Amazon AI 채용 알고리즘 성차별 사건(미국)

핵심 내용

아마존은 2014년부터 과거 10년간 접수된 이력서를 학습해 기술직 지원자를 1~5점으로 평가하는 머신러닝 채용 도구를 개발했다. 그러나 남성 지원자가 다수였던 과거 데이터를 학습한 결과, ‘women’s’가 포함된 경력이나 일부 여자대학 출신 지원자에게 불리한 점수를 주는 문제가 확인됐다.¹ 아마존은 특정 표현의 영향을 제거하려 했으나 다른 방식의 차별 가능성을 배제하지 못했고 프로젝트 팀은 2017년 무렵 해체됐다. 회사는 이 도구가 지원자 평가에 실제 사용되지는 않았다고 밝혔지만, 로이터 취재원들은 채용 담당자들이 추천 결과를 참고한 적은 있다고 전했다. 국내에서도 이 사건은 학습데이터의 편향이 AI 의사결정의 차별로 이어질 수 있는 대표 사례로 소개된다.² ACLU는 이 사건을 기존 노동시장의 편견이 소프트웨어를 통해 재생산될 수 있음을 보여주는 사례로 평가하며, 채용 알고리즘의 투명성과 차별 여부에 대한 규제기관의 감독 강화를 요구했다.³

각주