다. AI는 주로 측정 가능한 지표나 과거 데이터 패턴에 의존하기 때문에, 지원자의 숨겨진 잠재력이나 정성적인 강점을 놓칠 수 있다. 지나치게 엄격하거나 편협한 기준으로 인해 실제로는 우수한 역량을 갖춘 인재("hidden workers")가 부당하게 필터링될 위험도 존재한다. AI 면접관이 답변 내용이나 맥락보다는 표면적인 요소에 치중할 수 있다는 지적도 있다.  

 

G. 편향 증폭 및 '수행' 부담의 심화

AI 시스템이 편향된 기준으로 후보자를 선발하고, 이렇게 선발된 직원들의 성과 데이터를 다시 AI 학습에 사용한다면, 초기 편향이 시간이 지남에 따라 더욱 증폭되는 악순환이 발생할 수 있다. AI는 데이터로부터 학습하며 , 채용된 직원의 성과 데이터는 종종 채용 모델의 검증 및 개선에 활용된다. 만약 AI의 초기 선발 과정이 편향되었다면 , 채용된 직원 풀 역시 그 편향을 반영할 것이다. 이들의 성과 데이터(이 역시 편향된 평가의 영향을 받을 수 있음)를 사용하여 AI를 재학습시키면 , 특별한 개입 없이는 초기 편향이 강화되어 시스템이 점진적으로 더욱 불공정해질 수 있다.  

 

또한, AI 면접은 지원자에게 단순히 자격을 갖추는 것뿐만 아니라, 그 자격을 특정 AI 시스템이 감지하고 올바르게 해석할 수 있는 방식으로 '수행(perform)'해야 하는 추가적인 부담을 지운다. 이는 직무 자체와는 무관한 새로운 'AI 리터러시' 기술을 요구하며, 수행적인 스트레스를 가중시킨다. 지원자들은 AI 면접을 위해 특별히 준비해야 하며 , 이는 키워드 최적화 , 표정 관리 , 목소리 톤 조절 , 시간 엄수 등을 포함한다. 이는 실제 직무 기술을 보여주는 것보다 AI가 기대하는 입력 형식에 맞추는 것에 가까워진다. 이러한 상황은 지원자에게 불안감을 유발하고 , 실제 역량은 뛰어나지만 이러한 특정 유형의 '수행'에 익숙하지 않은 지원자에게 불이익을 줄 수 있다.  

 

V. 성능 검증: 정확성, 공정성 및 인간과의 비교

AI 면접관의 성능은 채용 도구로서의 가치를 결정하는 핵심 요소이다. 정확성, 일관성, 공정성 측면에서 AI 면접관을 면밀히 검토하고 인간 면접관과 비교 분석할 필요가 있다.

A. 예측 타당성 평가: AI 점수가 성과와 연관되는가?

AI 면접 점수가 실제 직무 성과나 잠재력을 얼마나 잘 예측하는지(예측 타당성)는 중요한 문제이다. 일부 연구 및 사례는 긍정적인 결과를 제시한다. 국방부 사례에서는 AI 면접 우수자와 인간 면접관 평가 우수자 간에 최대 98%의 유사성을 보였다. 또 다른 연구에서는 AI 스크리닝을 통과한 후보자들이 이후 인간 면접에서 더 높은 성공률을 보였다. 특정 AI 솔루션은 다른 채용 평가 도구(대면 면접, 이력서 분석 등)보다 높은 예측 타당도(상관계수 0.5~0.6)를 보인다고 주장하기도 한다. LG유플러스의 경우 AI 면접 고득점자와 임원 면접 우수 평가자 간의 높은 일치율을 확인했다.  

 

그러나 이러한 긍정적인 결과에 대한 회의적인 시각도 존재한다. AI가 피상적인 요소(예: 액세서리 착용 여부 )에 영향을 받거나, 후보자의 진정한 잠재력을 파악하지 못할 수 있다는 우려가 있다. 인천국제공항공사 사례처럼 AI 역량검사에서 낮은 등급(D등급)을 받은 지원자 중 상당수(35%)가 최종 합격하고, 면접위원들이 AI 검사 결과에 대해 긍정적이지 않다는 평가를 내린 경우도 있다. 이는 AI 평가 결과가 실제 역량이나 최종 합격 여부와 항상 일치하지는 않음을 시사한다. 따라서 AI 면접 도구의 예측 타당성은 솔루션 제공업체의 주장보다는 독립적이고 해당 조직 및 직무 맥락에 맞는 검증을 통해 신중하게 평가되어야 한다.  

