사회모아

‘그림자 스펙’ 학벌, 언제까지 발목 잡을 건가

 채용 시장에서 지원자의 출신학교를 평가하는 관행이 여전한 것으로 드러났다. 교육 시민단체 교육의봄이 발표한 조사 결과는 이러한 현실을 수치로 보여준다. 인사담당자 10명 중 7명 이상이 채용 과정에서 학벌을 고려하고 있으며, 이는 많은 취업 준비생이 느끼는 ‘학벌의 벽’이 단순한 체감이 아님을 증명한다.

 

학벌 정보는 주로 서류 전형이라는 채용의 가장 초기 단계에서부터 강력한 필터로 작동한다. 인사담당자들은 출신학교를 통해 지원자의 학문적 성취도 자체보다는 ‘업무 수행 태도에서의 책임감과 성실성’이나 ‘빠른 학습 능력’ 등을 추론하려는 경향을 보였다. 이는 학벌이 개인의 역량을 증명하는 객관적 지표가 아닌, 태도를 가늠하는 손쉬운 대리 지표로 활용되고 있음을 시사한다.

 


흥미로운 지점은 학벌을 평가하는 태도에서 세대 간의 뚜렷한 인식 차이가 발견된다는 점이다. 인사 경력이 10년 이상인 고참급 관리자일수록 출신학교를 중요하게 여기는 비율이 압도적으로 높았다. 반면, 3년 미만의 저연차 담당자들 사이에서는 회사 방침과 무관하게 학벌을 보지 않아야 한다는 의견이 지배적이었다. 이러한 경향은 채용 문화의 변화 가능성을 엿보게 하는 대목이다.

 

실제로 변화의 요구는 내부에서도 감지된다. 전체 응답자의 70% 이상이 출신학교 정보를 보지 않고도 지원자의 역량을 검증할 수 있는 대체 수단이 마련된다면 이를 적극 도입할 의향이 있다고 밝혔다. 이는 학벌 중심의 낡은 채용 관행이 비효율적이라는 공감대가 형성되고 있으며, 새로운 평가 시스템에 대한 수요가 높다는 것을 의미한다.

 


하지만 이러한 변화의 움직임이 실질적인 제도로 이어지기까지는 한계가 명확하다. 현행 고용정책기본법이 출신학교에 따른 차별을 금지하고는 있지만, 처벌 조항이 없어 실효성이 없기 때문이다. 이 때문에 시민단체를 중심으로 채용 과정에서부터 학력 정보를 요구하거나 활용하는 행위 자체를 금지하고, 위반 시 과태료를 부과하는 내용의 ‘채용절차 공정화법’ 개정안 통과를 촉구하는 목소리가 커지고 있다.

 

교육계와 시민사회는 출신학교가 개인의 순수한 능력보다는 가정 배경이나 사교육 접근성 등 외부 요인의 영향을 크게 받는 결과물이라는 점을 지적한다. 따라서 이를 채용의 잣대로 삼는 것은 불공정의 악순환을 심화시킬 뿐이라는 비판이다. 이러한 문제의식을 바탕으로 300개가 넘는 단체가 참여한 국민대회가 열리는 등, 출신학교 차별을 법적으로 근절하려는 사회적 움직임은 점차 구체화되고 있다.

 

챗GPT 다음은 로봇? 네이버가 만드는 '만능 로봇'의 정체

 네이버의 기술 연구개발 자회사 네이버랩스가 로봇 기술의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 개별 로봇의 성능에 의존하는 대신, 클라우드를 중앙 두뇌로 활용해 다수의 로봇을 통합 제어하는 '멀티 로봇 인텔리전스 시스템'을 통해 로봇의 대중화를 앞당기고 있다.그 중심에는 인공지능(AI), 로봇(Robot), 클라우드(Cloud)의 앞 글자를 딴 '아크(ARC)' 시스템이 있다. 이 시스템의 핵심은 5G 통신을 기반으로 로봇의 복잡한 연산을 클라우드에서 대신 처리하는 것이다. 덕분에 로봇은 고가의 라이다 센서나 무거운 GPU 없이도 가볍고 저렴하게 제작될 수 있으며, 이는 서비스 로봇의 상용화 장벽을 낮추는 결정적인 요소로 작용한다.네이버의 '1784' 사옥은 아크 시스템의 살아있는 실험장 역할을 하고 있다. 이곳에서 100여 대의 자율주행 로봇 '루키'가 카페 음료, 택배, 도시락 등을 배달하며 실제 데이터를 축적하고 있다. 2022년부터 현재까지 누적된 서비스 건수는 7만 5천 건을 넘어서며, 시뮬레이션만으로는 얻을 수 없는 현실 세계의 변수들을 학습해 로봇의 지능을 고도화하고 있다.아크 시스템의 또 다른 축은 카메라 기반의 위치 인식 기술 '아크아이(ARC EYE)'다. GPS 신호가 닿지 않는 복잡한 실내나 서울 북촌 한옥마을의 좁은 골목길에서도, 로봇은 카메라로 주변을 스캔하는 것만으로 자신의 정확한 위치를 즉시 파악한다. 이는 로봇이 인간의 생활 공간 속으로 자연스럽게 통합되기 위한 필수적인 기술이다.네이버랩스의 궁극적인 목표는 특정 작업을 수행하는 단일 로봇 개발을 넘어, 다양한 종류의 로봇을 아우르는 범용 인공지능, 즉 '로봇용 파운데이션 모델'을 구축하는 것이다. 유럽 연구소를 중심으로 개발 중인 이 모델은 시각, 행동, 상호작용 등 여러 AI 모델을 하나로 통합해, 어떤 형태의 로봇이든 다양한 임무를 수행할 수 있는 '만능 조수'로 만드는 것을 목표로 한다.결국 네이버가 지향하는 것은 로봇 하드웨어 판매가 아닌, 로봇 기술 생태계의 구축이다. 이를 위해 웹 기반의 로봇 운영체제(OS) '아크마인드'를 공개하며 전 세계 웹 개발자들이 손쉽게 로봇 서비스 개발에 참여할 수 있는 길을 열고 있다. 이는 특정 로봇이 아닌, 로봇이라는 플랫폼 자체를 확장하려는 네이버의 큰 그림을 보여준다.