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인간과 로봇의 상호 작용(HRI)은 로봇의 사회성을 강조하며, 로봇은 인간의 감정과 상황을 이해하고 적절한 의사소통을 해야 한다. AI 면접 등 실제 사례를 통해 로봇과의 의사소통을 분석하고, AI와의 공존을 위한 교육 방안을 제시한다.
AI 면접 관련 해외 논의에서는 면접 평가 주체와 면접 방식에 따른 지원자의 반응 차이에 주목했다. 지원자가 AI 면접에 어떠한 태도로 임하느냐가 면접 결과에 직접적인 영향을 줄 수 있다는 것이다(Haan et al., 2017; Ötting & Maier, 2018; Suen et al., 2019). 동일한 질문에 답변을 하더라도 대면 면접인지, 비대면 면접인지, AI 면접인지, 비디오 녹화 면접인지 등에 따라 지원자의 태도가 달라질 수 있으며 이는 채용 결과에 영향을 미칠 수 있다(김윤정·권순희, 2022; Hausknecht et al., 2004; Honkaniemi et al., 2011; Suen et al., 1998; Zhang et al., 2017).
－02_“AI 면접” 중에서
텍스트 기반 분석은 텍스트를 분석해 정보를 추출하는 분석 방식으로 대량의 데이터를 빠르게 분석하고, 정성적 데이터를 정량적으로 변환한다. AI 면접 시스템은 각 단계에서 지원자의 답변 내용에 대한 텍스트를 기반으로 성향, 인성, 성격, 역량을 분석한다.
－04_“AI 면접 시스템 분석 방식” 중에서
AI 면접 대비를 위해서는 면접을 잘 보기 위한 기능적이고 전략적인 교육뿐 아니라, 질문의 의도를 통찰력 있게 파악하는 연습, 면접에 임하는 바람직한 태도를 갖추기 위한 노력과 준비가 필요하다. AI 면접은 평가 방식과 평가 주체가 달라진 새로운 유형의 면접이다. 하지만 면접 담화의 목적과 본질은 변함없기 때문에 지원자는 대면 면접에서와 같이 AI 면접에 신중하고 진실된 태도로 임해야 한다. AI 면접에 응시할 때 지원자는 AI를 단순한 녹화 기계가 아닌, 자신의 면접 태도와 답변을 면밀하게 분석하는 면접관으로 인식하고 적절한 상호 작용의 방식을 활용해 효과적으로 의사소통해야 한다.
－06_“AI 면접 관련 인식” 중에서
AI 면접을 통해 지원자가 조직 문화에 잘 적응할 수 있을지, 협업에 적합한지와 같은 부분을 과연 명확하게 평가할 수 있을지에 대한 우려가 있다. 현 상황에서 정의적 영역에 대한 평가가 면대면 면접에 비해서는 미흡할 수 있지만, 시스템이 더 개발되고 기업에서 요구하는 역량에 정의적 평가 요인들을 보다 구체적으로 적용할 경우 인성, 도덕성, 태도와 같은 정의적 부분에 대한 정확한 평가도 가능해질 수 있다. 그렇기 때문에 가시적인 역량뿐 아니라 비가시적 역량을 표현할 수 있는 화법 교육이 필요하다. 이는 화법 교육의 본질과 연계되는 것이다.
－09_“AI 화법 교육의 방향성” 중에서
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