 

B. AI 판단의 일관성 및 신뢰성 평가

AI 면접관의 주요 강점 중 하나는 평가의 일관성이다. 인간 면접관의 판단은 컨디션이나 주관적 요인에 따라 변동될 수 있지만 , AI는 동일한 규칙과 기준을 모든 지원자에게 일관되게 적용한다. 연구에 따르면 AI 면접의 평가 점수는 인간 면접관의 평가보다 표준편차가 낮아 더 높은 일관성을 보이는 것으로 나타났다.  

 

그러나 일관성이 반드시 정확성이나 공정성을 보장하는 것은 아니다. AI는 일관되게 잘못된 판단을 내리거나 일관되게 편향된 평가를 할 수도 있다. 따라서 일관성은 중요한 장점이지만, 그 자체만으로 AI 평가의 우수성을 담보하지는 않는다.

C. 실제 공정성: 편향 탐지, 완화 및 연구 결과

알고리즘 편향성은 AI 면접의 공정성을 위협하는 지속적인 과제이다. 편향을 줄이려는 노력에도 불구하고, 여러 연구에서 AI 시스템의 편향이 여전히 존재함이 밝혀졌다. 한 분석에서는 AI 영상 면접 시스템의 44%가 성별 편향을, 26%가 성별 및 인종 편향을 보였다. 다른 조사에서는 AI 시스템의 41%가 편향 징후를 보였으며 , 특정 알고리즘에서 편향이 탐지된 비율이 36%에 달한다는 보고도 있다. 데이터셋 자체의 편향 문제도 심각하며 , 백인 남성 이름에 대한 선호 경향이 나타난 연구 결과도 있다.  

 

이러한 편향을 완화하기 위한 다양한 전략이 시도되고 있다. 여기에는 ▲다양하고 대표성 있는 학습 데이터 사용 , ▲알고리즘 정기 감사 및 편향성 테스트 , ▲모델 학습 시 공정성 제약 조건 적용 , ▲인간의 검토 및 감독 강화 , ▲설명 가능한 AI(XAI) 기술 활용 , ▲공신력 있는 기관의 독립적인 인증 획득(예: TTA 인증 ) 등이 포함된다. IBM의 'AIF360', 마이크로소프트의 'Fairlearn', 카이스트의 'MAF 2022'와 같이 편향성을 탐지하고 교정하는 도구들도 개발되고 있다. 하지만 공정성이라는 개념 자체가 맥락에 따라 다르게 정의될 수 있고 측정하기 어렵다는 근본적인 문제도 존재한다.  

 

D. AI vs. 인간 면접관: 비교 분석

AI 면접관과 인간 면접관은 각각 뚜렷한 장단점을 지닌다. 인간 면접관은 공감 능력, 직관, 맥락 이해, 심층적인 질문 능력, 조직 문화 적합성 평가 등에서 강점을 보인다. 반면, AI는 처리 속도, 일관성, 대규모 데이터 처리 능력, 특정 유형의 편향(인간의 주관적 편향) 감소 가능성 등에서 우위를 점한다.  

 

하지만 인간 면접관은 비일관성, 다양한 편견(후광 효과, 유사성 편향 등), 피로 등의 영향을 받기 쉽다. AI 면접관은 알고리즘 편향성, 공감 능력 부재, 기술적 오류 가능성, 미묘한 뉘앙스 파악의 어려움 등의 약점을 가진다.  

