AI 면접관 에이전트 서비스 개발 일지

안녕하세요. 서비스개발실 웹 프론트개발팀의 김영준입니다.

생성형 AI가 각광받는 현시점, 제네시스랩은 ‘AI 면접관 에이전트'이라는 서비스를 개발했는데요, 우리가 어떻게, 왜, 어떤 고민을 하며 ‘AI 면접관에이전트’이라는 서비스를 개발했는지 소개하려고 합니다.

👨🏻‍💻 영상면접 이란?

영상면접은 화상면접 (비대면 면접)이라는 용어로도 불립니다. ‘영상면접’ 은 PC환경에서 마이크, 카메라 등을 이용하여 화상으로 진행하는 것을 일컫습니다. 일반 면접과 마찬가지로, 면접관과 지원자가 원격으로 마주 보고 대화를 하는 방식으로, 현재는 많은 기업에서 이러한 방식으로 면접이 이뤄지고 있습니다. 대표적으로 Zoom과 구글밋을 통한 면접을 예로 들 수 있습니다.

그렇다면 AI 영상면접과 영상면접(화상면접)은 어떤 차이가 있을까요?

🤖 AI 영상면접 ?

화상면접과 더불어 AI 영상면접을 활용한 채용 사례는 코로나 바이러스가 유행한 시점으로부터 급격히 늘었습니다. 

지원자가 영상(화상)으로 면접을 진행하는 것까지는 AI면접도 동일합니다. 다만, AI면접에서는 일반적인 영상면접과 달리, AI가 면접관의 역할을 대신하는데요. 면접 진행과 점수측정, 부정행위 감지 등 역할을 대신하게 됩니다. 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

다양한 종류의 면접이 있겠지만, 일반적으로 흔한 3가지의 면접 방식을 비교하면 ‘대면 면접’, ‘영상 면접’, ‘AI 영상 면접’ 이 있겠습니다. 각 면접 방식의 특징이 있지만, 우리가 주목할 것은 ‘AI 영상 면접’입니다.

시간과 장소에 구애받지 않는다는 것은 누구나 예상할 수 있는 특징입니다. 하지만 판단주체가 AI라는 것은 조심스러운 영역입니다. 이 글에서는 길게 설명하기 어렵기에, 다음번 콘텐츠에서 조금 더 상세하게 다루겠지만, 판단 주체인 면접관들의 컨디션, 어떤 면접관과 마주하는지 등 사람에 의한 편향이 존재할 수 있습니다. 이러한 편향을 AI를 이용하면 줄일 수 있는 장점이 있다고 말씀드릴 수 있습니다. (자세한 장/단점을 파악하려면 더 많은 논문 수준으로 이어져야 할 것이기에…)

그렇다면, AI 영상 면접을 채택하여 채용에 사용하고 있는 회사들에 지원한다면 어떻게 연습할 수 있을까요?

🔥 AI 야.. 면접 좀 도와줘..

‘뷰인터’를 비롯한 AI 영상 면접 서비스를 사용해 보신 분들은 아시겠지만, 면접 서비스를 통해 얻는 경험은 지원자들이 정해져 있는 질문에 대한 답변을 어떻게 하는가에 따라 달라집니다. 미리 구성되어 있는 질문을 어떤 방식으로 풀어나갈지 고민하고 답변하는 과정을 연습하는 것이죠.

우리는 단순히 정해진 질문에 대한 답변을 하는 서비스가 아닌 AI를 이용해서 지원자의 경험에 알맞은 질문을 만들고, 지원자의 답변을 분석하여 더 자세히 물어보는 등 실시간으로 사람과 대화하는듯한 면접 경험을 끌어내기 위해서 AI 면접관 에이전트 개발을 시작했습니다.

우리가 준비한 역량은 5가지입니다.

이 5가지 역량 중, ‘팀워크’ 역량을 선택한 경우의 진행 흐름을 예로 들면 아래와 같습니다.

• 5가지 역량 중 ‘팀워크’ 역량을 선택합니다.
• ‘팀워크’ 관련 역량을 물어보는 질문이 시작되며 면접을 진행합니다.
• 면접이 종료되면, 지원자의 답변 내용에 ‘팀워크’ 역량이 있는지를 파악합니다.

이를 기업 입장에서 바라본다면 원하는 역량을 제네시스랩과 같이 만들 수 있고(커스터마이징), 커스터마이징 한 역량이 뛰어난 지원자를 뽑을 수 있습니다. (뷰인터)

지원자 입장에서 바라본다면 현재 준비된 역량을 연습할 수 있습니다. 지원자의 답변에 따라 구체적으로, 지원자의 답변에서 설명이 필요한 부분을 한 번 더 물어보게 됩니다. 그리고 모든 질문이 끝난 뒤에 지원자의 답변을 요약하고 부족한 점, 종합의견을 생성하여 피드백을 제공합니다. 지원자는 피드백을 토대로 더 나은 면접경험을 하게 됩니다.

