Recruitment is the process of selecting excellent talent from the company's
point of view, and it is an opportunity for applicants to have their abilities
evaluated. Fairness and reliability of this process are very important. The
hiring process of such companies has been distorted by the limitations of
human beings who make evaluations and various external factors, and the
fairness has been questioned. In recent years, the so-called “parental
opportunity”, which influences the hiring of companies based on vested
interests, has been criticized by the public.
Companies are making efforts to develop various recruitment tools to ensure
fairness in the recruitment process and to select good talent. Recently, some
companies are introducing artificial intelligence systems that perform
procedures such as personality tests and strategy games in the hiring process.
The level of artificial intelligence and human collaboration can be classified
according to which stage of the recruitment process is used.
To introduce such recruitment AI, it is necessary to examine various factors.
In accordance with this social trend, this study examines the factors that
influence the introduction of the AI system in companies and analyzes the
relative importance of various factors. In addition, the level of collaboration is
defined according to which part and how much of the various recruitment
stages humans and artificial intelligence are in charge of in the recruitment
system, and when the level of collaboration is different, it is examined
whether there is a difference in the factors affecting the intention to introduce
the recruitment AI system. I want to compare.
The purpose of this study is as follows.
First, we intend to establish a research model on the acceptance intention of
the AI-based recruitment system. For the research model, the technology
acceptance model (TAM) was used, and fairness, reliability, social impact,
facilitation conditions, technical characteristics, and perceived cost were input
as independent variables.
Second, the relationship between factors affecting the acceptance intention of
the AI-based recruitment system was structured and important measurement
variables were established.
Third, the AI-based recruitment system was largely divided into “humancentered” and “AI-centered” to create a scenario and studied the differences
in factors affecting the acceptance intention of AI recruitment according to
these two scenarios.
The differences between this study and previous studies are as follows.
First, it belongs to the initial case of studying the acceptance intention of AI-
based recruitment system using the technology acceptance model (TAM).
Second, using the fair world belief theory, fairness was included as one of the
factors influencing the acceptance intention of AI recruitment.
Third, through a preliminary survey of the company's HR experts, the areas
with the strengths of artificial intelligence among the various recruitment
stages were identified and a collaboration level scenario was constructed.
Fourth, a survey was conducted targeting personnel in charge of companies,
and the survey was conducted in terms of the level of practical use of the AI
system for recruitment.
Fifth, the difference in factors affecting the acceptance intention of the AI
system was investigated according to the level of collaboration between
humans and artificial intelligence.
Summarizing the results of this study, the following results were obtained.
First, there was no difference between the “human-centered” and “AIcentered” systems in the acceptance intention of AI recruitment. This means
that there is no objection to artificial intelligence and there is no bias that
humans should play a leading role in the recruitment process.
Second, as various influencing factors affecting acceptance intention,
“perceived cost”, “technical characteristics” and “fairness” are important. The
“social influence” factor has a greater influence in “human-centered” than
“AI-centered”. In the introduction of the system, social influence factors are
considered when introducing a “human-centered” system, which is not
different from the current one, but when introducing an “AI-centered” system,
the effect of the introduction of the system is larger than the social impact.
Third, fairness is recognized as more important in the introduction of “AIcentered” recruitment AI system than “human-centered”. This not only means
that fairness is important in the hiring process, but it also means that the use
of artificial intelligence can be suggested as an alternative to solving the
recent social issue of “fairness”.
Fourth, like the results of several studies of the traditional technology
acceptance model (TAM), in this study, “perceived usefulness” did not directly
affect “acceptance intention” but rather through “perceived usefulness”.
Based on these research results, this study proposes the following.
First, it is hoped that various studies on artificial intelligence for recruitment,
which are in the early stages of introduction, will be conducted in
consideration of the sample limitations of this study, the limitations of the
research model, and the limitations of scenarios.
Second, securing “fairness”, which is emerging as a social problem, is also
very important in using artificial intelligence as a recruitment system.
Third, it is a trend of the times that there is less reluctance and a high
acceptance intention in using artificial intelligence, and it can be considered as
a natural effort to solve the problem of fairness. However, since AI has “limits
of data,” “limits of algorithms,” and “limits of inference,” I would like to
emphasize that collaboration with humans is essential in designing systems.
Third, the results of the research with low reluctance and high acceptance
intention in using artificial intelligence as a recruitment tool reflects the trend
of the times and can be regarded as a natural effort to solve the problem of
fairness. However, since artificial intelligence has “limitations of data,” “limits
of algorithms,” and “limits of inference,” I would like to emphasize that
collaboration with human experts is essential in designing systems.
Through this study and future research, it is expected that a fairer world will
be created through the development of a fairer recruitment system.