 

표 1: AI 면접관 vs. 인간 면접관 비교

평가 기준AI 면접관인간 면접관

효율성/속도	매우 높음	낮음
확장성	높음 (동시 다수 평가 가능)	낮음 (순차적 평가)
비용	초기 도입 비용 높으나 운영 비용 낮음	운영 비용(인건비 등) 높음
일관성	매우 높음	낮음 (면접관별, 상황별 편차)
객관성/편향 유형	인간 주관성 배제, 알고리즘 편향 위험	인간 주관성 개입, 다양한 인지 편향 위험
평가 범위 (역량)	정량화 가능 역량, 키워드 분석에 강점, 소프트 스킬/잠재력 평가 한계	하드/소프트 스킬, 잠재력, 문화 적합성 등 포괄적 평가 가능
뉘앙스/맥락 이해	낮음	높음 (비언어적 신호, 상황 이해)
공감/라포 형성	불가능	가능 (관계 형성, 지원자 경험에 긍정적 영향 가능)
지원자 경험 (잠재력)	부정적 가능성 높음 (불안, 비인간화) , 긍정적 가능성 (편리성)	긍정적 가능성 높음 (소통, 정보 획득) , 부정적 가능성 (불쾌한 면접관)
데이터 생성/분석	구조화된 데이터 대량 생성 및 분석 용이	비구조화된 정보 위주, 체계적 분석 어려움
투명성/설명 가능성	낮음 ('블랙박스' 문제)	상대적으로 높음 (질문을 통해 근거 확인 가능)

 

 

E. 검증 격차와 공정성 외관

일부 연구에서 긍정적인 상관관계가 보고되기도 했지만 , 다양한 직무와 조직 환경에서 AI 면접 도구의 예측 타당성을 입증하는 엄밀하고 독립적이며 장기적인 검증 연구는 여전히 부족하다. 상당수 증거는 일화적이거나 솔루션 제공업체 자체에서 나온 경우가 많다. 인간의 직무 성과는 복잡하며 면접 방식의 영향을 분리하여 측정하기 어렵기 때문에 강력한 검증은 어려운 과제이다. 이러한 검증 없이는 AI 면접의 우수한 정확성에 대한 주장은 대체로 입증되지 않은 상태로 남는다.  

 

또한, 편향 완화 노력 은 중요하지만, 완전한 투명성 없이는 이러한 조치가 진정으로 효과적인지, 아니면 단순히 '공정성 세탁(fairness washing)'에 불과한지 평가하기 어렵다. 즉, 근본적인 문제를 해결하지 않으면서 공정하다는 외관만 만드는 것일 수 있다. 기업들은 편향 완화 조치를 시행하지만 , 핵심 알고리즘은 종종 영업 비밀로 보호된다. 지원자나 외부 감사자는 전체 프로세스를 완전히 검토할 수 없다. 이러한 불투명성은 편향 완화 노력이 피상적이거나 불충분할 가능성을 열어두지만, '공정한 AI를 사용한다'는 주장 자체는 규제 요건을 만족시키거나 대외 이미지를 개선하는 데 사용될 수 있다. 이는 실질적인 공정성 보장과는 거리가 멀 수 있다.  

 

VI. 윤리적 나침반: 책임감 있는 AI 구현 가이드

AI 면접관의 도입 및 활용은 효율성 증대라는 기술적 측면을 넘어 중요한 윤리적 고려 사항들을 제기한다. 채용이라는 중대한 결정에 AI를 활용하는 만큼, 책임감 있는 접근이 필수적이다.

A. 기본 윤리 원칙

AI 면접 시스템 설계 및 운영에는 여러 핵심 윤리 원칙이 적용되어야 한다. 대표적으로 공정성(Fairness), 책임성(Accountability), 투명성(Transparency) - 흔히 FAT 원칙으로 불림 - 이 강조되며, 이 외에도 개인 정보 보호(Privacy), 인간 감독(Human Oversight), 악영향 금지(Non-Maleficence), 선한 영향력(Beneficence) 등이 중요한 원칙으로 꼽힌다. 이러한 원칙들은 특히 채용과 같이 개인의 삶에 큰 영향을 미치는 고위험(high-stakes) 의사결정 영역에서 더욱 중요하다.  

