AI 채용 도구가 여성의 경력을 가로막는다? 이력서의 '미용' 대책이 필요한 시대

전직 활동에서 조금이라도 자신을 잘 보이기 위해, 이력서의 문장을 정리한다. 불필요한 경력을 삭제하고, 지원하는 포지션에 맞춰 실적을 강조한다.

여기까지는 아주 일반적인 전직 대책이다.

그러나 지금, 영국에서는 더욱 깊이 들어간 대책을 취하는 중고년 구직자가 있다.

「자신의 나이를 추측할 수 있는 정보를 지운다」는 것이다.

영국에서 패션이나 출판업계 등의 고위직을 경험해 온 Stacey Duguid 씨는, 50대가 되어 다시 조직에서 일하는 것을 생각하고, 일자리를 찾기 시작했다.

그런데 그동안의 경력에서는 일자리 찾기에 크게 고생한 적이 없던 그녀가, 16개월에 걸쳐 대량의 이력서를 계속 보내도, 돌아오는 것은 자동 응답뿐. 면접조차 진행되지 않는 상황이 계속되었다고 한다.

그래서 그녀가 시작한 것이, 스스로 「CV를 보톡스한다」고 표현하는 방법이었다.

이력서에서 나이를 연상시키는 정보를 줄이고, 너무 긴 경력을 짧게 한다. 오래된 경력을 삭제하고, 「몇십 년 일해 온 인물인지」가 한눈에 보이지 않도록 한다.

아이러니한 것은, 원래라면 강점이 될 「긴 경험」을 숨겨야 한다는 점이다.

그리고 그녀가 자신의 경험을 SNS에 발신하자, 「나도 같다」는 여성들로부터 잇따라 반응이 왔다.

문제는 단순한 전직 난인가. 아니면 AI를 이용한 채용 시스템이, 모르는 사이에 「나이」와 「성별」에 결부된 기존의 편견을 재생산하고 있는 것일까.

400사 이상에 지원해도, 거의 반응 없음

BBC는 이 문제를 취재하기 위해, 40세에서 65세까지의 여성 60명 이상에게 이야기를 듣고 있다.

많은 이들은 관리직이나 전문직으로 오랜 기간 일해 온 여성들이었다.

특징적인 것은, 「이전에는 일자리를 찾는 쪽이 아니었다」는 사람이 적지 않다는 것이다.

49세의 Koeyli Jaluka 씨도 그 중 한 명이다.

제조업, 기업 부문, 의료 분야 등에서 고위직을 경험하고, 과거 10년 이상은 스스로 지원하지 않아도 기업 측에서 연락이 오는 경우가 많았다.

그런데 실직 후, 상황이 일변한다.

지원한 일자리는 400건을 넘었다. 그래도 기업에서 구체적인 반응이 돌아온 경우는 극히 일부였다고 한다.

「시니어가 너무 많다」고 말하는 경우도 있었다.

본인은 이 말을, 직접 「나이가 너무 많다」고 말할 수 없는 기업이 사용하는 다른 표현이 아닐까 느끼고 있다.

전직 코치로부터, 「이력서의 처음 10년 정도의 경력을 삭제하는 것이 좋다」고 조언받는 여성도 있다고 한다.

즉,

경험을 늘리는 것이 아니라, 경험을 줄여 보이는 것이 취업 대책이 된다.

그런 역전 현상이 일어나기 시작하고 있다.

52세의 Anna Cowie 씨도, 광고업계에서 약 30년간 일해 왔다. 그러나, 최근 몇 년은 직장을 얻지 못하는 상태가 계속되고 있다.

대형 브랜드에 관여하고, 런던의 대형 재개발 프로젝트에도 참여한 경험을 가지고 있지만, 현재는 몇 통의 이력서를 보냈는지 모를 정도로 지원을 반복하고 있다고 한다.

그녀가 오히려 손응을 느끼고 있는 것은, 온라인에서 대량 지원하는 방법이 아니다.