채용은 기업의 입장에서는 우수한 인재를 선발하는 과정이고 입사지원자의 입장에서는 자신의 능력을 평가받는 기회가 된다. 이러한 채용과정에서는 공정성과 신뢰성이 매우 중요하다. 그러나 기업의 채용과정은 지원자를 평가하는 평가자 인간이 가진 한계에 노출되어 있고 여러가지 외적 요인에 의해 왜곡되기도 하기 때문에 그 과정과 결과에 대한 공정성에 대해 의심을 받아왔다. 최근에는 사회의 지도층이 자신의 기득권을 행사하여 기업 채용의 공정성을 해치기도 하는 사건이 일어나 일반 국민들의 지탄을 받기도 했다.

기업은 채용과정에 대해 공정성을 확보하고 좋은 인재를 선발하기 위해 여러가지 채용 도구를 개발하기 위해 노력하고 있다. 최근에는 인적성 검사 및 전략게임등의 절차를 채용절차에 포함시키는 등 인공지능 시스템을 채용과정에 도입하는 기업들이 증가하고 있다. 채용의 여러 단계 중에 어떠한 단계에 또 얼마나 많은 단계에서 인공지능을 활용하는 가에 따라 인공지능과 인간의 협업 수준을 구분할 수 있다.

인공지능을 채용의 도구로써 도입하기 위해서는 여러가지 요인을 검토하는 것이 필요하다. 본 연구는 이러한 사회적 추세에 따라 기업에서 채용인공지능 시스템을 도입하는데 있어서 미치는 영향요인을 검토하고, 여러가지 요인들의 상대적인 중요도를 분석하고자 한다. 또한 채용시스템에서 인간과 인공지능이 여러가지 채용 단계 중 어떤 부분을 얼만큼 분담하는 가에 따라 협업수준을 정의하고, 협업 수준이 다를 때 채용인공지능 시스템의 도입 의도에 미치는 영향 요인에 차이가 있는지를 비교하고자 한다.

본 연구의 목적을 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
첫째, 인공지능 기반 채용시스템의 수용의도에 대한 연구모형을 구축하고자 한다.
연구모형은 기술수용모형(TAM)을 활용하고 독립변수로 공정성, 사회적영향, 촉진조건, 기술적특성, 인지된비용을 투입하였다.
둘째, 인공지능 기반 채용시스템의 수용의도에 영향을 주는 요인들의 관계를 구조화하고 유효한 측정변수들을 평가하고자 한다.
셋째, 인공지능 기반 채용시스템을 크게 “인간중심”과 “AI중심”으로 구분하여 시나리오를 만들고 이들 두 가지 시나리오에 따라 채용인공지능의 수용의도에 미치는 영향요인들의 차이에 대해 연구하고자 한다.

