인공지능 기반 고용서비스의 통계적 차별 가능성 연구:잡케어 시스템을 중심으로
Public Employment Services using AI Systems and Potential Risks of Statistical Discrimination:The Case of JobCare
오선정(전남대학교); 이재갑(수원대학교)
25권 1호, 33~66쪽
초록
한국의 디지털 고용서비스 정책은 전 세계적으로 유래가 없을 정도로 빠르게 발전하고 있다. 2021년 도입된 잡케어 시스템은 인공지능이 빅데이터를 기계학습한 결과를 개인정보와 결합하여 구직자 맞춤형 고용서비스를 제공한다. 이에 본 연구는 인공지능 기반 고용서비스 정책이 야기할 수 있는 통계적 차별의 가능성을 분석하고 대응방안을 모색해 본다. 분석을 위해 정책결정의 주체를 전문가, 알고리즘 및 인공지능으로 구분한 뒤, 정책결정의 주체에 따른 차별의 매개체를 분석하고 이를 고용서비스에 적용한다. 분석결과에 따르면 잡케어 시스템은 알고리즘의 사용, 제한된 자료의 기계학습 등으로 인해 통계적 차별의 가능성을 본질적으로 내재하고 있다. 따라서 통계적 차별을 최소화하기 위해 인공지능의 분석결과를 지속적으로 모니터링하고, 인공지능이 분석할 양질의 자료를 확보하고 갱신해야 한다. 또한 인공지능 기반 고용서비스의 정책결정을 직업상담사가 보완하여 고용서비스의 효과성을 높일 수 있는 대책을 마련해 나가야 한다.
Abstract
Digitalisation in Public Employment Services(PES) in Korea is unprecedentedly fast around the world. The JobCare system using the Artificial Intelligence(AI) has been introduced in 2021 to provide customized employment services for jobseekers. This study analyzes whether PES using AI systems causes statistical discrimination and how to address its potential risks. This paper classifies the subjects of decision-making in PES into experts, algorithms, and the AI, and then analyzes the medium of discrimination by the subject. According to the main results, the JobCare system can lead to statistical discrimination due to the use of algorithms and machine learning of limited data. Therefore, in order to minimize the risk of statistical discrimination, it is necessary to continuously monitor the analysis results of the AI systems, and secure and update high-quality data for the AI systems to analyze. In addition, job counselors should supplement decisions of the AI systems to come up with policy measures to increase the effectiveness of the PES.
- 발행기관:
- 한국노동연구원
- 분류:
- 사회과학일반