공채에 AI를 도입하기로 했다면 평가 기준부터 수립해야 합니다"
"그래서 AI가 무엇을 기준으로 평가하는 겁니까."
공채에 AI를 활용하자는 이야기가 나온 회의에서 채용 담당자가 가장 먼저 받는 질문입니다.
이 질문에 AI 도구 이름으로는 답할 수 없습니다.
답은 회사가 미리 적어 둔 평가 기준 한 장에서 나옵니다.
이 글은 그 한 장을 영업·개발·마케팅 직무에 실제로 채워서 보여 줍니다.
지원자가 "제 답변 중 어떤 부분이 판단 근거였나요"라고 물었을 때 쓰는 회신 절차도 함께 실었습니다.
1. 평가 기준 한 장은 이렇게 생겼습니다
아래는 영업 직무에 실제로 채워 넣은 예시입니다.
회사 이름과 직무만 바꾸면 그대로 쓸 수 있는 형태로 적었습니다.
칸 이름 | 영업 직무에 적은 내용 | 어디서 확인하나 |
|---|---|---|
확인할 행동 1 | 고객이 말하지 않은 요구를 질문으로 끌어낸 경험 | 1차 면접 답변 |
확인할 행동 2 | 거절당한 뒤 제안을 바꿔 다시 시도한 경험 | 1차 면접 답변, 심층 면접 |
확인할 행동 3 | 계약 조건을 내부 부서와 조율한 경험 | 이력서, 심층 면접 |
보지 않을 정보 | 출신지역, 혼인 여부, 가족의 직업과 재산 | 수집 자체를 하지 않음 |
재검토자 | 채용팀 김○○ 매니저 | 설명 요청 접수 시 |
최종 결정자 | 영업본부 이○○ 본부장 | 채용 회의 |
여섯 칸이 전부입니다.
칸이 늘어나면 면접관마다 다르게 해석하기 시작합니다.
확인할 행동을 적을 때 흔한 실수는 성격을 적는 것입니다.적극적인 사람은 확인할 방법이 없지만 거절당한 뒤 제안을 바꿔 다시 시도한 경험은 물어볼 수 있습니다.
잘못 작성한 예시와 수정한 예시
잘못 작성한 예시 | 무엇이 문제인가 | 수정한 예시 |
|---|---|---|
커뮤니케이션 능력이 뛰어난 분 | 면접관마다 다르게 해석합니다 | 상대가 반대하는 상황에서 근거를 들어 설득한 경험 |
책임감 있는 인재 | 무엇을 물어야 할지 정해지지 않습니다 | 맡은 일에서 문제가 생겼을 때 먼저 알린 경험 |
성장 가능성이 높은 신입 | 평가자의 인상에 기댑니다 | 지적받은 내용을 다음 결과물에 반영한 경험 |
우리 회사 문화와 맞는 분 | 기준이 없어 편향이 들어갑니다 | 의견이 다른 동료와 결론을 낸 경험 |
왼쪽 네 칸의 공통점은 형용사로 끝난다는 것입니다.
오른쪽 네 칸은 모두 ~한 경험으로 끝나고, 그래서 면접에서 시점과 역할을 물을 수 있습니다.
채운 기준으로 점수를 매기는 방법
기준을 적어 두고도 면접관이 5점 척도로 인상을 매기면 기준표는 활용되지 않습니다.
행동 기준에는 아래처럼 세 단계만 두는 편이 면접관 간 편차가 적습니다.
단계 | 판단 기준 | 면접 기록에 남길 것 |
|---|---|---|
확인됨 | 시점·본인 역할·결과를 모두 말했습니다 | 어떤 상황이었는지 한 줄 |
부분 확인 | 경험은 말했지만 본인 역할이 불분명합니다 | 무엇이 불분명했는지 한 줄 |
확인 안 됨 | 해당 경험을 말하지 못했습니다 | 대신 나온 답변 한 줄 |
부분 확인이 가장 자주 나옵니다.
팀의 성과와 본인의 기여가 섞여 있을 때인데, 이때는 심층 면접에서 다시 물을 항목으로 넘깁니다.