 

B. "블랙박스" 문제: 투명성 및 설명 가능성 이슈

AI 면접 시스템이 어떤 과정을 거쳐 특정 평가 결과를 도출하는지 명확히 알기 어렵다는 점, 즉 '블랙박스' 문제는 심각한 윤리적 과제이다. AI, 특히 딥러닝 모델은 복잡한 연산을 통해 결과를 내놓지만, 그 내부 작동 원리를 인간이 이해하기 쉬운 형태로 설명하기 어렵다.  

 

이러한 투명성 부족은 지원자가 자신의 평가 결과에 대해 납득하고 이의를 제기할 권리를 침해할 수 있다. 따라서 AI의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술, 즉 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)의 중요성이 부각되고 있다. 하지만 XAI 구현에는 여전히 기술적 어려움이 존재한다. 투명성 확보는 단순히 알고리즘을 공개하는 것을 넘어, AI의 판단 결과에 대해 지속적으로 검토하고 피드백을 제공하며 이의를 제기할 수 있는 절차를 마련하는 것을 포함해야 한다.  

 

C. 책임성 프레임워크 구축

AI 면접 시스템이 오류를 범하거나 편향된 결과를 초래했을 때, 그 책임 소재를 명확히 하는 것은 매우 중요하다. 책임 주체가 AI 개발자인지, AI를 도입한 기업인지, 아니면 시스템을 운영하는 담당자인지 불분명할 수 있다.  

 

따라서 AI 활용에 대한 명확한 거버넌스 구조와 정책 수립이 필수적이다. 여기에는 AI 시스템의 성능과 윤리적 사용에 대한 책임을 지는 개인이나 팀을 지정하고 , 문제가 발생했을 때 이를 해결하고 시정 조치를 취할 수 있는 메커니즘을 마련하는 것이 포함된다. 미국 정부 책임 감사원(GAO)의 AI 책임성 프레임워크 나 유럽연합(EU)의 AI 책임 지침안(AILD) 등은 이러한 책임성 확보를 위한 제도적 노력을 보여준다.  

 

D. 다양성, 형평성 및 포용성(DE&I)에 미치는 영향

AI 면접관은 DE&I 측면에서 양날의 검이 될 수 있다. 이론적으로는 인간의 편견을 줄여 채용 과정의 공정성을 높이고 결과적으로 조직의 다양성을 증진시킬 잠재력이 있다. 그러나 앞서 살펴본 바와 같이, AI 시스템 자체가 편향된 데이터를 학습하거나 알고리즘 설계에 결함이 있을 경우, 기존의 불평등을 심화시키거나 새로운 차별의 장벽을 만들 수도 있다.  

 

따라서 AI 시스템을 설계하고 감사하는 과정에서 DE&I 목표를 명시적으로 고려하고, 다양한 배경을 가진 인재들이 공정하게 평가받을 수 있도록 시스템을 지속적으로 점검하고 개선하는 노력이 필수적이다.  

 

E. 진화하는 규제 환경

AI 기술의 발전에 따라 관련 규제 환경도 빠르게 변화하고 있다. OECD의 AI 원칙 , EU의 AI 법(AI Act) , 미국의 주(州) 단위 법률(일리노이주 AI 영상면접법, 뉴욕시 자동화된 고용 결정 도구법 등) 등이 대표적이다. 이러한 규제들은 AI 시스템, 특히 채용과 같은 고위험 영역에 사용되는 AI에 대해 편향성 감사, 투명성 의무, 인간 감독 요구 사항 등을 부과하는 추세이다. 또한, GDPR이나 캐나다의 CPPA와 같은 데이터 보호법은 자동화된 의사결정 및 개인 정보 처리에 관한 규정을 포함하고 있다. 기업들은 이러한 규제 동향을 주시하고 준수해야 할 법적, 윤리적 책임을 진다.  

 

F. 윤리적 부채와 동의의 역설

효율성 증대에 대한 기대감으로 AI 면접 시스템을 서둘러 도입하면서 윤리적 설계, 검증, 거버넌스에 대한 충분한 사전 투자 없이 진행될 경우, '윤리적 부채(ethical debt)'가 누적될 수 있다. 이는 향후 편향성 문제 해결, 법적 분쟁 대응, 기업 평판 손상, 신뢰 상실 등으로 인해 발생하는 비용을 의미한다. 채용 과정에서는 종종 효율성과 비용 절감이 우선시되며 , 편향성 검증 , 투명성 확보 , 책임성 구축 과 같은 윤리적 고려 사항은 시간과 자원이 소요되는 작업으로 간주되어 소홀히 다뤄질 수 있다. 이렇게 축적된 위험은 나중에 소송 , 규제 당국의 제재 , 지원자들의 반발 , 그리고 편향된 시스템을 수정하는 어려운 과제 등으로 현실화될 수 있다.  

