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로봇 면접관, 날카로운 질문 공세
면접에 2시간 걸리기도, 표정도 평가, 공평성 확보

2019년 졸업 예정 학생들의 취직활동이 1일부터 본격적으로 시작된다. 그러나 올해는 ‘로봇 면접관’이 면접 장소에 등장할 지도 모른다. 로봇 면접관은 AI를 탑재한 채용 지원 프로그램으로, 사람 대신에 학생을 평가한다. AI는 채용 현장을 어떻게 변화시킬까?

“질문을 시작합니다. 60초 이내에 대답해 주세요”. 인간형 로봇이 면접자에게 말을 걸었다. 마치 SF영화의 한 장면 같지만 현실이다.

-- 108개 질문, 인내 싸움 --
로봇은 소프트뱅크의 ‘페퍼’다. 페퍼에게는 면접자의 업무에 대한 적합성 등을 평가할 수 있는 AI 면접 프로그램 ‘샤인(SHaiN)’이 내장되어 있다.

샤인은 채용 지원을 전개하는 Talent and Assessment(도쿄)가 개발하였다. 작년 10월에 스마트폰의 어플로서 서비스를 개시, 지금까지 대형식품회사 등 12개 회사가 도입하고 있다. 2월부터는 페퍼에 내장하여 사용할 수 있게 되었다.

시스템은 미국 IBM의 AI ‘왓슨’ 등 복수의 AI를 조합하여 구축. 애플의 음성인식 기술 ‘Siri’를 사용하고 있으며, 일본어 음성으로 대화가 가능하다.

AI는 학생에게 어떤 질문을 하고 어떻게 평가할까? 이번에 샤인을 취재한 여성 기자는 현재 35살. 취직활동을 한 지 10년 이상 지났지만 당시를 생각하면서 AI면접에 도전하였다.

“스터디나 동아리 활동, 아르바이트를 할 때 목표를 정하고 임한 적이 있습니까?” 이는 면접의 단골 질문인 ‘학생 시절의 주요 활동’에 대한 질문이다. 기자는 “네”라고 대답했다. 그러자 “어떤 목표를 세웠습니까?” “목표를 실행하기 위해 어떤 시도를 했습니까?”라고 질문이 이어졌다. 대답을 하면 다시 “실행을 위한 노력을 좀더 구체적으로 말해 주세요”라고 질문했다.

짜증이 났지만 카메라와 마이크로 기록되고 있기 때문에 노골적으로 싫은 얼굴을 할 수도 없다. 면접은 1시간 반 동안 진행되었다. 질문 수는 108개에 달했다. 솔직히 말해서 피곤했다.

샤인의 AI는 만족할만한 대답을 얻지 못하면 거듭해서 질문한다. 질문 수는 면접자 별로 다르다. 적은 사람은 50~60개 정도이며, 평균 질문 수는 180~200개라고 한다. 108개는 적은 편인지도 모른다. 면접이 2시간에 이르는 사람도 있다고 한다. 이러한 철저한 질문 공세는 AI 면접관이기 때문에 가능하다.

샤인의 평가 포인트는 총 11개. 그 중 7개가 질문에 대한 대답을 분석하여 얻을 수 있는 ‘활력’ ‘유연성’ 등의 평가다. 학생의 모습을 관찰하여 얻을 수 있는 ‘표현력’ 등도 있다.

분석의 바탕이 되는 것은 실제 취직활동 면접 데이터다. 현재 약 3,000명 분량을 학습하였다. 학생의 대답을 AI가 면접 데이터와 조합하여 그를 통해 각 평가 포인트를 채점한다.

탤런트 앤 어세스먼트는 14년에 금융업계 출신의 야마사키(山﨑) 사장이 설립. 야마사키 사장은 채용 지원을 전개하면서 ‘채용담당자는 단기간에 바뀌기 때문에 노하우가 뿌리내리기 어렵다’는 사실을 알게 되었다. 그 때 소프트뱅크 그룹의 손정의 회장이 페퍼를 소개하는 모습을 뉴스에서 보고 ‘이거다!’라고 아이디어가 떠올랐다고 한다.