본 연구가 기존의 연구에 비해 갖는 차이점은 다음과 같다.
첫째, 기술수용모형(TAM)을 활용하여 인공지능 기반 채용시스템의 수용의도를 연구한 초기 사례에 속한다.
둘째, 공정세상믿음 이론을 활용하여 채용인공지능의 수용의도에 영향을 주는 요인 중의 하나로 공정성을 포함하였다.
셋째, 기업의 인사전문가 들에 대한 사전조사를 통해 여러가지 채용 단계 중 인공지능의 강점이 있는 분야를 확인하고 협업수준 시나리오를 구성하였다.
넷째, 기업의 인사담당자들을 대상으로 설문조사를 실시하여 채용인공지능 시스템의 실무적 활용수준 차원에서 조사가 이루어졌다.
다섯째, 인간과 인공지능의 협업수준에 따라 채용인공지능 시스템의 수용의도에 미치는 영향요인들의 차이를 규명하였다.

본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같은 결과를 얻었다.
첫째, 채용인공지능의 수용의도에 있어서 “인간중심”과 “AI중심”시스템 간에는 차이가 없었다. 이는 채용인공지능 시스템의 수용에 있어서 인공지능에 대한 거부감이나 역할의 제약이 필요하다는 인식이 없고 인간이 채용의 과정에서 주도적인 역할을 해야 한다는 편향도 없음을 의미한다.
둘째, 채용인공지능 수용의도에 영향을 주는 영향 요인으로는 “인지된비용” “기술적특성” “공정성” 등이 중요한 것으로 평가되었다. “사회적영향” 요인은 “인공지능중심” 보다는 “인간중심”에서 더 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 시스템의 도입에 있어서 현재와 차이가 없는 “인간중심”시스템을 도입하는데 있어서는 사회적 영향요인을 고려하지만 “인공지능중심”의 시스템을 도입하는데 있어서는 사회적 영향 보다는 시스템의 도입을 통한 효과를 더 크게 판단하고 있다는 의미로 해석이 된다.
셋째, 공정성은 “인간중심” 보다 “인공지능중심” 채용인공지능 시스템의 도입에 있어서 더 중요하게 인식이 되고 있다. 이는 인재를 채용하는 과정에서 공정성이 중요하다는 의미뿐만 아니라 최근 사회적으로 문제되고 있는 “공정” 이슈를 해결하기 위한 방안으로 인공지능의 활용이 대안으로 제시될 수 있음을 의미한다.
넷째, 기술수용모형(TAM)의 “인지된용이성”은 “수용의도”에 직접 영향을 주기보다는 “인지된유용성”을 통해 “수용의도”에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 채용인공지능 시스템을 수용하는데 있어서는 용이성 보다는 유용성이 더 중요하며 유용하지 않은 용이성은 의미가 없다는 의미로 평가된다.

이러한 연구결과를 통해 본 연구에서는 다음과 같이 제언하고자 한다.
첫째, 본 연구가 가진 표본의 한계, 연구 모형의 한계, 시나리오의 한계 등을 고려하여 이제 도입 초기에 있는 채용인공지능에 대해 보다 다양한 연구가 이루어지기를 바란다.
둘째, 사회적인 문제로도 부상하고 있는 “공정성”의 확보가 인공지능을 채용시스템으로 활용하는데 있어서도 매우 중요하므로 시스템의 개발 및 활용에 있어서 공정한 채용이 이루어 지도록 시스템을 세밀하게 설계하고 운영하여햐 한다.
셋째, 인공지능을 채용의 도구로서 활용하는데 있어서 거부감이 적고 수용의도가 높은 연구의 결과는 시대의 추세를 반영한 것이고 공정의 문제를 해결하기 위한 당연한 노력의 일환으로 간주될 수 있다. 그러나 인공지능은 “데이터의 한계” “알고리즘의 한계” “추론의 한계”를 가지고 있기 때문에 시스템을 설계하는데 있어서는 인간 전문가와의 협업이 필수적이라는 점을 강조하고자 한다.

본 연구와 향후의 연구를 통해 보다 공정한 채용시스템의 개발로 보다 공정한 세상을 만들어 가기를 기대한다.