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경험 중심 1인칭 답변
직접 HR에 AI를 적용한 경험은 없지만, 수업 케이스에서 채용 프로세스의 이력서 1차 스크리닝에 NLP 모델을 적용하는 방안을 분석한 경험이 있습니다. 핵심 과제는 모델이 직무 요구사항과 이력서의 연관성을 정확하게 평가하면서도 특정 속성(성별, 나이, 학교)에 편향되지 않도록 설계하는 것이었습니다. 편향 문제를 줄이기 위해 학습 데이터에서 그런 속성을 제거하는 방법과 출력 결과를 사후 검증하는 방법을 병행하는 방향을 검토했습니다. HR AI 도입에서 기술적 정확도보다 의사결정 공정성과 투명성을 어떻게 담보하느냐가 더 중요한 과제라는 걸 그 분석을 통해 배웠습니다. 앞으로도 HR AI 도입에서 기술적 정확도보다 의사결정 공정성과 편향 방지를 먼저 설계하는 방식을 유지하겠습니다.
AI 모델에서 편향을 줄이는 것은 학습 데이터 정제와 출력 결과 사후 검증을 병행해야 합니다. 인사 결정에서 투명성과 공정성이 기술보다 더 중요한 설계 기준입니다.