-- 면접 결과 A4용지 6장 --
면접 결과는 리포트로 정리된다. 기자도 A4용지 6장에 기록된 평가 내용을 받았다. 평가 항목 별로 면접에서 말한 내용이 정확하게 기록되어 있었다. 이를 사람이 정리했다면 상당한 시간과 노력이 필요했을 것이다. 새삼 AI의 처리능력에 놀랐다.

샤인은 1년 동안에 다양한 AI를 추가하여 정밀도를 높여왔다고 한다. 최근에는 ‘이야기의 요점을 정리하는 AI’도 도입하고 있으며, 이것도 리포트 작성에 활용되고 있는 것 같다.

각 평가항목은 10점 만점의 득점으로도 표시되기 때문에 학생끼리를 비교하는 것도 쉽다. 득점을 바탕으로 합격 여부를 결정하는 방식도 마음만 먹으면 가능할 것 같다.

여기서 어떤 대답을 해야 AI의 평가가 올라가는지 궁금해졌다. 야마사키 사장은 “어디까지나 과거의 면접 데이터와 조합하여 AI가 판단한다. 어느 것이 정답이라는 명확한 룰은 없다”라고 말했다.

AI를 도입하는 기업의 대부분은 1차 면접의 ‘채’로 이용하고 있는 것 같다. 기업의 대부분은 1차 면접 등에서 정식 면접관이 아닌 사원에게 임시로 면접관의 업무를 보게 한다. 그것으로 공정한 면접이 가능할까? 학생들 사이에서도 의문의 목소리가 많았다.

테이쿄대학에서 2월에 열린 샤인 체험회에 참석한 의료기술학부 3학년에 재학 중인 학생은 익숙하지 않은 AI면접에 대해 “사람이 하는 것보다 긴장했다”라고 말하면서도 “전원이 객관적으로 평가되는 AI 면접은 더 확산됐으면 좋겠다”라고 평가했다.

스타트업 기업인 IGS(도쿄)가 적성검사에 사용하는 AI분석 시스템 ‘GROW’를 제공하고 있다.

GROW는 스마트폰으로 학생에게 일종의 게임을 시켜서 그 때의 ‘손가락의 움직임’으로 성격 등을 판단하는 것이다. 게임은 화면에 등장하는 단어를 친화성이 높은 다른 단어에 포개는 간단한 게임이다. 그것을 100번 정도 반복함으로써 ‘협조성’ 등의 특성을 파악한다.

면접 시에 학생에게 적성검사를 실시하는 기업은 많다. IGS는 이러한 수요에 GROW가 활용되는 것을 목표한다. 일반적인 적성검사와의 차이점은 GROW는 스마트폰을 조작하는 손가락의 움직임을 통해 1천분의 1초에 ‘망설임’ ‘당혹’을 감지할 수 있다는 점이다. 거짓말로 대답해도 간파할 수 있다고 한다. 전일본공수(ANA) 등 대기업이 도입하고 있다.

IGS는 10년에 설립되었다. 창업자인 후쿠하라(福原) 사장은 프랑스에 유학했을 때 ‘자기의 인식과 타자의 평가에 차이가 있다는 것을 알게 되었다”라고 말한다. 유럽과 미국은 서로 평가해주는 문화가 뿌리내리고 있다. 일본에서는 “상대를 너무 배려하는 나머지 타인에 대한 정확한 평가가 어렵다”. 그래서 AI가 평가를 보정하는 시스템 개발을 생각해냈다.

한편, 이러한 AI 면접의 도입을 망설이는 기업 관계자로부터 “같은 타입의 학생만 뽑게 돼서 너무 비슷해지는 것은 아닌가”라는 우려의 목소리도 나온다. AI 면접이 어디까지 유효한지 많은 기업들이 주목하고 있다.

▶부적절한 ES를 AI가 찾아낸다
미쓰비시총연과 Mynavi, 사람의 평가와 90% 일치

엔트리시트(ES, 입사지원서) 심사에 AI를 활용하는 움직임도 있다. 미쓰비시총합연구소와 취직 활동을 지원하는 마이나비(도쿄)가 공동 개발한 AI ‘하리(HaRi)’는 수많은 ES 가운데서 어느 학생을 우선적으로 면접하면 좋을지를 판단한다. 타인의 ES를 모방하지 않았는지를 찾아낼 수도 있어, 보다 지망도가 높은 학생을 찾아낼 수 있다.

