인공지능 기반 고용서비스의 통계적 차별 가능성 연구: 잡케어 시스템을 중심으로

Abstract

한국의 디지털 고용서비스 정책은 전 세계적으로 유래가 없을 정도로 빠르게 발전하고 있다. 2021년 도입된 잡케어 시스템은 인공지능이 빅데이터를 기계학습한 결과를 개인정보와 결합하여 구직자 맞춤형 고용서비스를 제공한다. 이에 본 연구는 인공지능 기반 고용서비스 정책이 야기할 수 있는 통계적 차별의 가능성을 분석하고 대응방안을 모색해 본다. 분석을 위해 정책결정의 주체를 전문가, 알고리즘 및 인공지능으로 구분한 뒤, 정책결정의 주체에 따른 차별의 매개체를 분석하고 이를 고용서비스에 적용한다. 분석결과에 따르면 잡케어 시스템은 알고리즘의 사용, 제한된 자료의 기계학습 등으로 인해 통계적 차별의 가능성을 본질적으로 내재하고 있다. 따라서 통계적 차별을 최소화하기 위해 인공지능의 분석결과를 지속적으로 모니터링하고, 인공지능이 분석할 양질의 자료를 확보하고 갱신해야 한다. 또한 인공지능 기반 고용서비스의 정책결정을 직업상담사가 보완하여 고용서비스의 효과성을 높일 수 있는 대책을 마련해 나가야 한다.