다른 직무는 이렇게 채웁니다
직무 | 확인할 행동 예시 | 면접에서 묻는 방식 |
|---|---|---|
개발 | 남이 만든 오류를 재현하고 원인을 찾은 경험 | 가장 오래 걸렸던 디버깅 한 건을 처음부터 설명하게 합니다 |
마케팅 | 성과가 나쁜 캠페인을 중단하기로 결정한 경험 | 중단 판단의 근거가 된 수치와 결재 과정을 묻습니다 |
경영지원 | 기존 규정으로 답할 수 없는 요청을 처리한 경험 | 규정을 어떻게 해석했고 누구의 확인을 받았는지 묻습니다 |
세 직무 모두 ~한 경험으로 끝납니다.
경험은 시점과 역할을 물을 수 있고, 성향은 물을 수 없기 때문입니다.
2. 평가하면 안되는 정보 칸을 비워 두면 안 됩니다
기준표에서 가장 자주 비는 칸이 평가하면 안되는 정보입니다.
그런데 법이 명시적으로 막는 항목이 바로 이 칸에 들어갑니다.
채용절차의 공정화에 관한 법률은 직무 수행에 필요하지 않은 용모·키·체중, 출신지역·혼인 여부·재산, 가족의 학력·직업·재산을 기초심사자료로 요구하거나 수집하는 행위를 제한합니다.[5]
남녀고용평등법은 모집과 채용에서 성별에 따른 차별과 직무에 필요하지 않은 신체조건 요구를 금지합니다.[6]
연령차별금지법은 합리적인 이유 없는 모집·채용의 연령차별을 금지합니다.[7]
겉으로는 연령과 무관한 기준이라도 특정 연령집단에 특히 불리한 결과가 나오는 경우를 함께 다룹니다.[7]
장애인차별금지법도 모집과 채용에서 장애인 차별을 금지합니다.[8]
AI를 쓰면 이 칸이 더 중요해집니다.
이력서 전체를 한 번에 읽는 도구라면 회사가 평가하면 안되는 정보가 그대로 들어갑니다.
개인정보 보호법은 처리 목적을 분명히 하고 필요한 범위에서 최소한으로 수집하도록 정합니다.[3]평가하면 안되는 정보 칸은 그 최소 수집을 문서로 남기는 자리입니다.
3. 지원자에게는 네 가지를 알립니다
안내문에 넣을 항목은 네 가지입니다.
아래 문안은 그대로 복사한 뒤 회사명과 직무만 바꿔 쓸 수 있게 썼습니다.
[AI 활용 안내]
본 전형의 1차 면접은 AI 면접 도구를 활용해 진행합니다.
평가 항목은 채용 공고에 기재한 직무 관련 경험이며, 출신지역·혼인 여부·가족사항은 수집하지 않습니다.
AI는 질문과 답변을 정리하는 역할을 맡고, 합격 여부는 채용 담당자와 현업 면접관이 최종 판단합니다.
평가 내용에 관한 설명이나 재검토는 채용 담당자 이메일(recruit@회사.co.kr)로 요청하실 수 있습니다.
이 문안은 일반적인 예시입니다.
실제 공고에 쓰기 전에는 회사의 운영 구조에 맞는지 법무·개인정보보호 담당자와 확인해 주세요.
내부에는 다음 다섯 가지를 남깁니다.
기준 한 장의 작성·검토·승인 이력
각 지원자에게 실제로 던진 질문과 답변
단계별 자료가 어느 후보자에게 연결됐는지
사람이 재검토한 내용과 최종 결정 근거
설명 요청의 접수·검토·회신 기록
공개 문서와 내부 기록이 따로 움직이면 공개한 기준과 실제 평가가 달라집니다.
공채가 끝난 뒤 표본을 뽑아 이 둘이 맞았는지 확인하는 일정을 미리 잡아 두십시오.
4. 설명 요청이 오면 5단계로 답합니다
개인정보 보호법 시행령은 자동화된 결정에 관한 거부·설명·검토 요구의 방법과 절차를 정합니다.[4]
주요 개인정보 유형과 판단 기준, 처리 과정을 설명하고 원칙적으로 30일 안에 조치하도록 규정합니다.[4]
모든 AI 활용이 곧바로 같은 법적 의미의 자동화된 결정에 해당하지는 않습니다.
해당 여부는 도구가 실제로 어떤 결정을 내리는지와 사람이 어디에서 개입하는지에 따라 갈립니다.
해당 여부와 별개로 아래 절차를 미리 정해 두면 문의가 왔을 때 같은 기준으로 답할 수 있습니다.
