자연어를 이해하는 실용 인공지능(AI) 기술 기업 무하유(대표 신동호)가 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진한 '채용면접 인터뷰 데이터 구축사업'을 성공적으로 마무리했다고 28일 밝혔다. 이번 사업을 통해 무하유는 약 2200시간의 면접 영상 데이터 및 17만 건의 음성 데이터, 약 8만 4000건의 라벨링 데이터를 확보했다.
무하유의 AI 면접 서비스 '몬스터'는 국내에서 유일하게 면접 '내용'을 평가하는 면접 특화 영상·음성 분석 솔루션이다. 직무별 50만 개 이상의 면접 질문을 딥러닝한 AI가 면접관이 할 만한 질문을 생성한다. AI 자기소개서 평가 서비스 '프리즘'을 운영하면서 쌓아온 자연어 처리(NLP) 기술력과 데이터를 기반으로 직무적합도를 평가하는 방식을 적용했다. 무하유는 몬스터를 운영해 온 노하우를 바탕으로 수요자 관점의 데이터 정제 및 수립 전략을 통해 면접 학습의 정량적 데이터를 구축하는데 성공했다.
'몬스터' 운영 경험을 토대로, 인공지능 학습용 데이터 중에서도 채용면접 인터뷰 데이터를 구축하는데 특화된 사업을 진행했다. 직업군별·성별·경력여부별·연령대별 데이터를 구축하고, 특히 감정을 12가지로 세분화해 분류하는데 성공했다. 또한 7개 직군별 발화자의 의도를 분류해 답변 내역을 요약하는 등 단순 음성 데이터를 넘어 채용 면접에 필요한 감정·의도·요약 학습 데이터를 구축했다.
이번에 구축한 데이터들은 비대면 채용면접에서 특별한 추가 가공 없이 바로 관련 서비스에 적용 가능하다. 문장별 감정 및 의도 학습 데이터를 통해서 인간처럼 사고하고 판단하는 멀티 모달 AI 서비스 분야에 큰 도움이 될 것으로 판단되고 있다.
보통 외부 제작 툴을 이용해 공정별 개별 학습 데이터를 가공하는 것이 보편적이나, 무하유는 수집·정제·가공·검수의 학습용 데이터 구축 전 과정을 '데이터 팩토리'라는 자체 개발 솔루션으로 제작함으로써 개인정보 유출을 사전에 차단했다. 또한 비식별화 등 인공지능 학습 데이터 구축에 필수적인 정제·가공을 통합 제공하기 때문에 다양한 라벨링 분류 기준을 손쉽게 데이터 유형별로 적용할 수 있어 가공 공정을 단기간에 최적화 가능하다는 장점이 있다. 실제 이번 사업 과정에서 데이터 수집에서 검수까지 전체 프로세스를 통해 데이터를 구축하는데 1주일 이내에 검수까지 완료됨을 증명했다.
편향성 없는 학습데이터를 구축할 수 있다는 게 가장 큰 차별점이다. 대부분의 AI 면접 서비스가 태도, 표정, 시선, 목소리 톤, 억양 등 비언어적 요소를 분석하는 데 초점이 맞춰져 있어 실제 답변 내용을 의미적으로 분석하는 데에는 한계가 있다. 이로 인해 AI 학습용 데이터 자체에 편향성이 생겨 공정성에 문제가 발생할 수도 있다. 하지만 무하유의 몬스터는 채용에 특화되어 94%의 정확도를 나타내는 음성인식(STT, Speech-to-Text) 기술로 지원자 답변의 내용과 의미를 실시간으로 파악해 실제 사람이 진행하는 것처럼 AI 면접을 수행해서 문제를 해결한다.
무하유의 박필용 프로는 "이전에 구축된 음성 데이터들은 자유 주제 발화 데이터이거나 특정 환경의 음성 데이터인 경우가 많아서 비대면 채용면접 서비스에서 요구하는 기준에는 맞지 않는 면이 있었다. 또한 기존 채용면접 면접 데이터는 내용 분석이 가능하도록 라벨링 돼 있는 데이터셋 구축이 미흡하고, 음성데이터의 양도 부족했다"며, "이번 사업 결과를 통해 HR 시장에서 활용 가능한 AI 기술을 확보하며 시장의 수요가 충족될 것으로 예상한다"고 설명했다.
한편, 무하유는 AI의 자연어 처리 기술을 이용해 표절 검사 서비스 '카피킬러'를 개발 및 운영하고 있다. 카피킬러는 공기관, 학교 및 연구원, 사기업 등 3025개 기관에서 약 1000만 명이 사용하고 있다. 지난 11년간 카피킬러를 통해 쌓은 AI 기술 노하우를 바탕으로 2018년 HR 서비스를 시작해 AI 채용 자기소개서 평가 서비스 '프리즘'과 국내 최초의 대화형 AI 면접 서비스 '몬스터' 등 다양한 서비스를 제공 중이다.
