커리어온하반기 공채를 준비하는 채용 담당자들이 요즘 가장 많이 하는 질문입니다. "이 자기소개서, AI가 쓴 것 같은데 어떻게 하죠?"
생성형 AI로 자기소개서를 작성하는 것은 이미 특별한 일이 아닙니다. 문제는 기관도 기업도 이에 대한 기준을 아직 정하지 못했다는 데 있습니다. 걸러야 하는지, 걸러낼 수는 있는지, 걸러낸다면 무엇을 근거로 삼을지 — 이 세 가지가 정리되지 않은 채 서류 전형이 시작됩니다.
이 글에서는 실무에서 실제로 정해야 하는 것들을 순서대로 정리합니다.
먼저 인정할 것: 100% 판별은 불가능합니다
시작부터 김이 빠지는 이야기지만, 이 전제를 세우지 않으면 다음 단계가 전부 어긋납니다.
AI가 쓴 문장인지 아닌지를 확실하게 가려내는 기술은 존재하지 않습니다. AI가 초안을 쓰고 지원자가 다듬은 글, 지원자가 쓰고 AI가 문장만 고친 글은 경계 자체가 모호합니다. 그리고 원래부터 담백하고 정형화된 문체로 쓰는 지원자도 있습니다.
그래서 목표를 다시 잡아야 합니다.
판별이 아니라 선별입니다. 모든 지원자를 똑같이 검토할 수 없으니, 확인이 필요한 소수를 골라내는 것이 현실적인 목표입니다.
이 관점을 잡으면 뒤에 이어지는 판단이 훨씬 단순해집니다.
무엇을 신호로 볼 것인가
AI로 작성된 글에서 반복적으로 관찰되는 특징이 있습니다.
- 상투 문구의 과도한 반복 — "저는 ~을 통해 성장했습니다", "다양한 경험을 바탕으로" 같은 표현이 문항마다 반복됩니다
- 문장 길이의 균일함 — 사람이 쓴 글은 길고 짧은 문장이 섞이는데, 생성된 글은 길이가 고르게 유지되는 경향이 있습니다
- 구체성의 부재 — 숫자, 고유명사, 실패 경험처럼 본인만 쓸 수 있는 내용이 비어 있습니다
- 직무 키워드와 경험의 불일치 — 직무 용어는 정확한데 그 용어가 쓰인 상황 설명이 없습니다
이 중 어느 하나만으로는 판단할 수 없습니다. 여러 신호가 겹칠 때 확인 대상이 됩니다.
위는 지원자별로 의심 점수와 근거를 정리한 화면입니다. 중요한 것은 점수 자체가 아니라 오른쪽의 근거입니다. "의심 87점"만 있으면 담당자가 할 수 있는 일이 없지만, "상투 문구 반복 · 문장 길이 균일"이라는 근거가 있으면 해당 자기소개서를 직접 열어 확인할 수 있습니다.
점수를 탈락 사유로 쓰면 안 되는 이유
가장 흔하면서 위험한 실수입니다.
의심 점수가 높다는 것은 확인이 필요하다는 뜻이지 부정행위를 했다는 뜻이 아닙니다. 이것을 탈락 사유로 직접 쓰면 세 가지 문제가 생깁니다.
- 입증 책임을 감당할 수 없습니다. 지원자가 이의를 제기하면 "AI가 썼다"를 채용하는 쪽이 증명해야 하는데, 앞서 말했듯 확정적 증명은 불가능합니다.
- 공정성 시비가 됩니다. 공공기관은 물론 민간기업도 채용 절차의 근거를 설명할 수 있어야 합니다. 알고리즘 점수만으로 탈락시켰다는 사실 자체가 공공기관에서는 감사 대상이 되고, 민간기업에서는 분쟁의 빌미가 됩니다.
- 오탐이 실제로 발생합니다. 문어체로 담백하게 쓰는 지원자가 높은 점수를 받는 경우가 있습니다.
권장하는 처리 방식은 이렇습니다.
- 의심 점수는 평가자에게 보이지 않게 하고, 담당자가 확인 대상을 고르는 용도로만 씁니다
- 확인이 필요하다고 판단되면 면접에서 검증합니다. 자기소개서에 쓴 경험을 구체적으로 물으면 대부분 판명됩니다
- 점수 자체는 어떤 전형 단계의 평가 항목에도 포함하지 않습니다
블라인드 검증과 함께 봐야 합니다
AI 작성 여부만 따로 보는 곳이 많은데, 실무에서는 블라인드 위반 검출과 같이 돌리는 편이 효율적입니다. 어차피 같은 자기소개서를 읽는 작업이기 때문입니다.
학교명, 기관·회사명, 지역처럼 블라인드 채용에서 드러나면 안 되는 표현을 자동으로 찾아 표시합니다. 이 작업을 사람이 눈으로 하면 지원자 1,000명 기준으로 며칠이 걸리고, 무엇보다 놓치는 건이 반드시 생깁니다. 놓친 한 건이 나중에 문제가 되는 것이 블라인드 채용의 특성입니다.
하반기 공채 전에 정해둘 세 가지
기술적인 판별보다 중요한 것이 사전에 기준을 문서로 정해두는 일입니다.
1. 공고에 미리 밝힙니다.
생성형 AI 활용에 대한 조직의 방침을 채용 공고에 명시합니다. 전면 금지인지, 초안 작성은 허용하되 본인 경험이어야 하는지를 분명히 합니다. 사전 고지 없이 사후에 문제 삼으면 절차적 정당성을 잃습니다.
2. 확인 대상 기준을 숫자로 정합니다.
"의심 점수 상위 몇 %를 확인한다"처럼 사전에 정해둡니다. 결과를 보고 나서 기준을 정하면 자의적이라는 지적을 피하기 어렵습니다.
3. 처리 과정을 기록으로 남깁니다.
누가, 언제, 어떤 근거로 확인했고 어떻게 처리했는지를 남깁니다. 공공기관은 이 기록이 감사 대응 자료가 되고, 민간기업도 이의 제기가 들어왔을 때 근거가 됩니다.
정리하며
생성형 AI를 완벽히 걸러내려는 시도는 실패합니다. 대신 이렇게 접근하는 것이 현실적입니다.
- 판별이 아니라 확인 대상 선별을 목표로 삼습니다
- 점수가 아니라 근거를 봅니다
- 최종 판단은 면접에서 합니다
- 기준은 공고 전에 정해서 밝힙니다
채용에서 기술은 결정을 대신하는 것이 아니라 담당자가 결정할 시간을 만들어주는 역할을 합니다. 1,000명의 자기소개서를 전부 정독할 수 없기 때문에, 살펴봐야 할 30명을 골라주는 것입니다.
커리어온 AI는 블라인드 위반 검출, AI 작성 의심 분석, 자기소개서 평가, NCS 직무능력평가를 한 번에 처리합니다. 판별 근거를 함께 제공해 담당자가 직접 확인하고 판단할 수 있습니다.
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