미쓰비시총연과 마이나비가 16년부터 운용하는 “AI 우선도 진단 서비스’는 ES 내용 등을 바탕으로 AI가 통과의 우선 순위를 정한다. 우선 이용 기업의 과거 면접자나 합격자의 ES를 하리에 학습시킨다. 그리고 신규 응모자의 ES나 개인 정보 데이터를 입력하여 기업이 요구하는 인재상을 찾아낸다.

이렇게 AI에게 기억시킨 데이터를 바탕으로 ES 통과의 우선 순위를 5단계의 별로 표시한다. 실제로 별 4개의 평가를 받은 ES를 사람이 심사한 결과, 90% 이상이 합격이라고 한다. 유효한 결과를 이끌어내기 위해서는 500~1,000건 이상의 ES 데이터가 필요하다고 보고 있으며, 1만건을 처리하는데 10분도 걸리지 않는다.

ES를 통해 ‘리더십이 있다’ ‘커뮤니케이션 능력이 뛰어나다’와 같은 자질도 예측할 수 있다. 인터넷의 빅데이터를 통해 각각의 자질에 대한 정의를 AI에 학습시킨다. 미쓰비시총연의 야마노(山野) 연구원은 “예를 들면 ‘캡틴을 경험’과 같은 말이 ES에 있으면 리더십이 있다고 AI가 판단하는 등 자질에 따라 문장에 특징이 나온다”라고 말한다.

처음에는 ES의 우선 순위를 판단하기 위해 AI에 면접자 데이터를 학습시켰었다. 신구 데이터를 학습시키는 중에 야마노 씨는 “ES를 카피했는지를 찾아낼 수 있지 않을까?”라고 깨달았다. 그래서 어느 기업의 데이터를 조합해 보니, 어느 제출자의 ES에서 과거에 제출된 ES와 중복하고 있는 부분을 AI가 찾아냈다.

최근에는 기업별로 합격한 ES를 모아놓은 책이나 벼룩시장 모바일 어플인 메르카리(mercari) 등에서 합격한 ES를 판매하고 있다. 마이나비 취직정보사업본부의 하야시(林) 씨는 “인기 기업일수록 ES를 카피하는 사례가 많다. 완전히 똑 같은 것도 있고 여러 ES를 카피해서 붙인 것도 있다. 모두 AI로 찾아낼 수 있다”라고 말한다.

지금까지 40~50사가 도입하였으며 응모자가 많이 있는 음료업체의 경우는 “ES를 검토하는 시간을 단축할 수 있어 채용이 효율화되었다”라고 말한다.

중에는 유효한 결과를 얻지 못한 기업도 있다. “지금까지의 합격자의 판단 기준이 흔들리면 채용하고 싶은 인물상을 AI가 잘 추출하지 못하기 때문이다”(야마노 씨). AI를 활용하는 기업의 리터러시도 필요하다.

-- 일손 부족에 기대, AI 도입 검토 7.5% --
취업정보회사 리쿠르트캐리어(도쿄)가 최근에 정리한 채용 활동에 관한 조사 결과에 따르면, 신졸 채용에서 AI를 ‘도입하고 있다’고 대답한 것은 1,180개 회사 중 0.4%였다. 그러나 ‘도입을 검토하고 있다”는 기업은 7.5%에 달한다. 종업원 5,000명 이상의 대기업에서는 23.4%로 높았다.

도입을 통해 기대할 수 있는 성과는 ‘인력 삭감’이 73.7%로 가장 높았다. ‘자사에 적합한 인재의 발굴’ ‘채용 가능성이 높은 인재의 선별’도 각각 30%를 넘었다. AI를 채용 활동의 매칭을 높이는데 활용하고자 한다.

또한, 마이나비가 17년에 실시한 조사에 따르면, 상장기업의 67.6%가 도입에 관심을 보이고 있으며, 그 중에 절반은 적성검사나 필기시험, 서류면접의 단계에 도입하는 것을 검토하고 있다고 한다.

  -- 끝 --