지역 이벤트 등에서 자원봉사 활동을 하며, 실제 사람과 연결되는 것이었다.

이력서의 문자열로서가 아니라, 한 사람의 인간으로서 봐주기 때문이다.

이 감각은, 현재의 채용 시장이 안고 있는 문제를 상징하고 있다.

AI는 나이를 입력하지 않아도 「나이」를 추측할 수 있다

여기서 중요한 것은, 많은 AI 채용 서비스가 「나이」나 「성별」을 직접 평가 항목에 설정하고 있지 않을 수 있다는 점이다.

기업 측도, 차별을 목적으로 AI를 도입하고 있는 것은 아닐 것이다.

그럼에도 불구하고 편향은 발생할 수 있다.

예를 들어 이력서에,

「25년간의 관리직 경험」

「1990년대에 입사」

「7년간의 경력 공백」

「20년 이상 같은 업계에서 근무」

와 같은 정보가 기재되어 있으면, 나이 자체가 없어도, 후보자의 대략적인 세대를 추측하는 것은 어렵지 않다.

더욱이 AI가 과거에 채용된 인물의 데이터나, 인터넷상의 대량의 정보에서 「좋은 후보자」의 패턴을 학습하고 있는 경우, 사회에 존재하는 편견까지 함께 받아들일 가능성이 있다.

여기서 문제가 되는 것은,

「AI가 차별하고 있는 것인가, 아니면 인간 사회의 차별을 AI가 학습하고 있는 것인가」

라는 질문이다.

아마도 양자를 완전히 분리할 수는 없을 것이다.

스탠포드의 연구에서 드러난 「여성은 젊다」는 AI의 고정관념

이 우려를 뒷받침하는 연구도 나오고 있다.

스탠포드 대학 등의 연구자에 의한 연구에서는, 온라인상의 이미지나 영상, 그리고 대규모 언어 모델이, 직업과 나이, 성별을 어떻게 결부시키는지가 조사되었다.

연구팀은 54종류의 직업에 대해, 전형적인 남성명 또는 여성명을 사용하여, ChatGPT에 3만4500건을 초과하는 가상의 이력서를 생성하게 했다.

그러자, 여성명으로 작성된 이력서는, 남성명의 것보다 「젊고, 경험이 적은 인물」로 그려지는 경향이 확인되었다.

더욱이 생성된 이력서를 평가하게 하는 실험에서는, 같은 조건에서 출발했음에도 불구하고, 나이가 많은 남성이 높게 평가되는 경향도 보고되고 있다.

여기서 주의해야 할 것은, 이 연구가 「실제로 기업에서 사용되고 있는 모든 채용 AI가 중고년 여성을 떨어뜨리고 있다」고 증명한 것이 아니라는 것이다.

일반적인 생성 AI에 포함된 사회적 스테레오타입을 조사한 연구다.

그러나, 만약 유사한 모델이나 사고방식이 이력서 작성, 후보자 검색, 스코어링, 추천 등에 사용되게 된다면, 그 편향이 채용 프로세스에 들어갈 위험은 무시할 수 없다.

AI는 아무것도 없는 곳에서 편견을 만들어내고 있는 것이 아니다.

인터넷, 문서, 이미지, 과거의 인간의 판단.

거기에 존재했던 가치관을 대량으로 학습하고 있다.

사회가 오랫동안 가지고 있던 「관리직이라면 남성」「여성이라면 젊은 쪽이 바람직하다」는 암묵의 이미지를까지 받아들여 버리면, AI는 그것을 고속 및 대규모로 재생산하는 장치가 될 수도 있다.

「경력의 공백」이 능력 부족으로 처리되는 위험

특히 여성에게 영향을 미치기 쉬운 것이, 경력 공백이다.

육아, 간병, 가족의 사정 등으로 인해, 일시적으로 일에서 떠나는 여성은 적지 않다.

