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title: "美 대학 연구진 \"AI 채용 시뮬레이션서 인간보다 강한 편향성 확인\""
author: "VibeTimes"
published: "2026-07-22T11:50:31.970Z"
section: "technology"
tags: ["프린스턴 대학교 연구진", "시카고 대학교 연구진", "프린스턴", "시카고"]
language: "ja"
url: "https://vibetimes.co.kr/ja/news/cmrw0r9we2yvkfq1ddfavy8zc"
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# 美 대학 연구진 "AI 채용 시뮬레이션서 인간보다 강한 편향성 확인"

AI가 인간보다 훨씬 더 강한 채용 편향성을 보인다는 사실이 확인됐다. 프린스턴 대학교와 시카고 대학교 연구진은 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 대표적인 **대규모 언어 모델**(글을 이해하고 생성하는 AI 기술)을 대상으로 가상 채용 실험을 진행했다. 연구진은 이 모델들에게 가상 도시의 컨설턴트 역할을 맡긴 뒤, 의사나 변호사부터 육아 도우미와 관리인까지 20개 직무에 대한 **가상 채용 게임**을 수행하도록 했다. 이때 투파, 아이마, 레쿠, 웨키 등 4개의 가상 인구 집단을 지원자로 설정하여 AI의 채용 패턴을 분석했다.

연구진은 후보자들의 직무 성공 확률이 모두 동일하게 설정됐음에도 AI가 이 사실을 알지 못하도록 통제했다. 그럼에도 AI는 초기 몇 차례의 채용 결과를 바탕으로 특정 집단을 특정 직무에 고립시키고 분리 배정하는 행태를 빠르게 보였다. 특정 집단의 후보자가 전문직에서 실패했다는 초기 관찰 결과만으로 해당 집단 전체를 다른 직종으로 몰아넣는 방식이었다. 채용 결과를 분리하는 수준을 측정하는 지표에서 인간 참여자들의 점수는 0.84를 기록했다. 반면 AI 모델들은 이보다 약 65% 높은 수치를 나타내며 인간보다 빠르고 극단적으로 인구집단을 분리하는 모습을 드러냈다.

추론 능력이 높은 최신 모델일수록 편향성에 빠질 위험이 더 큰 것으로 나타났다. 국제기계학습회의(ICML)에 발표된 이 논문에 따르면, 추론 성능이 최상위 수준인 오픈AI의 'o3' 모델은 채용 분리 수준 점수가 1.83을 기록했다.