[파이낸셜리뷰] 그렇다면 면접에서 AI를 어떻게 활용 하는가 이다.

1. 진실성 분석

미국 방송프로그램 중에 진실게임 프로가 있다. 사회자의 질문에 답변이 진실 반응이 나오면 상금을 받는 프로그램이다. 단계에 따라 1억 에서 1억5천상금이 주어진다. 진실이냐 거짓이냐 판단은 기계가 한다. 대부분 3~4단계를 넘지 못한다. AI 면접의 가장 큰 효과성도 진실성 평가이다. 지원자의 응답이 사실인가 아닌 가 이다. AI질문에 지원자의 응답이 거짓이라면 그 어떤 역량 있고 탁월한 답변도 의미가 없는 것이다. 아무리 품격 있고 맛있는 요리도 불량 식재료로 만든 것을 안 이상 먹을 수 없는 것과 같은 이치다. 기업 입장에선 이를 확인하고자 질문의 내용만 바꾸어가 가며 반복적인 질문을 할 수 있다. 이때 응답의 몇 %가 진실인가 가 중요한 측정요인이 될수 있다. 그리고 좀 더 나아가서 진실성이 의심되는 응답을 한 특정 질문과 연관된 질의를 통해 심층적인 측정을 할 것이다.

2. 질문에 대한 반응성 분석.

질문에 대한 응답보다는 질문에 대한 어떻게 반응하는지에 대한 반응성 평가이다. 즉 어떤 질문에 민감하게 반응하는지, 관심을 갖는지, 아니면 관심을 보이지 않는지 이다. 특정 질문에 관심을 보이면 연관된 질문을 반복하하여 좀 더 명확한 관심도와 그 이유를 분석하여 활용 할 것이다. 이를 통해

지원자의 지원 분야에 대한 관심이나 입사의지, 직무 정도를 얼마든 측정 할수 있다.

3. 키워드 분석.(언어분석)

심리학자에 의하면 내용은 속일 수 있어도 단어 속일 수 없다 한다. 좋아하는 식습관처럼 습관화된 언어는 쉽게 바꾸지 않는다. 답변을 통해 무의적으로 나타나는 단어유형을 평가하여 지원자의 자질과 성향을 평가하는 것이다.

키워드평가는 AI면접 뿐아니라 오래전부터 AI자기소개서 평가에서 많이 활용했다. 키워드 평가에선 목적에 따라 다양하게 세분하여 분석될수 있다, 여기선 기본적인 4가지 유형을 예로 들겠다.

- 성격, 성향, 심리를 알 수 있는 키워드 분석

몇 년 전에 미국 모 대학에서 총기 사건으로 30여명의 사상자가 낸 사건이 있었다. 범인의 에세이를 분석한 해보니 폭력적이고 분노를 나타 단어가 반복적이고 지속적으로 표현되었다 한다. 이런 사건이 아니어도 생활이나 대화속에서 습관화된 단어들을 무의식적으로 사용한다. 중요한 점은 특정단어가 반복적 지속적으로 사용한다면 지원자의 판단에 중요한 요인이 될수 있다.

실제로 “고집” 이란 단어를 사용한 지원자가 “고집 ” “철통고집”하면서 연관된 부정적 단어를 반복하며 강화시키며 사용한 경우를 본적이 있다. 이런경우 지원자가 어떻게 이야기 하든 AI는 고집이란 단어 중심으로 지원자를 분석 할 수 있다.

[부정적 성향단어]

고집, 철통고집, 배신, 독한, 짜증, 우울, 절망, 싫다, 고통, 분하다, 화난다, 두렵다, 비참, 억울, 노리다, 터트리다, 미움, 슬픔, 괴롭다, 힘들다, 불안, 스트레스, 고립, 불쾌, 침울, 무기력, 무난, 대충, 적당, 질투, 패배, 암울, 패배,갈등, 싸움, 대결, 분쟁

- 직무숙련, 직무자질, 직무관심 관련용어 분석

둘째는 직무관련 단어분석이다. 지원직무 또는 질문에 대한 핵심적이고 접합한 단어의 분석이다. 예를 인사직무라면, 인사기획, 인력운영, 채용설계, 인사고과, 직무분석, 급여, 성과보상, 교육, 전환배치, 근태, 노동법, 취업 규칙, 인재관, 인사규칙 등 연관 핵심 단어의 사용수준이다. 이를 통해 지원자의 관심분야를 집약할 수 있다. 인사 분야 지원자가 영업, 마케팅, 고객, 시장, 상품, 생산, 품질등의 단어를 구사했다면 적합하지 않다 분석될 수 있다.