 

한편, 데이터 프라이버시의 핵심 원칙인 '동의' 는 고용이라는 특수한 맥락에서 그 의미가 퇴색될 수 있다. 채용 과정에서의 정보 및 권력 비대칭성 을 고려할 때, 지원자가 AI 시스템에 의한 개인 정보 처리에 동의하는 것이 진정으로 자발적이고 충분한 정보에 기반한 것인지 의문이 제기된다. 만약 특정 기업에 지원하기 위해 AI 면접 동의가 필수적이라면, 지원자는 사실상 거부할 선택권이 없다. 이는 동의라는 윤리적 기반을 약화시키며, 단순한 동의 확인 절차를 넘어서는 강력한 안전장치가 필요함을 시사한다.  

 

VII. 생태계의 목소리: 이해관계자 관점

AI 면접관을 둘러싼 평가는 이를 사용하는 지원자, 도입하는 기업(인사 담당자), 그리고 개발하는 기술 공급자의 관점에 따라 다르게 나타난다.

A. 지원자의 시선: 경험, 인식 및 신뢰

지원자들은 AI 면접의 편리성(시간과 장소에 구애받지 않음)을 긍정적으로 평가하기도 하지만 , 전반적으로는 우려와 불신이 더 큰 것으로 보인다. 많은 지원자들이 AI 면접 과정에서 공정성 문제, 비인간적인 경험, 피드백 부재, 기술적 문제에 대한 불안감을 느낀다. 기계에 의해 평가받는다는 것에 대한 거부감과 함께, 자신의 다양한 개성이나 잠재력이 정형화된 시스템에 의해 무시될 수 있다는 걱정이 크다.  

 

실제로 다수의 조사에서 지원자들은 AI보다는 인간 면접관의 검토를 선호하며 , AI 면접의 미래에 대해 불안감을 표현한다. AI 면접의 공정성에 대한 신뢰도도 낮은 편이다. 이러한 부정적 인식은 AI 면접 경험 유무에 따라서도 차이를 보이는데, 경험이 없는 경우 AI가 인간보다 정확하고 주관이 배제될 것이라는 기대를 가지는 반면, 경험자는 편리성을 가장 큰 장점으로 꼽으면서도 회사 이미지에 부정적 영향을 미칠 수 있다고 보는 경향이 있다.  

 

한편, AI 면접에 대비하기 위한 정보 탐색과 준비 노력이 증가하면서 , 일부 지원자들은 AI 시스템의 평가 기준을 파악하고 이에 맞춰 답변이나 행동을 최적화하려는 경향을 보이기도 한다. 또한, 젊은 세대일수록 AI 면접에 대해 상대적으로 긍정적인 인식을 가질 수 있다는 조사 결과도 있다. 궁극적으로 지원자들은 AI가 채용 과정에서 어떻게 활용되는지에 대한 투명한 정보 공개를 강력히 원하고 있다.  

 

B. 인사/채용 담당자의 관점: 도입, 효용성 및 유보적 태도

인사 담당자들 사이에서는 AI 채용 도구의 도입률과 신뢰도가 상당히 높은 수준으로 나타나고 있다. 한 조사에 따르면 HR 전문가의 72%가 주간 단위로 AI를 사용하고 있으며 , 53%는 AI의 채용 추천을 신뢰한다고 답했다. 이는 전년 대비 크게 증가한 수치이다. 이들은 AI 도입을 통해 생산성 향상(63%), 수작업 자동화(55%), 업무 효율성 증대(52%) 등의 실질적인 혜택을 경험하고 있다고 보고한다.  