🦾  어떻게 만들었나요?

ChatGPT를 이용하여 우리가 원하는 결과를 이끌어낼 수 있도록 프롬프트 엔지니어링을 통해 제품을 개발했습니다. 지원자의 답변에서 맥락을 찾아내는 것이 이 프롬프트 엔지니어링의 핵심이었습니다. 그리고 검증해야 할 요소들이 부족하다면 검증할 요소를 이끌어내기 위한 질문 만들기를 반복하여 지원자와 대화하는듯한 경험을 느끼게 합니다.

이때, 주의해야 할 것은 ChatGPT를 이용할 때 모두가 겪는  현상 중 하나인 ‘할루시네이션’입니다. 할루시네이션이란 GPT가 존재하지 않거나 맥락에 관계없는 답을 마치 진실인 듯이 답변하는 것을 뜻합니다. 지원자의 답변과 AI의 분석결과를 교차검증하는 등 오류를 줄이는 과정이 반드시 필요한 이유입니다.

* 할루시네이션(hallucination, 환각이라는 뜻입니다)

민감한 답변, 비정상 답변에 대한 검증도 진행됩니다. 처음 질문에 대한 답변을 하면, 구체적 상황과 역할, 어떤 행동을 했는지 등 실제 면접에서도 면접관이 질문할법한 내용이 나오기 때문에 실제 면접 같은 생생한 경험을 할 수 있습니다.

질문과 답변 과정을 예를 들면 다음과 같습니다.

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위와 같은 형식으로 질문과 답변이 진행됩니다. 제네시스랩이 만든 ‘AI 면접관 에이전트’ 서비스가 궁금하신 분들은 체험해 보시기 바랍니다!

😹 (에필로그) 개발경험과 느낀점

생성형 AI 기반 서비스를 개발하게 되면서 느낀 점으로 글을 마무리하자면, 3 가지를 꼽아보고 싶습니다.

• 할루시네이션
• 고도화
• 속도와 정확성 사이의 균형

첫째로, 할루시네이션을 조심하고 예방해야 한다는 것입니다.

대화내용이 길어지고, 프롬프트가 중첩되면, GPT의 이해도가 떨어지고, 할루시네이션이 포착되기 시작합니다. 할루시네이션이 발생하면 부정확한 내용이 삽입되고 정확한 의사전달이 되지 않아 좋은 서비스경험을 할 수가 없습니다. ‘AI면접관’은 대화내용을 보존하며 할루시네이션을 예방하도록 접근했는데요. 이때, 제네시스랩 연구실의 도움을 받아 개발을 진행할 수 있었습니다. 이 자리를 빌려 다시 한번 감사드립니다~ 👍🏻

두 번째, 고도화입니다.

아직 남아있는 숙제인데요. 더 나은 서비스를 위해 고도화를 하는것은 모든 서비스에서 필수라고 생각합니다. 서비스 출시시간을 맞추기 위해 일정 성능이 충족되면 다음 단계를 진행해야 했는데요. 다음 업데이트를 통해 못다한 성능의 고도화를 하겠다는 다짐이 생겼습니다 🔥

세번째, 속도와 정확성 사이의 균형

GPT3.5와 GPT4를 이용하여 서비스를 하고 있는데, 둘 간의 차이를 명확히 느꼈습니다. 담당 개발자의 관점이라 모두에게 공감을 얻지는 못할 수 있으나 제가 느낀 기준에서 말씀드리면

• GPT3.5 터보: 속도가 빠르다. 복잡하고 긴 대화의 문맥을 이해하는 게 GPT4 보다는 아쉽다. 간단한 대화(2~3 문장 내외)의 이해는 빠르다.
• GPT4: 속도가 느리다. 복잡하고 긴 대화의 문맥도 잘 이해하고 다채롭게 대화할 줄 안다.

GPT3.5와 GPT4를 적절히 섞어서 사용하며 분석 속도와 정확성 사이의 균형을 잡는 것이 필요하다고 느꼈습니다. 최근 등장한 GPT4-Turbo 와 GPT4o를 사용하면 어떻게 달라질지도 매우 궁금하네요!

Write 김영준 (제네시스랩 서비스개발실 웹프론트개발팀)
Review & Edit 최성원 (제네시스랩 마케팅)