2022년도 가을학기에도 전산전자공학부 학부생들의 견문을 넓혀주기 위해 SW 강소기업 특강을 개최하고 있습니다. 11주차에 열린 세번째 CSEE 특강에서는 ‘제네시스랩의 기술창업 스토리’라는 주제로 제네시스랩 대표님이 오셔서 특강과 Q&A 시간을 가졌다.
특강의 내용으로는 AI 산업의 흐름과 그 안에서의 제네시스랩의 길을 말하셨다. 먼저 AI 산업의 흐름으로는 1960년대에는 Rule-based AI, 2015년도에는 Deep learning, 2020년에는 Week AI이 주가 되고 있다. 그와 동시에는 2030년에는 AGI(Artificial General Intelligence)에 도달할 수 있을 것이라고 예측했다. AGI는 ‘보다 인간에 가까운 AI’라고 할 수 있고, 예를 들어 도라에몽과 아톰 캐릭터를 생각하면 되는데 인간처럼 행동하는 AI이다. 그와 동시에 AI Singularity(인공지능(AI)이 비약적으로 발전을 해서 인류의 지능을 초월해 스스로 진화해 가는 기점)에 대한 예측으로 몇년이 될지는 모르지만, 정말 빠르게 다가오고 있다는 것을 말해주셨다. AI Singularity는 모든 것을 예측한다. 인생에 대한 것은 신의 영역이라 쉽지않지만, 그 외에 질병, 직원, 고객, 주가 등은 Data가 충분하다면 가능하다.
“DATA IS EVERYTHING
EVERYTHING IS DATA”
제네시스랩은 INTERACTIVE AI 기술의 힘을 이용해 인류의 삶의 질을 개선하는 것을 비전으로 삼는다. 이 중 하나의 방법으로 채용시장의 문제점을 개선하려고 한다. 대기업, 공공기관, 군 조직의 인사 채용 시 면접자마다 다 다른 기준으로 평가하기 때문에, 평가결과 객관성 담보의 어려움이 있다. 또 지원자 Spec 위주의 평가, 대면 평가 요소 사전 확인 불가 등의 문제점이 있어 이를 BEI 역량평가를 사용하여 해결하고 있다. 이 기법을 활용한 구조화된 역량기반면접이 단일 방식으로는 가장 높은 타당도를 이루기 때문에 사용되고 있다. 또한 자소서는 자연어 처리로, 면접은 데이터 학습을 통해 얼마나 자신있게, 신뢰감 있게 말하나. 이와 같은 비언어적인 요소를 평가한다. AI는 평가를 통해 분류되어 있는 영상들의 비디오/오디오/내용정보를 바탕으로 AI가 스스로 특징의 차이들을 찾아가면서 알고리즘을 확보하기 때문에, 데이터의 분류가 잘 되어 있으면 AI가 반드시 올바른 결과를 찾아간다.
이 다음으로는 사전에 학생들의 질문을 받아 이에 대해 답변해주는 시간을 가졌다.
채용시장에 AI 기술을 접목할 수 있는 것이면, 입시시장에도 AI 기술을 접목시켜서 대학에서 신입생들을 선발하도록 할 수도 있을 것이라는 생각이 듭니다. 우리나라 입시시장이 워낙 큰 만큼 실용성이 클 것으로 기대되는데, 혹시 현재 입시시장에서의 실제 적용사례나 선행연구는 아직 없을까요?
컨설팅 시장 같은 것에 온라인으로 하는 것과 같은 시도를 해봤었는데 실패했습니다. 부모님들이 직접 만나서 하는 것을 선호하는 편입니다. 현재 시장에서 성공 사례가 확인되면 그 다음으로 입시시장으로 넘어갈 수 있다고 생각합니다.
AI면접에 관하여 궁금한점이 있는데 사람이 질문에 답변을 하면서 보여지는 표정들에 대하여 상대방의 점수가 어떻게 매겨지는지, 결과물들에 대하여 어떻게 리포트가 나오는지, 그리고 어떻게 해야 높은 점수가 나오는지 되는지 궁금합니다.
데이터도 철저히 보호되어 있고, 소장님만 확인 가능합니다. 또한 특정한 규칙이 있는 것이 아니라, 면접에서 있는 그대로 하는 것이 가장 중요합니다.
면접관들이 일자리를 잃는다고 반발하는 목소리는 없었나요??
대부분 본업이 있고 면접관을 같이 하시는 분들이 많아서 의외로 빨리 AI가 그 자리를 대체했으면 좋겠다고 하시는 분들도 생각보다 많습니다.
AI 면접을 볼 때에 회사마다 조금씩 원하는 인재상이 다를 것이라고 생각됩니다. 인재상이 다르다면, 똑같은 dataset이라 하더라도 고객사별로 다른 기준을 적용해서 트레이닝 하시는지, 아니면 모든 고객사가 똑같이 트레이닝된 모델을 사용하셔서 공통된 기준을 사용하시는지 궁금합니다.
어떤 고객은 동일한 트레이닝 모델을 사용하고 싶어하기도 합니다. 군대 같은 경우, 각 군에 맞는 인재상을 찾기 위해 맞춤형으로 해서 나오는 모델도 있습니다.
오늘 소개해주신 것과 같은 공정하고 객관적인 사회를 이룩하는데에 기여하기 위한 목적으로 출발한 인터랙티브 AI 기술로 인해, 역설적으로 사회 구성원들이 그러한 AI가 요구하는 역량과 지표에 적합한 맞춤형 인간이 되기 위해 다양성이 줄어들고 단조로워지는 문제가 발생하지 않을까요?
더 지속적으로 평가하는 요소를 만들어야 가야하는 것은 맞습니다. 이런 AI 면접에 훈련이 되어서 단조로워지는 문제가 발생하는 것과 관련한 우려라고 해석이 되는데, 훈련을 막을 수는 없을 것 같고 평가요소를 다양화하는 노력 등이 필요하다고 생각합니다.
임브리지대 연구진이 같은 인물 사진도 명도·채도 등을 바꾸면 외향성·솔직함·성실성 등 성격 지표 점수가 큰 폭으로 바뀌는 것으로 나타났다는 기사가 있는데 제네시스랩에서 만든 알고리즘은 이런 문제가 없나요?
카메라 distance, 채도 등에 따라 점수가 변하는 문제가 있는지 확인해보았는데 그런 부분이 조금 있습니다. confidence 점수를 제공하는 것과 같이 fairness와 같은 문제를 해결하려는 노력을 계속하고 있습니다.
ai면접이나, ai 상담 등에서의 장점도 크지만 단점도 있을 것으로 생각됩니다. 저는 인간만이 할 수 있는 공감 등 필요한 부분도 있다고 생각하는데, ai를 통해서는 이런 부분이 배제될수있지 않나 하는 생각이 듭니다. 관련해 어떤 문제를 인지하고 계시고 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
육군에서 면접과 같은 경우, 사람이 볼 수 있는 영역(창의성, 순발력 등)은 따로 구분해두었어요.
이와 같이 원하는 주제에 대해 질문할 수 있고, 현업 경향에 대해 직접적으로 들을 수 있는 CSEE 특강이 아직도 2개가 남았다. 앞으로도 남은 특강에 참여하여 원하는 배움을 얻고, 진로에 대한 동기도 얻을 수 있는 계기가 되면 좋을 것이다. 많은 학생들의 관심과 참여를 바란다.
SW기자단 이지슬
