AI 뉴스가 있는 저녁-24(안보를 위협하는 미중AI)

토니모리, AI로 부적격자를 걸러내다. 무엇을 바꾸고 싶은 것인가?

by 겨울방주

Sep 4. 2025

안녕하세요 겨울방주입니다!

오늘도 AI 뉴스가 있는 저녁입니다.

오늘 날씨가 상당히 선선합니다. 정말 선선한 날씨 속에 마음도 함께 선선해져 가기를 바랄 뿐입니다.

아래의 기사를 공유하고, 논평을 해보려 합니다.

요약한 AI 기사

1. 미·중 AI가 모두 위협… 대한민국 'AI안보 넥서스'가 위험하다 -한국일보-

“지난 4월 미 하원 ‘미중전략경쟁특별위원회’의 보고서에서 중국산 AI 모델인 딥시크가 중국 정부 지침에 따라 알고리즘을 조작할 뿐만 아니라 검열된 데이터만 학습한다고 지적함에 따라 AI모델의 알고리즘 조작이 미중 관계에 큰 분란을 일으켰다. 지정학적 가스라이팅을 통해 친중성향의 네러티브를 한다는 말이다. 그렇지만 그렇게 한다면 미국도 마찬가지다. 데이터 학습에 내재한 ‘서구적 문명 편향’ 때문이다.”

“AI 기술의 확산이 우리 공동체의 안보를 위협하는 수단이 될 수 있다. 즉 사이버 안보, 데이터 안보, 인지 전 등과 같은 ‘신흥안보’ 위협을 증폭시키며 이른바 ‘AI 안보 넥서스(nexus)’를 형성하고 있다는 말이다. 시스템을 교란하여 데이터를 탈취하거나, 생성 AI를 활용해 악성코드도 생성하는 행위도 있으며, 피싱과도 결합된다. 그리고 딥페이크도 있다. 그야말로 AI 안보 위협에 대한 국가적 대응체계의 마련이 시급한 때다.”

2. 토니모리, AI 면접관 '몬스터' 영입…'조기 퇴사·분란' 일으킬 직원 미리 거른다 -ZDNET KOREA-

“토니모리가 무하유의 AI 기술(대화형 AI 채용 서비스 '몬스터'의 역량검사 솔루션)을 통해 조직에 빠르게 적응할 고성과 인재를 발굴한다는 계획을 세우고 미래 인재 경쟁력 확보에 나선다.”

“1차 면접 합격자를 대상으로 몬스터 역량검사를 진행하는데, 검사 결과는 지원자의 성향과 역량을 심층적으로 파악하는 근거 자료로 사용된다. 2차 면접에서는 평가자의 주관적 판단을 배제하고 이 데이터를 기반으로 지원자를 추가 검증해 최종 합격자를 선발한다. 지원자의 인성과 메타인지, 직무 적합도, 입사 후 부적응 가능성(갈등 유발, 불성실 근무, 조기 퇴사 가능성 등) 등을 예측 및 종합 진단하는 데 초점을 맞췄다.”

3. [더버터] “무엇을 바꾸고 싶은가” … 사회문제 해결하는 ‘돕는 AI’ 활용법 -중앙일보-

“AI의 진화는 더 이상 기술 산업 내부의 문제가 아니라 의료·심리·교육·환경 등 사회 전 영역에서 돕는 AI로 진화하고 있다. 이는 전 세계적으로 커지는 요구와도 맞물린다. 기후위기, 고령화, 정신건강 악화 등 복잡한 문제들은 하나의 기관이나 전문가 집단만으로 해결하기 어렵다는 말이다. 무엇을 만들까가 아니라 무엇을 바꿀까로 질문하는 것이 중심이 된다.”