- 인재상, 미션, 가치관등 기업이나 직무에서 요구되는 자질 분석

셋째는 기업 인재상, 기업미션, 가치관, 직무에서 요구되는 특별한 자질과 관련된 단어분석이다. 예를 들어 창의성을 중시한다면, 지원자의 답변에서 창조, 창의, 문제해결, 아이디어, 도전, 통찰, 새로운 등 창의를 중심으로 한 연관 단어의 사용 빈도을 분석해 그 수준을 파악해 볼수 있는 것이다.

그리고 인성적 성숙, 사회적 수준, 지식기대치, 상식 성 에 맞는 단어 그리고 습관적적으로 사용단어, 단어의 반응성 등 통해 지원자를 측정하고 분석할 수 있다. 더 나가서는 지원자가 구사하는 단어분석을 통해 시각적, 청각적, 공감적 등 행동성향도 파악하기도 한다. 미국에서는 개인 간의 커뮤니케이션의 상호성을 분석하여 업무배치나 의사소통 방식으로 사용하기도 한다.

4. 비언적 분석. (인상, 표정, 웃음, 자세, 움직 등)

캠코더, 카메라에 보면 스마일지수가 있다. 캠코더나 카메라가 얼굴을 인식하여 웃음정도를 숫자로 표시하여 알려준다. 스마일 지수가 100이 되었을 때 셔터를 누르면 “ 김치” 나 “치즈“를 외치지 않아도 된다. 스마일 지수가 높으면 인상이 좋다 해석 될수 있다. 지금은 직무별 인상과 얼굴구조를 빅 데이터화하여 얼굴 인식만으로도 어느 직무에 적합한지 알 수 있을 정도로 발전되었다. 실제로 미국에선 범죄 인식 프로그램으로 뽑은 100여장의 사진중 80명이 실제로 전과경력이 있는 것으로 나타나기도 했다. 그러나 이런 프로그램 사용하기엔 많은 보완이 필요 한다. 기술 완성도, 신뢰도, 타당도 인권 문제등 넘어야 할부분이 많다. 그러나 응답시 음성 하나로도 건강, 기분, 건강 심리상태를 얼마든 파악 할수 있듯이 지원자 표정, 긴장도, 움직임 등 생체와 신체 신호는 프로파일링 되어 얼마든지 활용할 수 있다.

5. 역량성 분석

AI면접의 근본적인 목적은 역량 있는 인재 선발이다. 좋은 성과를 낸 입사자나 고성과자를 프로파일을 빅 데이터화하여 이를 기준으로 분석 평가하는 것이다. 이를테면 고성과자의 평소 언어습관, 행동패턴, 태도, 표정, 관심단어, 입사시 반응성이 높은 질문이나 단어등을 데이터화 유형별 비교 분석하는 것이다.

6. 기본 표현력 분석

지필평가에서 글씨를 알아볼 수 없거나 분명하지 않으면 감정을 받거나 0점 처리가 된다. 그렇듯 지원자의 발음이 분명하지 못하거나 어색한 단어를 사용하면 AI가 인식하지 못할수 있다. 또 한 대답이 만연하여 말의 논리적 구조가 명확히 못하거나, 부정확, 추상적, 증언부언하면 인식에 어려울 수 있다. 특히 말 줄임, 인터넷 용어, 말의속도, 액센트 등 이 분석에 영향을 줄수 있다.

이 밖에 기업이나 기관마다 다양하게 활용할 수 있겠으나 독립적인 평가보단 보완적인 방식으로 사용하기 쉽다.