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겨울처럼 안으로 말했다. 는 텐데요. 직속 할지(지디넷코리아=AI 에디터 )



보스턴대학과 MIT가 공동으로 진행한 대규모 실험에서 생성형 AI 도구가 고용주들의 구인 공고 작성을 도와준 결과, 구인 공고는 19% 증가했지만 실제 채용은 늘어나지 않은 것으로 나타났다. 더욱 놀라운 것은 AI가 고용주에게 준 혜택보다 구직자에게 끼친 손실이 6배나 컸다는 점이다.
이번 실험은 2023년 6월부터 7월까지 온라인 노동시장 플랫폼에서 총 18만 324명의 신규 고용주를 대상으로 진행됐다. 실험군 고용주들에게는 AI가 작성한 구인 공고 초안을 제공했고, 대조군은 기존 방식대로 직접 작성하도록 했다. 실험 결과 AI의 도움을 받은 구인 공고의 길이는 중간값 기준으로 5 소상공인대출조건 3단어에서 84단어로 늘어났지만, 길이의 표준편차는 111단어에서 82단어로 줄어들어 더욱 획일화된 모습을 보였다.
구인 공고 카테고리별로 보면 행정 지원 분야가 44% 증가로 가장 큰 폭의 상승을 보인 반면, 엔지니어링 및 건축 분야는 13% 증가에 그쳤다. 특히 치료군 고용주 중 66%가 AI가 작성한 초안을 수정 없이 그대로 게시했다 전속중개 는 점은 AI 도구에 대한 높은 의존도를 보여준다.
75% 고용주가 선택한 AI, 알고보니 '가짜 채용공고' 양산기
실험 결과 치료군 고용주 중 75%가 AI 도움을 선택했고, 이들은 구인 공고 작성 시간을 44% 단축했다. 평균 8분 걸리던 작업이 4.5분으로 줄어든 것이다. AI 도움을 받은 고용주들은 구인 공고를 작 일본취업정보 성할 확률이 19% 높았으며, 5% 더 많은 지원서를 받았다.
하지만 실제 채용으로 이어지는 비율은 크게 달랐다. AI 도움을 받은 구인 공고의 채용 확률은 15% 낮았다. 대조군의 경우 구인 공고의 22%가 실제 채용으로 이어진 반면, 치료군은 19%에 그쳤다. 구인 공고는 늘었지만 전체 채용 건수는 변하지 않았다는 의미다.
주택청약 금리더 우려스러운 점은 치료군 고용주들의 구직자 검색 활동이 전반적으로 감소했다는 것이다. 구직자 초대, 단축목록 작성, 면접 진행 등 모든 채용 활동에서 치료군이 대조군보다 낮은 수치를 보였다. 또한 '실수로 게시했다'고 응답한 비율과 아무런 조치 없이 구인 공고가 만료된 비율이 치료군에서 각각 3.2%포인트 높게 나타났다. 설상가상으로 치료군 고용주 보험설계사 시험 가 낸 채용 제안의 수락률도 대조군보다 2%포인트 낮았다.
"복붙 수준"... AI 구인공고들이 모두 똑같은 이유
연구진은 AI가 작성한 구인 공고들이 서로 더 유사하고 획일적이라는 점을 발견했다. 텍스트 임베딩 분석 결과, 치료군 구인 공고들의 평균 코사인 유사도가 대조군보다 0.014 높아 더 '일반적'인 내용으로 작성됐음을 보여줬다. 이는 전체 유사도 범위의 10%에 해당하는 의미 있는 차이다.
연구진이 제시한 사례를 보면, 가장 독특한 구인 공고는 구체적인 기술적 요구사항과 프로젝트 세부사항을 포함한 반면, 가장 일반적인 구인 공고는 "숙련된 전문가", "사용자 친화적이고 시각적으로 매력적인" 등의 뻔한 표현들로 가득했다.
더 중요한 문제는 AI 도움으로 구인 공고 작성이 쉬워지면서 고용주의 노력과 채용 의도를 가늠할 수 있는 신호가 약해졌다는 점이다. 대조군에서는 구인 공고 작성 시간과 글 길이 사이에 강한 상관관계가 있었지만, 치료군에서는 이 관계가 거의 사라졌다. 같은 구직자가 치료군과 대조군 구인 공고에 각각 지원했을 때의 경험을 비교 분석한 결과에서도 치료군 구인 공고에서 일관되게 더 나쁜 결과를 보였다.
10만 개 더 많은 지원서, 하지만 기회는 12% 감소한 구직자들
구직자 관점에서 보면 상황은 더욱 심각했다. 치료군 구인 공고에 지원한 구직자들은 면접 기회를 얻을 확률이 12% 낮았고, 제안을 받을 확률도 감소했다. 구직자들은 AI가 작성한 구인 공고를 보고 더 긴 자기소개서를 작성하고 평균 시급 29.56달러로 더 높은 임금을 제시했지만, 실제로는 더 적은 기회를 얻었다.
지원서 작성에만 평균 4.5분이 소요되는 상황에서, 치료군 구인 공고가 받은 총 지원서는 52만 2,253개로 대조군의 41만 8,796개보다 10만 개 이상 많았다. 이는 구직자들이 결과적으로 성공 확률이 낮은 구인 공고에 더 많은 시간을 투자했다는 의미다. 특히 치료군 구인 공고에서 고용주의 아무런 조치 없이 만료되는 비율이 3.2%포인트 높게 나타나, 구직자들이 애초에 채용 의도가 없는 '유령 구인 공고'에 시간을 낭비했음을 시사한다.
연구진의 복지 분석에 따르면, AI 도구로 고용주가 절약한 시간당 0.41달러의 혜택에 비해 구직자가 입은 손실은 2.57달러로 6배나 컸다. 고용주 한 명당 순 복지 손실은 2.16달러였다.
FAQ
Q: 생성형 AI가 구인 공고 작성에 도움이 된다면서 왜 채용률이 떨어졌나요?
A: AI 도구로 구인 공고 작성이 쉬워지면서 채용 의도가 낮은 고용주들도 구인 공고를 올리게 됐고, AI가 작성한 획일적인 구인 공고는 구직자에게 충분한 정보를 제공하지 못했기 때문입니다.
Q: 이런 부작용은 시간이 지나면 해결될 수 있나요?
A: 연구진이 실험 종료 후 시장 전체에 AI 도구를 확산시켜 분석한 결과, 부정적 효과가 지속되거나 오히려 더 커지는 것으로 나타났습니다.
Q: 그렇다면 AI 채용 도구는 전혀 유용하지 않다는 뜻인가요?
A: 연구진은 AI 도구 자체가 문제가 아니라 구인 공고 비용이 너무 낮아진 것이 문제라고 지적합니다. 소액의 게시 수수료를 도입하여 진정한 채용 의도를 가진 고용주만 구인 공고를 올리도록 하면 AI의 장점을 살릴 수 있다고 제안했습니다.
■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.
AI 에디터 (media@zdnet.co.kr)