AI가 자소서 표절 잡아낸다...사전 진단은 필수
입력
수정
[김태성의 취업뽀개기]
한 설문조사에 따르면 구직자의 88.1%가 이른바 ‘자소서 포비아’를 겪을 정도로 자소서 작성에 어려움을 겪고 있다고 한다. 특히 자소서 포비아를 느낀 구직자의 절반가량이 본인이 쓴 자소서의 강조점과 취약점에 대해 파악하기 어렵고 특히 어떤 부분이 표절 의심이 되는지 잘 모른다고 응답했다고 한다중앙대는 이번 2학기부터 AI 진단 시스템을 도입하여 자신의 작성한 자소서의 직무적합성 직단과 표절 진단등 2가지를 구체적으로 확인할 수 있도록 도움을 줄 계획이다.
자소서 진단분석은 AI를 이용한 종합분석시스템을 가동하여 자소서의 내용을 지식,태도,관련자격증,기술,직무경험의 5단계로 세분하여 종합점수를 산출하여 미흡한 점을 지적하고 전체적인 완성도를 측정하여 지원자에게 도움을 주는 시스템이다.
아울러 각 5개의 팩터와 매칭되는 문구를 AI가 별색으로 표기하여 강조해주고 맞춤법,비속어등의 표현적인 부분을 탐색하여 이른바 지원자에게 불리 할 수 있는 표현상의 결함지수를 분석 해 준다.또한 자소서 내 단어,문장,문항의 중복을 잡아내어 이를 중복지수로 나타내어 자소서 작성에 현실적 도움을 줄 수 있다.
이런 자소서 분석 리포트는 직무적합성 면접까지 연결되어 면접 상황에서 예상되는 예상 질의 내용, 지원자의 주목되는 변별력 있는 특성까지 조언 해줄 수 있어 이른바 자소서 포비아 해소에 많은 도움이 될 것이라 예측된다.
표절 진단 서비스는 본인이 작성한 자소서를 기존에 확보한 수 많은 자소서 데이터베이스와 연동하여 유사성을 검증하는 시스템으로 학위 논문 표절율 검사처럼 자소서 제출 전 혹시라도 모를 비의도적 표절을 예방할 수 있도록 자기검열을 도와주는 방식이다.이는 본인이 작성한 자소서 내용의 전체적인 표절율이 구체적 숫자로 표시되는데 이 숫자의 허용 기준은 AI시스템을 활용하는 기업마다 어느 정도 차이는 있지만 대체로 학위논문 심사에 있어 관용적 기준인 30% 언저리에서 작동하는 것으로 알려졌다.
진단 방식은 각 자소서 문항 중 문항별로 표절 내용을 표기해주고 표절 의심 내용의 출처까지 표기해 준다, 예를 들면 지원동기라는 문항에 있어 작성자는 본인의 의지를 진실하게 표현했지만 그 문장이 AI 진단을 거치면서 타 회사의 합격자 자소서 내지는 수 많은 문장의 바다인 인터넷 속의 까페 글 또는 이름 모를 문학인의 글과 겹치는 경우가 꽤 발생한다,
같은 의미라도 표현 방식을 얼마든지 바꿀 수 있다. 다른 어휘를 사용하거나 문장의 구성을 바꾸어 더 절실하고 효과적으로 표현할 수 있기 때문이다, 굳이 의도하지 않은 표절로 억울할 수 있는 불이익을 당할 이유는 없기 때문이다. 이는 사전 표절 진단을 통해 어느 정도 예방이 가능하기 때문이다. 혹자는 기계적으로 전체적 맥락과 상관없이 특정 문장을 진단하여 표절의심으로 지목하여 전체의 의미를 호도한다고 반발할 수 있다. 물론 일리 있는 주장이고 이는 지엽적인 표현상의 문제를 콕 집어내어 불이익을 준다고 생각할 수 있다. 이 또한 AI의 한계일 수도 있다. 하지만 현실은 변하고 있다, 우연이 여러 번 겹치면 필연이 되듯 피해갈 수 있는 부분은 최대한 대비를 하여 예방을 하는 것이 이제는 유별한 것이 아닌 것이다.
매년 배번 수 많은 사람이 자소서를 제출하고 그 중 일부 만 통과된다, 냉엄한 현실이다.
본인의 맥락 있는 진정성의 표출 기회 조차도 비인간적인 AI의 검증을 통과해서 면접 기회를 잡아야만 가능하다. 이 역시 냉엄한 현실이다.
우리가 인식하는 산타할아버지는 뚱뚱하고 빨간색 옷을 입고 있는 노인으로 대부분 인식한다.
하지만 이는 사실과 다르다, 그 이전의 오리지날 산타는 초록색 옷을 입은 날씬한 중년에 가까웠다. 1931년 빨간 패키지를 강조한 코카콜라의 마케팅으로 이미지가 바뀌었다. 100년 후의 산타할아버지는 또 어떻게 바뀔지 아무도 모른다, AI는 예측할 수 있을까.김태성 중앙대 다빈치인재개발센터장