순서 | 담당자가 할 일 | 확인할 자료 |
|---|---|---|
1. 접수 | 문의 내용과 접수일을 기록합니다 | 지원자 문의 원문 |
2. 확인 | 기준 한 장에서 어느 항목이 쓰였는지 찾습니다 | 기준표, 실제 질문과 답변 |
3. 재검토 | 기준표에 적어 둔 재검토자가 누락을 확인합니다 | 후보자별 연결 자료 |
4. 회신 | 평가 범위와 재검토 결과를 쉬운 말로 씁니다 | 회신 문안 |
5. 개선 | 같은 문의가 반복되면 기준과 안내문을 고칩니다 | 문의 유형과 변경 이력 |
4단계 회신에는 점수를 쓰지 않습니다.
아래처럼 무엇을 물었고 무엇이 부족했는지를 적습니다.
귀하의 1차 면접에서는 고객 요구를 파악한 경험과 제안을 조정한 경험 두 가지를 확인했습니다.
두 번째 항목에서 본인이 직접 판단한 부분과 팀의 결정을 따른 부분이 구분되지 않아 근거가 충분히 확인되지 않았습니다.
담당자가 면접 기록을 다시 확인했으며 최종 판단은 채용 담당자와 현업 면접관이 내렸습니다.
문의는 세 종류로 나뉩니다
개인정보 보호법 시행령은 거부·설명·검토 요구를 구분해서 정합니다.[4]
들어오는 문의도 세 종류로 나눠 두면 담당자가 무엇을 해야 할지 헷갈리지 않습니다.
문의 종류 | 지원자가 요구하는 것 | 담당자의 조치 |
|---|---|---|
설명 요청 | 무엇을 기준으로 판단했는지 알려 달라 | 기준표의 해당 항목과 확인 결과를 회신합니다 |
검토 요청 | 사람이 다시 봐 달라 | 재검토자가 기록을 확인하고 결과를 회신합니다 |
거부 요청 | 자동화된 판단을 적용하지 말아 달라 | 해당 여부를 확인한 뒤 처리 방식을 안내합니다 |
세 종류 모두 접수일을 남깁니다.
시행령은 원칙적으로 30일 안에 조치하도록 정하므로 접수일이 없으면 기한을 셀 수 없습니다.[4]
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5. 법은 기준을 기재해 두라고 말합니다
인공지능기본법 제2조 제4호는 채용처럼 개인의 권리·의무에 중대한 영향을 미치는 평가를 고영향 인공지능 영역의 하나로 정합니다.[11]
영역에 해당한다고 곧바로 고영향 인공지능이 되지는 않으며, 기본권에 중대한 영향을 미칠 우려가 함께 있어야 합니다.[11]
과학기술정보통신부 가이드라인은 채용 영역의 위험 사례로 인사권자의 실질적 개입 없이 지원자를 부당하게 탈락시키는 경우를 듭니다.[13]
해당 여부가 불분명하면 과학기술정보통신부의 확인 요청 창구를 이용할 수 있습니다.[14]
근거 조항 | 요구 내용 | 기준 한 장에서 대응하는 칸 |
|---|---|---|
법 제31조 제1항, 시행령 제23조 | 사전 고지 | 지원자 안내문의 AI 활용 안내 |
법 제34조 제1항 | 사람의 관리·감독과 설명 방안 | 재검토자, 최종 결정자 |
시행령 제27조 제2항 | 근거 문서 5년 보관 | 기준표 승인 이력, 질문과 답변 기록 |
법 제35조 제1항 | 기본권 영향 평가 노력 | 보지 않을 정보, 파일럿 점검 |
제31조 제1항의 고지 의무 위반에는 3천만원 이하의 과태료가 규정돼 있습니다.[11]
정부는 시행 당시 1년 이상의 계도기간 방침을 밝혔으므로 현재 적용 상황은 과학기술정보통신부 공지로 확인하십시오.[15]
법은 인공지능을 개발하는 사업자와 이용해 서비스를 제공하는 사업자를 구분합니다.[11]
시행령 제27조 제4항은 이용사업자가 개발사업자에게 책무 이행에 필요한 자료를 요청할 수 있다고 정합니다.[12]
도구를 고를 때 평가 기준과 주요 판단 요소를 자료로 받을 수 있는지 먼저 물어보십시오.
도구 검토 회의에서 물어볼 다섯 가지
아래 다섯 가지는 설명 요청이 들어왔을 때 실제로 필요한 자료입니다.
계약 전에 물어보면 답이 오고, 계약 후에 물어보면 개발 일정이 됩니다.
