인공지능이 만든 채용의 균열

고용 현장에서 인공지능 기반 자동 심사와 프로파일링이 확산되면서 시간과 비용은 줄어들었지만, 성별·연령·장애 여부와 같은 특성에 따라 취약한 사람을 걸러내는 일이 현실이 되고 있다. 아마존이 인공지능 채용 도구의 여성 차별 문제를 발견해 폐기한 사례는 드물게 드러난 경우일 뿐, 차별이 드러나지 않은 채 계속 누적되는 경우가 훨씬 많다. 유럽연합 개인정보 보호 규정과 인공지능 관련 법, 유럽평의회 인공지능 협약, 경제협력개발기구 논의 등은 자동화된 의사 결정과 프로파일링이 인권과 노동권을 침해할 수 있는 위험에 주목하며, 인간의 개입과 감독을 제도적으로 요구한다.

이 책은 인공지능이 고용 과정에서 통계적 차별과 알고리즘 편향, 데이터 대표성 부족을 통해 어떤 구조적 불평등을 만들어 내는지 분석하고, 공공 고용서비스에 인공지능 프로파일링을 도입할 때 드러나는 위험과 가능성을 함께 짚는다. 저학력 구직자가 단순 서비스직에 고착되는 경로, 효율성 중심 행정이 형평성과 민주성을 잠식하는 과정을 비판적으로 검토하며, 고위험 집단에 대해서는 자동 결정을 제한하고 사람 상담사의 개입을 강화하는 등 정책 설계 원칙을 제안한다. 해외 사례와 국내 법제 검토, 연구자의 현장 경험을 바탕으로 인공지능을 고용 차별의 도구가 아니라 고용 불평등 완화의 수단으로 전환하기 위한 구체적 논의를 제시한다.