지원자가 알아야 할 AI 면접 보안 이슈 5가지
2025년 현재 AI 면접은 공정성과 효율성을 내세우며 빠르게 확산되고 있지만, 그 이면에는 지원자들이 반드시 알아야 할 중요한 보안 이슈들이 존재한다. 지원자의 영상, 음성, 표정 데이터는 물론 말투나 행동까지 분석되는 만큼, 개인정보 유출과 오용 가능성도 함께 증가하고 있다. 특히 AI 면접 결과가 어떻게 저장되고 활용되는지에 대한 정보는 명확히 공개되지 않는 경우가 많아 불안감을 키운다. 이 글에서는 지원자들이 실제 면접을 보기 전에 반드시 알아야 할 AI 면접 보안 이슈 5가지를 구체적으로 다룬다. 이는 단순한 기술 문제가 아니라, 지원자의 권리와 직결된 매우 민감한 주제다.
1. 생체 정보 수집 및 저장에 대한 불확실성
AI 면접 시스템은 지원자의 얼굴 표정, 목소리, 시선 처리, 말투 등 다양한 생체 정보를 실시간으로 수집한다. 문제는 이 데이터가 면접 후 어떻게 처리되는지에 대한 명확한 설명이 부족하다는 점이다.
많은 기업은 “평가를 위해 일시적으로 저장된다”고 안내하지만, 실제로는 서버에 수개월 이상 보관되거나 제3자 플랫폼으로 전송될 가능성도 존재한다. 일부 기업은 AI 면접을 외부 솔루션에 위탁하는데, 이 경우 해당 솔루션 업체가 데이터를 자체적으로 학습 자료로 활용할 수 있다.
지원자는 면접 전에 해당 기업의 개인정보 수집 및 이용 동의서를 꼼꼼히 읽고, 필요한 경우 문의를 통해 보관 기간과 활용 범위를 정확히 파악해야 한다. 생체 정보는 일반 정보보다 훨씬 민감하게 취급되어야 할 데이터이기 때문이다.
2. AI 분석 알고리즘의 편향 및 오판 가능성
AI 면접은 알고리즘을 기반으로 특정 기준에 따라 지원자를 평가한다. 그러나 이 알고리즘 자체가 인종, 성별, 발음, 표정 등 특정 요소에 편향될 수 있는 위험성을 안고 있다.
특히 AI가 학습한 데이터가 특정 인종, 지역, 나이대에 치우쳐 있을 경우, 중립적인 평가가 어렵고 결과가 왜곡될 수 있다. 예를 들어, 목소리가 낮거나 억양이 강한 지원자는 부정적인 감정으로 해석될 수 있으며, 표정 변화가 적은 지원자는 “감정 표현 부족”으로 평가될 수 있다.
지원자는 AI 면접의 한계를 인지하고, 평가 기준이 단순한 ‘정답’이 아니라 ‘패턴’이라는 점을 이해해야 한다. AI 면접 결과는 참고자료일 뿐 절대적인 기준이 아니며, 인간 평가와 병행되어야 한다는 것이 전문가들의 공통된 의견이다.
3. 녹화 데이터의 2차 활용 가능성
AI 면접은 대부분 지원자의 영상과 음성을 녹화한 뒤 평가에 사용한다. 문제는 이 녹화본이 향후 어떤 목적으로, 누구에게, 어떤 방식으로 활용될 수 있는지에 대한 정보가 불투명하다는 점이다.
일부 기업은 “채용 결과 확인 후 삭제한다”고 밝히지만, 실제로는 내부 교육 자료, 알고리즘 개선용 학습 자료, 혹은 외부 평가 기관에 전송될 가능성도 존재한다. 특히 다국적 기업이나 외주 솔루션을 사용하는 경우, 해외 서버에 저장되는 경우도 많다.
지원자는 이러한 가능성을 사전에 인지하고, 동의서에 명시되지 않은 데이터 활용이 있을 경우 명백한 개인정보 침해로 이어질 수 있다는 점을 기억해야 한다. 가장 안전한 방법은 면접 전에 해당 기업에 녹화본 활용 범위 및 삭제 정책에 대해 직접 확인하는 것이다.
4. 면접 중 해킹 또는 데이터 탈취 위험
AI 면접이 온라인으로 진행되면서, 해킹이나 데이터 유출 가능성도 점차 높아지고 있다. 특히 기업이 보안 인증이 약한 외부 솔루션을 사용할 경우, 지원자의 데이터가 실시간으로 외부에 유출될 수 있는 위험성이 존재한다.
또한 일부 악성 코드는 지원자의 웹캠, 마이크를 통해 무단 녹화를 시도하거나, AI 면접 도중 네트워크에 침투하여 개인정보를 탈취하기도 한다. 이는 지원자뿐 아니라 기업의 평판에도 치명적인 영향을 줄 수 있다.
지원자는 면접을 볼 때 반드시 안전한 와이파이 환경, 최신 보안 패치가 적용된 기기, 보안이 강화된 브라우저를 사용하는 것이 바람직하다. 또한 웹캠 권한 요청이나 화면 공유 요청이 있을 경우, 반드시 확인 후 진행해야 한다.
5. AI 면접 결과에 대한 투명성 부족
마지막으로, AI 면접의 평가 기준과 결과 공개 방식에 대한 투명성이 매우 부족하다는 점도 큰 문제다. 대부분의 기업은 AI 면접 결과에 대한 피드백을 제공하지 않으며, 어떤 기준으로 점수가 산정되었는지조차 알기 어렵다.
이는 지원자 입장에서 매우 불공정한 상황으로, 불합격 사유를 파악할 수 없기 때문에 재도전이나 개선이 어려워진다. 특히 알고리즘이 오작동하거나 잘못된 판단을 내렸더라도 이를 검증할 방법이 없다.
지원자는 면접 전 반드시 AI 결과가 최종 평가에 어떤 비중을 차지하는지, 사람의 판단이 병행되는지 여부를 확인할 필요가 있다. 향후에는 AI 면접도 결과 피드백 제공 의무화가 논의되어야 할 시점이다.
마무리하며..
AI 면접은 효율성과 공정성이라는 장점만큼이나 보안과 투명성 면에서 많은 문제점을 안고 있다. 지원자는 단순히 기술적 트렌드에 편승하기보다, 자신의 개인정보가 어떻게 수집되고 활용되는지에 대한 명확한 인식을 가지고 면접에 임해야 한다.
특히 기업과 플랫폼은 AI 기술의 신뢰를 높이기 위해 지원자에게 투명하고 구체적인 정보를 제공해야 하며, 지원자는 이에 대한 감시자 역할을 적극적으로 수행해야 한다. AI 기술은 도구일 뿐이며, 평가의 중심에는 언제나 사람이 있어야 한다.