면접자들이 자신의 채용 심사 시스템과 동일한 AI 모델로 생성된 이력서를 사용할 경우 최대 60% 더 많이 최종 후보에 포함될 가능성이 있다고 Sohn 투자 컨퍼런스 2026에서 Nvidia의 최고 소프트웨어 아키텍트 Jonathan Ross가 인용한 연구에 따르면.

이 발견은 현재 수백만 명의 직무 지원서를 필터링하기 위해 널리 사용되는 알고리즘에 내재된 문제로 지적되는 것을 드러냅니다.

구글의 TPU 칩에 이전에 일했던 로스는 이 문제를 냉엄하게 설명했습니다: "AI는 AI를 선호합니다." 채용 담당자들은 점점 더 대형 언어 모델을 이력서 검토 자동화에 사용하지만, 이 시스템들은 일관되게 자신들의 기본 모델로 작성된 지원서를 선호하는 현상이 발생하며, 연구자들은 이를 "자기 선호 현상(self-preferencing)"이라고 부릅니다.

2025년 말에 발표된 "알고리즘 채용에서의 AI 자체 선호"라는 연구는 24개 직무 분야에 걸쳐 2,200여 장의 이력서를 테스트하여 효과를 정량화했습니다. 결과는 뚜렷했습니다: 클로드나 GPT-4로 생성된 이력서를 제출한 후보자들은 모델이 지원서를 심사하는지에 따라 서로 다른 승인률을 경험했습니다.

일치하는 자격 요건을 가진 인간이 작성한 이력서는 실제 가치와 관계없이 훨씬 더 자주 거절되었습니다.

각 AI 모델은 특정 데이터셋으로 훈련되어 자신과 유사한 시스템이 생성한 텍스트에서 패턴을 인식하도록 최적화되었습니다. 그 패턴과 일치하는 이력서가 제시될 때, 평가 알고리즘은 그것들이 더 읽기 쉽고 매력적이라고 간단히 판단합니다.

로스의 조언은 실용적이지만 불안정하다: 지원자들은 여러 개의 AI 생성 버전을 만들어 시스템을 게임해야 한다. "클로드나 옵러스 4.7으로 하나의 이력서를 만들고, 챗GPT로 다른 하나를 만들면 선택될 확률이 가장 높을 것"이라고 그는 말했다.