기술 면접관은 지원자가 코딩 라운드에서 ChatGPT를 사용하여 부정행위를 할 때 이를 알 수 없다는 실험 결과가 나왔습니다.

A 역사적으로 힘든 기술 직종에 대한 구직 시장과 제너레이티브 AI의 폭발적인 증가로 인해 초기 면접을 통과하는 데 사용되는 ChatGPT와 같은 도구가 증가할 수 있습니다.

업계 전반의 업계 전반에 걸친 ZIRP또는 '제로 금리 현상'이 계속되면서 대량 해고의 영향을 받은 기술직 근로자들은 가능한 한 휴식을 취하려고 노력하고 있습니다. 한 가지 가능성은 면접관이 지원자에게 기술적 문제를 해결하도록 유도하는 전형적인 기술직 면접의 코딩 라운드입니다. 이러한 면접은 일반적으로 팀이나 회사의 채용 관리자가 진행하며, 제시되는 문제는 종종 LeetCode 면접 준비 플랫폼에서 가져온 것이거나 이를 기반으로 합니다. 따라서 구직자는 ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 효과적으로 속임수를 써서 빠른 해결책을 찾을 수 있습니다. 최근 실험 모의 기술 면접 및 업계 채용을 위한 인기 플랫폼인 interviewing.io에서 실시한 실험에 따르면, 구직자들은 ChatGPT와 같은 플랫폼을 사용하여 효과적으로 속임수를 쓸 수 있습니다.

기술 면접의 일반적인 코딩 라운드에서 ChatGPT를 사용하면 쉽게 합격할 수 있을 뿐만 아니라, 지난달 37건의 기술 면접을 대상으로 한 실험에서 면접관들은 지원자가 제시된 문제에 답하거나 해결하기 위해 ChatGPT를 사용했는지 알 수 없었다는 사실을 인터뷰잉아이오가 발견했습니다.

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기술 채용 담당자이자 엔지니어로 일했던 면접.io의 설립자 Aline Lerner는 비즈니스 인사이더와의 인터뷰에서 오늘날 기술 면접을 진행하는 사람들은 구직자에게 일종의 '완벽한 답변'을 기대하게 되었다고 말합니다. 따라서 인터넷에서 스크랩한 정보로 학습된 ChatGPT와 같은 답변이 제공되며, 방대한 양의 기술 코딩 문제와 LeetCode의 솔루션을 포함하여 "정상적으로 들리도록" 학습됩니다.

"이제 면접관은 자신의 잘못이 아니더라도 실제로 문제를 처음 푸는 지원자에게 편견을 가질 수 있습니다."라고 Lerner는 말하며, 문제에 대해 덜 세련되었지만 더 창의적인 답변을 제시할 수 있습니다.

면접 과정에서 ChatGPT를 사용한 것이 적발되거나 의심받은 사람은 없었지만, 면접 문제가 독특할수록 ChatGPT가 정답을 맞힐 확률이 훨씬 낮다는 것을 인터뷰닷아이오에서 확인했습니다.

면접.io는 LeetCode에서 코딩 문제를 그대로 가져온 경우 ChatGPT를 사용하는 구직자가 73%의 비율로 정답을 맞힌 것으로 나타났습니다. LeetCode 문제를 약간 수정한 경우에도 67%의 비율로 정답을 맞혔습니다. 그러나 문제가 사용자 지정 문제일 때는 ChatGPT의 정답률이 25%에 불과했습니다. 이는 기술직 구직자들이 혼자서 문제를 푸는 것보다 훨씬 낮은 수치입니다. 면접.io는 구직자가 자신의 능력에 의존하여 코딩 면접 라운드를 통과하는 비율이 53%에 달한다는 사실을 발견했습니다.

엔지니어가 코드를 더 빠르게 작성하고 수정하는 데 도움을 주기 위해 대부분 내부 생성 AI 도구를 사용하는 주요 기술 기업이 증가하고 있지만(Meta는 한때 Code Compose라고 불렸던 Metamate라는 도구를 사용하며, Google은 최근 도구의 이름을 GooseMicrosoft는 CoPilot이라는 도구를 사용함), 구직자들은 여전히 면접 시 이러한 작업을 직접 수행해야 하는 경우가 대부분입니다. 그러나 생성형 AI를 이용한 부정행위가 증가하고 있으며, 이로 인해 적어도 코딩 라운드가 진행되는 현대의 기술 면접 프로세스가 깨질 것이라고 Lener는 말합니다.