질문 | 왜 필요한가 |
|---|---|
회사가 정한 기준을 그대로 넣을 수 있습니까 | 기준 한 장이 도구 안에서 작동해야 합니다 |
지원자별 질문과 답변 원문을 내려받을 수 있습니까 | 설명 요청 2단계에서 꺼낼 자료입니다 |
어떤 답변이 어느 기준에 연결됐는지 볼 수 있습니까 | 회신 문안을 쓰려면 이 연결이 필요합니다 |
기록을 몇 년 보관하고 언제 삭제합니까 | 시행령의 5년 보관과 개인정보 파기 기준을 맞춰야 합니다 |
사람이 판단을 뒤집은 이력이 남습니까 | 사람의 관리·감독을 증명하는 기록입니다 |
다섯 질문에 모두 답이 오면 기준 한 장이 도구 안에서 실제로 적용된다는 뜻입니다.
답이 막히는 항목이 있으면 그 항목은 담당자가 수기로 남겨야 하므로 운영 부담을 미리 계산해 두십시오.
해외 규제도 같은 것을 요구합니다
EU 인공지능법은 지원서를 선별하고 후보자를 평가하는 채용 인공지능을 Annex III의 고위험 영역에 둡니다.[16]
제26조 제11항은 결정 대상자에게 그 사실을 알리도록, 제86조는 인공지능의 역할과 결정의 주요 요소를 설명받을 권리를 정합니다.[16]
2026년 7월 채택된 디지털 옴니버스 규정은 Annex III 영역의 적용 시점을 2027년 12월 2일로 조정했습니다.[17]
6. 연구는 "왜 그렇게 하는지"까지 쓰라고 말합니다
연구 | 확인한 내용 | 안내문에 반영할 점 |
|---|---|---|
Langer 외 (2021, 124명) | 처리 과정을 정당화한 설명이 단순 정보 제공보다 지원자 반응에 낫게 작용 | 무엇을 하는지에 더해 왜 그렇게 하는지 적기 |
Langer 외 (2019, 123명) | 자동화 면접은 화상 면접보다 공정성 인식이 낮아 수용도가 떨어짐 | 설명·재검토 창구를 공고와 동시에 열기 |
Newman 외 (2020, 실험 798명·현장 1,654명) | 알고리즘이 정성 정보를 못 본다고 여겨 절차 공정성을 낮게 인식 | 사람이 맥락을 다시 본다는 점을 구체적으로 쓰기 |
Langer 외의 두 연구는 자동화 면접 실험이고, Newman 외의 연구는 채용이 아닌 인사 평가 결정을 다뤘습니다.[18][19][20]
세 연구 모두 참가자의 반응을 본 것이며 특정 제품의 성능을 검증한 것은 아닙니다.
세 연구가 함께 가리키는 방향은 분명합니다.
지원자는 도구의 정확도보다 설명 가능한 기준과 사람이 다시 본다는 사실에 반응합니다.
7. Effy와 TEO는 기준 한 장의 뒤를 맡습니다
기준을 적는 일은 도구가 대신할 수 없습니다.
그다음 구간부터가 도구의 몫입니다.
Effy(에피)는 이력서를 바탕으로 지원자별 질문을 준비하고 답변에 맞춘 꼬리질문으로 경험의 맥락을 확인합니다.[1]
질문 문장은 지원자마다 달라지지만 회사가 정한 평가 기준은 같게 적용하는 방향입니다.[1]
TEO(테오)는 이력서·면접·평판 자료를 바탕으로 회사와 지원자의 일치 정보를 제시하고 면접 녹음과 분석을 포함한 기록 기능을 제공합니다.[2]
설명 요청 2단계에서 "어느 자료가 쓰였나"를 찾는 시간이 여기서 줄어듭니다.
구간 | 맡는 쪽 | 남는 기록 |
|---|---|---|
기준 한 장 작성 | 채용 담당자와 현업 | 승인 이력 |
같은 기준의 1차 경험 확인 | Effy(에피) | 질문과 답변 |
후보자별 자료 연결 | TEO(테오) | 단계별 연결 자료 |
재검토와 최종 판단 | 채용 담당자, 현업 면접관 | 판단 근거와 회신 |
스펙터 공식 Effy 소개 글은 지원자가 많은 조직과 면접관 리소스가 부족한 조직을 대표적인 활용 환경으로 설명합니다.[9]
같은 글의 금융 대기업 사례에서는 HR 리소스 97퍼센트 절감이라는 변화가 소개됐습니다.[9]
2026년 7월 24일 ZDNet Korea는 스펙터가 대기업·공기업 공채의 AI 전환을 지원한다고 보도했습니다.[10]
기사에는 회사 설명 기준으로 공채 운영 부담 50퍼센트 이상 절감, 하위 50퍼센트 지원자 선별 정확도 97퍼센트 이상이라는 수치가 실렸습니다.[10]
이 수치는 모든 기업에 같은 결과가 난다는 뜻이 아닙니다.