인간의 채용 담당자라면,

「이 기간은 육아를 하고 있었다」

「그 전에는 10년간의 관리직 경험이 있다」

「복귀 후에 사용할 수 있는 스킬은 충분하다」

등, 이력서의 배경을 읽을 수 있다.

그러나 기계에 의한 스크리닝에서는, 경력의 공백이 단순한 「결손」이나 「주의해야 할 요소」로 처리될 가능성이 있다.

인간에게는 설명 가능한 인생의 사정이, 기계에게는 스코어를 낮추는 데이터 포인트가 되어 버리는 것이다.

이러한 문제는 여성에게만 국한되지 않는다.

병에서 복귀한 사람, 가족을 간병했던 사람, 창업해서 실패한 사람, 장기간 프리랜서였던 사람, 해외 생활을 했던 사람 등, 「일직선이 아닌 경력」을 걸어온 모든 사람에게 관계한다.

앞으로 AI 채용이 확산되면, 「깨끗한 경력을 가진 사람」만이 알고리즘에 이해되기 쉬워지고, 복잡한 인생 경험 자체가 불리해질 가능성이 있다.

「AI만이 원인」이라고 단정하는 것도 위험

그러나, 현재의 엄격한 전직 시장을 모두 AI의 탓으로 돌릴 수도 없다.

기업의 채용 예산 삭감, 경기 불안, 구인 1건당 지원자 증가, 원격 지원에 의한 경쟁의 광역화, 기업이 요구하는 조건의 세분화 등, 여러 요인이 동시에 존재하기 때문이다.

BBC가 취재한 여성들에 대해서도, 「AI에 의해 떨어졌다」고 개별적으로 증명하는 것은 어렵다.

애초에 기업은,

어떤 AI 서비스를 사용했는가.

어느 시점에서 자동 처리되었는가.

몇 점 이하를 떨어뜨렸는가.

누가 최종 판단했는가.

와 같은 정보를 지원자에게 설명하지 않는 경우가 많다.

구직자에게 보이는 것은,

「지원했다」

「곧바로 불합격 메일이 도착했다」

혹은,

「아무 연락도 없었다」

라는 결과뿐이다.

그렇기 때문에 불신감이 생긴다.

AI에 의한 선별이 문제인지, 담당자가 이력서를 읽고 떨어뜨렸는지, 구인 자체가 사실상 중지되어 있었는지조차 알 수 없다.

「떨어진 이유를 모른다」는 상황이, AI 채용의 최대 문제 중 하나일지도 모른다.

AI와 자동화로 잃어버리는 일자리, 한편으로는 12,100건의 디지털 직이 부족

문제는 채용만이 아니다.

City of London Corporation의 Women Pivoting to Digital Taskforce는, AI와 자동화에 의해 2035년까지 다수의 여성의 일이 대체될 가능성을 지적하고 있다.

한편, 영국에서는 디지털 인재 부족도 심각하다.

동 태스크포스에 따르면, 금융, 전문 서비스, 기술 분야에서는 2024년만 해도 1만2100의 디지털 직이 채워지지 않았다고 한다.

즉,

「AI에 의해 일을 잃을 가능성이 있는 사람이 있는 한편, 기업은 인재 부족에 시달리고 있다」

라는 모순이 일어나고 있다.

더욱이 1000명을 초과하는 여성을 대상으로 한 조사에서는, 디지털 분야로의 전직에 관심을 가지는 여성의 89％가, 회사로부터 기회를 제공받으면 재교육을 받을 의사가 있다고 답했다.

그러나, 실제로 현재의 근무처로부터 재교육이나 디지털 직으로의 이행 기회를 제공받은 사람은 32％에 그쳤다.

뒤집어 말하면 약 68％는, 그 기회를 제공받지 못했다.

기업은 「디지털 인재가 부족하다」고 말하면서, 기존 인재의 재교육에는 충분히 투자하지 않고 있을 가능성이 있다.

여기에, 중고년 여성의 재취업 문제를 단순히 「개인의 전직 스킬」의 문제로 끝낼 수 없는 이유가 있다.

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