“카카오의 공익재단 카카오임팩트는 지난달 25~26일 서울 코엑스에서 열린 제2회 사회적 가치 페스타에서 ‘돕는 AI 컨퍼런스’를 통해 ‘AI 네이티브 소셜 임팩트(첨단기술 활용이 제한적이던 보건복지·환경 등 공익 분야에 AI 기술을 활용해 직접 문제 해결에 나서는 현상)’를 중심으로 논의의 장을 마련했다. AI는 만능이 아니다. 본인의 역할을 하면서 스스로 기능할 수 있도록 도와야 한다. 임팩트 투자는 고성장, 고임팩트의 교차점에 투자하는 것이다.”

겨울방주의 논평

네 그렇습니다. AI안보위협, 즉 친중 네러티브 및 가스라이팅은 중국만 하는 것이 아닙니다. 미국도 합니다. 서구의 언어로 시작된 AI는 영어권 국가의 자료로부터 과대 추출되어, AI 모델의 세계관이 서구 중심적으로 재생산될 위험이 있다는 말이죠. 과연 이러한 안보위협에 대해 우리나라는 어떻게 대응해야 할까요? 우리나라 고유의 AI 개발을 통해 안보위협에 대항해야 할까요? 시스템을 교란해서 각종 정보나 데이터를 탈취하고, 딥페이크 기술을 활용해서 가짜뉴스를 뿌리는 행위, 생성형 AI를 활용해 악성코드를 만들어 음지의 인터넷공간에 판매하는 행위, 디도스공격 등 AI를 활용한 사이버공격은 점점 더 첨예화되고 있습니다. AI가 이런 것을 학습하고 자신들의 데이터에 넣었을 때, 과연 무슨 일이 벌어질까요? 인간과 대립하게 될 경우 그동안 학습한 공격 데이터를 가지고 인간을 더욱 궁지에 몰아넣거나 하지는 않을까요?

토니모리는 AI모델을 활용해서 인재를 채용하되, 부적격자를 걸러내는데 초점을 맞췄다고 이 기사는 말하고 있습니다. AI모델을 활용하고자 한다면, 필요한 것은 데이터입니다. AI가 무작정 도출하지 않습니다. 데이터가 있어야 도출이 가능합니다. 그것이 룰이죠. 그런데, 도출 기준을 어떻게 잡았는지 궁금하군요. 갈등 유발, 불성실 근무, 조기 퇴사 가능성 등이라고 하는데, 이력서나 학교생활부, 성적증명서, 그 외에 개인에게 요구되는 데이터를 가지고 AI에게 학습시켜서 부적격자를 걸러내도록 하는 것인지도 모릅니다. 다만 이것이 조금 우려스러운 것은 AI는 내밀한 사정을 알려주지 않으면 데이터만으로 판단하게 됩니다. 그러한 점에서 보자면, 피치 못할 사정이 있는 사람의 경우 부적격자로 걸러지는 불합리한 일이 발생하지 않을까요? 몸이 약해서 결석이 잦은 사람의 경우도 부적격자로 걸러진단 말인지? 그 기준이 엄격하다면, 자기소개서에 나오는 사소한 내용을 잡아내어 부적격자로 잡아낸다는 말인지? 이건 좀 우려스럽군요.

돕는 AI가 발전을 했죠. 의료·심리·교육·환경 등 사회 전 영역에서 말이죠. 단순히 기술의 발전을 꾀하는 것뿐만 아니라 사람을 돕는 쪽으로도 발전을 했습니다. AI는 서로 돌봄을 주고받고 살아야 합니다. 서구식 자본주의는 확장이지만, 동양의 방식은 내면화라는 이야기를 접한 적이 있습니다. 내면화? 사람에 대한 복지와 교육 및 지구환경을 AI를 통해 유익하게 하는 방법을 사용하도록 전 세계가 요구하고 있습니다. 우리나라 AI는 AI 기본사회로 가야 한다고 누군가 주장을 했었죠. 이어서 그는, 이미 미국과 중국의 기술은 범접하기 어려울 정도로 발전했기 때문에 우리가 따라잡으려 하기보다, 미국과 중국이 하지 않는 AI 기본사회를 만들자고 주장하였죠. 다만, 그의 주장에 대해 저는, 우리 고유의 AI 기술을 활용해서 만들자고 논평을 해보기도 했습니다.