 

그러나 인사 담당자들도 AI 활용에 대한 우려를 가지고 있다. 가장 큰 걱정거리는 편향성 문제(40%)이며 , 데이터 프라이버시(37.2%) , 법규 준수(30.7%) 문제도 중요하게 지적된다. 또한 AI가 소프트 스킬을 정확히 평가하기 어렵고 , 인간적인 요소를 놓칠 수 있다는 점 , 특정 키워드에 지나치게 의존할 수 있다는 점 등도 우려 사항으로 꼽힌다.  

 

이러한 이유로 많은 인사 담당자들은 AI를 최종 의사결정자가 아닌, 의사결정을 지원하는 도구로 인식하고 있다. AI 역량검사 결과를 참고 자료로 활용하거나 , AI 평가와 인간 평가를 병행하는 경우가 많다. 일부 인사 담당자들은 여전히 AI의 채용 결정에 대해 불신을 표하며, 특히 최종 후보자 선정과 같은 중요한 단계에서는 AI를 사용해서는 안 된다고 생각한다. 또한, 인사 담당자들은 AI 면접과 AI 역량검사(게임 기반 평가 등)를 구분하여 인식하고 활용해야 한다는 점을 강조하기도 한다.  

 

C. AI 개발자/공급업체의 시각

AI 면접 솔루션 개발사들은 기술의 정확성과 공정성을 높이기 위해 노력하고 있다. 이를 위해 실제 인사 전문가의 평가 데이터를 학습에 활용하거나 , 평가 기준 합의가 이루어지지 않은 평가자의 데이터는 배제하는 등 데이터 품질 관리에 힘쓴다. 또한, 편향성 검증 메커니즘을 내장하고 , AI 결정 과정을 설명하려는 노력(XAI)을 기울이며 , 지원자가 보다 편안하게 면접에 임할 수 있도록 가상 면접관의 외형이나 음성 등을 개선하는 등 사용자 경험 향상에도 신경 쓴다.  

 

하지만 동시에 자사의 핵심 알고리즘은 영업 비밀로 보호하려는 경향이 있어 , 완전한 투명성 확보에는 한계가 있다. 개발사들은 각자의 기술적 접근 방식(예: 소프트 스킬 중심 vs. 인지 능력 중심)에 따라 특정 역량이나 특성 평가에 중점을 두고 솔루션을 개발 및 마케팅한다.  

 

D. 이해관계자 간 인식 차이와 새로운 과제

인사 담당자들의 AI 채용 도구에 대한 신뢰도와 도입률이 증가하는 추세와 , 지원자들이 여전히 인간적인 상호작용을 선호하고 AI에 대해 회의적인 시각을 유지하는 현상 사이에는 상당한 인식의 간극이 존재한다. 인사 담당자들은 효율성 증대와 잠재적인 공정성 개선 효과에 주목하는 반면 , 지원자들은 종종 불안감과 비인간화를 경험한다. 인사 담당자들은 AI의 추천을 신뢰하는 경향이 커지고 있지만 , 지원자들은 여전히 인간의 검토를 원한다. 이러한 불일치는 기업이 내부적인 효율성 향상을 지원자 경험보다 우선시할 경우, 결국 우수 인재 유치에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 따라서 더 나은 소통과 인간 중심적인 AI 설계 및 활용 방안 모색이 필요하다.  

 

한편, AI 면접의 어려움과 불투명성으로 인해 AI 면접 대비 컨설팅이나 학원과 같은 사교육 시장이 형성되고 있다. 이는 AI 시스템에 맞춰 '성능'을 최적화하는 훈련에 초점을 맞출 가능성이 높다. 이러한 준비 과정은 추가적인 비용 부담을 야기하며, 경제적 여유가 있는 지원자들이 그렇지 않은 지원자들보다 유리한 위치를 점하게 만들 수 있다. 이는 결국 AI 면접이 추구하는 능력 중심의 공정한 평가라는 목표를 훼손하고, 또 다른 형태의 불평등을 야기할 수 있다는 우려를 낳는다.  