지원 규모와 전형 구조, 기존 투입 인력이 다르므로 사례별 조건에 따른 결과로 읽어야 합니다.
8. 2026년 하반기에 소수의 포지션에 먼저 적용합니다
대대적으로 한번에 적용하면 기준표의 빈틈을 지원자가 몰린 뒤에 발견합니다.
2027년 상반기 공채가 목표라면 2026년 하반기에 채용하는 소수의 포지션에 먼저 작게 적용해 보십시오.
시점 | 할 일 | 확인할 결과 |
|---|---|---|
공고 6~8주 전 | 한 직무의 기준 한 장을 채우고 승인받습니다 | 여섯 칸이 모두 찬 기준표 |
공고 4~6주 전 | 안내문과 회신 문안을 확정합니다 | 법무 확인을 마친 문안 |
공고 2~4주 전 | 소규모로 적용해 질문이 기준을 따라가는지 봅니다 | 표본 10건의 질문과 답변 |
공고 1~2주 전 | 설명 요청 상황을 가정해 5단계를 직접 실행합니다 | 회신까지 걸린 시간 |
공채 종료 후 | 공개 기준과 실제 판단이 맞았는지 표본 점검합니다 | 다음 공채 수정 목록 |
파일럿의 목적은 효과 측정만 하는 것이 아닙니다.
기준표의 어느 칸이 실제로 안 쓰였는지, 어느 문장이 지원자에게 안 읽혔는지 찾는 데 있습니다.
마치며
공채에 AI를 쓰는 이유는 사람의 판단을 없애기 위해서가 아닙니다.
지원자가 많아도 같은 기준을 적용하고, 몇 달 뒤 설명 요청이 왔을 때 근거를 다시 꺼내기 위해서입니다.
그 근거의 출발점이 기준 한 장입니다.
여섯 칸을 채우는 데 걸리는 시간은 직무당 한 시간 남짓이고, 채우지 않으면 설명 요청이 왔을 때 답할 자료가 없습니다.
Effy는 그 기준으로 1차 경험을 확인하고, TEO는 단계별 자료를 후보자 기준으로 연결합니다.
최종 판단과 설명 책임은 회사의 채용 담당자와 현업 면접관에게 남습니다.
이번 주 채용 회의에서 한 직무만 골라 여섯 칸을 채워 보십시오.
그 한 장이 2027년 상반기 공채의 출발점이 됩니다.
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참고한 법령과 공식 자료
아래 제품 기능은 스펙터 공식 페이지에서, 법령은 국가법령정보센터에서 확인했습니다.
법령은 개정될 수 있으므로 실제 적용 전에는 시행 중인 조문과 회사의 운영 구조를 다시 확인해야 합니다.
이 글은 공채 운영을 위한 일반적인 실무 안내이며, 개별 기업의 구체적인 사실관계를 다루는 법률 자문이 아닙니다.
본문의 안내문과 회신 문안은 예시이므로, 실제 사용 전에는 회사의 운영 구조를 기준으로 법무·개인정보보호 담당자와 확인해 주세요.
[1] 스펙터, Effy(에피) 공식 페이지. https://effy.specter.co.kr/
[2] 스펙터, TEO(테오) 공식 페이지. https://www.specter.co.kr/intro/landing/teo
[3] 개인정보 보호법 (법률 제21445호, 2026년 9월 11일 시행, 개인정보보호위원회) 제3조, 제15조, 제22조, 제37조의2. https://www.law.go.kr/DRF/lawService.do?OC=test&target=law&MST=283839&type=HTML&mobileYn=&efYd=20260911
[4] 개인정보 보호법 시행령 (대통령령 제36671호, 2026년 9월 11일 시행, 개인정보보호위원회) 제44조의2, 제44조의3, 제44조의4. https://www.law.go.kr/DRF/lawService.do?OC=test&target=law&MST=289537&type=HTML&mobileYn=&efYd=20260911
[5] 채용절차의 공정화에 관한 법률 (법률 제17326호, 2020년 5월 26일 시행, 고용노동부) 제4조의3, 제13조. https://www.law.go.kr/DRF/lawService.do?OC=test&target=law&MST=218301&type=HTML&mobileYn=&efYd=20200526
[6] 남녀고용평등과 일·가정 양립 지원에 관한 법률 (법률 제21476호, 2026년 9월 18일 시행, 고용노동부·성평등가족부) 제7조. https://www.law.go.kr/DRF/lawService.do?OC=test&target=law&MST=284457&type=HTML&mobileYn=&efYd=20260918
[7] 고용상 연령차별금지 및 고령자고용촉진에 관한 법률 (법률 제18921호, 2022년 6월 10일 시행, 고용노동부) 제4조의4. https://www.law.go.kr/DRF/lawService.do?OC=test&target=law&MST=243057&type=HTML&mobileYn=&efYd=20220610
[8] 장애인차별금지 및 권리구제 등에 관한 법률 (법률 제19806호, 2024년 1월 9일 시행, 보건복지부) 제10조. https://www.law.go.kr/DRF/lawService.do?OC=test&target=law&MST=254621&type=HTML&mobileYn=&efYd=20240109
[9] 스펙터 블로그, 「AI 면접관 Effy(에피): 면접관 없이도 검증 깊이를 만드는 면접 구조」. https://www.specter.co.kr/blog/ai-%EB%A9%B4%EC%A0%91%EA%B4%80-effy%EC%97%90%ED%94%BC-%EB%A9%B4%EC%A0%91%EA%B4%80-%EC%97%86%EC%9D%B4%EB%8F%84-%EA%B2%80%EC%A6%9D-%EA%B9%8A%EC%9D%B4%EB%A5%BC-%EB%A7%8C%EB%93%9C%EB%8A%94-%EB%A9%B4%EC%A0%91-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-151404
[10] ZDNet Korea, 「\"채용 담당자 주목\"...스펙터, '공채 AI 전환' 꿀팁 푼다」, 2026년 7월 24일. https://zdnet.co.kr/view/?no=20260724082730
[11] 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 (법률 제21311호, 2026년 7월 21일 시행, 과학기술정보통신부) 제2조 제4호·제31조·제34조·제35조·제43조. https://www.law.go.kr/DRF/lawService.do?OC=test&target=law&MST=282791&type=HTML&mobileYn=&efYd=20260721
[12] 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 시행령 (대통령령 제36580호, 2026년 8월 20일 시행, 과학기술정보통신부) 제23조·제27조·제28조. https://www.law.go.kr/DRF/lawService.do?OC=test&target=law&MST=288781&type=HTML&mobileYn=&efYd=20260820
[13] 법무법인 태평양, 「AI기본법 가이드라인 해설 시리즈 (3): 고영향 인공지능 판단 가이드라인」, 2025년 9월 29일. 과학기술정보통신부 가이드라인의 채용 영역 사례를 해설한 글이며, 가이드라인은 개정될 수 있습니다. https://www.bkl.co.kr/law/insight/newsletter/6245
[14] 과학기술정보통신부, 「고영향 인공지능 해당 여부 확인 요청 안내」. https://www.msit.go.kr/user/ais/requestAi.do
[15] 연합뉴스, 「[AI기본법] ① '세계 최초' 전면 시행…독 될까 약 될까」, 2026년 1월 15일. 과태료 계도기간 운영 방침을 보도한 기사입니다. https://www.yna.co.kr/view/AKR20260115112600017
[16] European Union, Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), Annex III 제4호 (a), 제14조, 제26조 제11항, 제86조. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
[17] European Union, Regulation (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI), 2026년 7월 8일 채택, Official Journal 2026년 7월 24일, 제113조 개정 부분. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2026/1744/oj/eng
[18] Langer, M. 외 (2021). Spare me the details: How the type of information about automated interviews influences applicant reactions. International Journal of Selection and Assessment, 29(2), 154-169. https://doi.org/10.1111/ijsa.12325
[19] Langer, M., König, C. J., & Papathanasiou, M. (2019). Highly automated job interviews: Acceptance under the influence of stakes. International Journal of Selection and Assessment, 27(3), 217-234. https://doi.org/10.1111/ijsa.12246
[20] Newman, D. T., Fast, N. J., & Harmon, D. J. (2020). When eliminating bias isn't fair: Algorithmic reductionism and procedural justice in human resource decisions. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 160, 149-167. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2020.03.008