 

VIII. 종합 평가: 균형 잡힌 시각과 미래 전망

A. 증거의 무게: 이점 vs. 위험과 과제

AI 면접관은 채용 프로세스에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있다. 효율성 증대, 일관성 확보, 대규모 지원자 처리 능력 등은 부인할 수 없는 장점이다(III장). 그러나 이러한 이점은 알고리즘 편향성, 공정성 문제, 지원자 경험 저하, 프라이버시 침해 위험, 윤리적 감독의 어려움 등 상당한 위험과 과제에 의해 상쇄된다(IV장, VI장).

AI 면접관의 효과성과 공정성은 특정 솔루션, 도입 방식, 평가 대상 직무, 그리고 조직의 운영 관리 수준에 따라 크게 달라질 수 있다. 현재로서는 AI 면접관이 만병통치약이 아니며, 그 가치는 책임감 있는 구현 방식에 크게 좌우된다고 평가할 수 있다.

B. 책임감 있는 도입 및 활용을 위한 제언

AI 면접관의 잠재력을 최대한 활용하고 위험을 최소화하기 위해 다음과 같은 접근 방식을 권장한다.

• 하이브리드 모델 채택: AI는 주로 초기 스크리닝, 데이터 분석, 행정 지원 등 보조적인 역할에 활용하고, 미묘한 평가나 최종 의사결정에는 인간의 판단을 유지하는 하이브리드 모델을 지향해야 한다. AI는 의사결정 지원 도구이지, 대체자가 아니다.  
   
• 투명성 우선 확보: 지원자에게 AI를 사용하는 이유와 방식, 평가 기준 등을 명확하고 이해하기 쉽게 설명해야 한다. 가능한 범위 내에서 설명 가능성을 높이려는 노력이 필요하다.  
   
• 엄격한 검증 및 감사 의무화: 도입하려는 AI 도구에 대해 해당 조직 및 직무 맥락에서 정확성과 편향성을 독립적으로 검증하고, 도입 후에도 정기적인 감사를 통해 성능과 공정성을 지속적으로 모니터링해야 한다.  
   
• 데이터 거버넌스 투자: 고품질의 다양하고 대표성 있는 학습 데이터를 확보하고 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 또한, 강력한 데이터 프라이버시 보호 및 보안 조치를 수립하고 준수해야 한다.  
   
• 인간 감독 및 이의 제기 절차 보장: AI 평가 과정에 의미 있는 인간의 개입(Human-in-the-loop)을 보장하고, 지원자가 AI 결정에 대해 이의를 제기하고 재검토를 요청할 수 있는 명확한 절차를 마련해야 한다.  
   
• 직무 기반 역량 중심 평가: AI 평가 기준을 실제 직무 수행에 필요한 핵심 역량과 명확하게 연계시켜야 한다.  
   
• 윤리적 공급업체 선정: 기술 공급업체 선정 시, 윤리적 원칙 준수, 투명성 확보 노력, 편향 완화 기술 적용 여부 등을 중요한 기준으로 고려해야 한다.  
   

C. 예상되는 발전 방향

향후 AI 면접 기술은 더욱 정교해질 것으로 예상된다. 자연어 이해 능력이 향상되어 보다 미묘한 의미 파악이 가능해지고, 지원자와의 상호작용 방식도 개선될 것이다. 동시에 AI 활용에 대한 사회적 논의가 활발해지면서 관련 법규 및 규제, 표준화 노력도 강화될 것으로 보인다. AI의 적용 범위는 면접 단계를 넘어 인재 발굴, 육성, 배치 등 인적 자원 관리 전반으로 확장될 가능성이 크다. AI의 공정성, 윤리, 사회적 영향에 대한 연구와 논쟁은 계속될 것이다.  

 

D. 결론적 관점

결론적으로 AI 면접관은 본질적으로 '선'하거나 '악'한 기술이 아니다. 그 영향력은 어떻게 설계되고, 어떻게 활용되며, 어떻게 관리 감독되는지에 전적으로 달려있다. 미래의 채용 환경은 AI의 효율성과 인간의 통찰력 및 공감 능력이 결합된, 즉 인간과 AI가 협력하는 모습일 가능성이 높다. 이 과정에서 기술 발전과 함께 윤리적 원칙과 인간적 가치를 중시하는 균형 잡힌 접근이 무엇보다 중요할 것이다.