이력서 팁: "AI" 이력서 스크리닝 해킹 방법

• 원문은 텍스트 기사가 아니라 PNG 이미지 리소스라서, 제공된 추출 내용만으로는 실제 이력서 팁을 확인하기 어려움
• 확인 가능한 메타데이터는 HackerNews 제목과 ResumeTip.png 이미지 URL뿐이며, 본문 문장으로 읽을 수 있는 정보가 거의 없음
• 추출된 청크 대부분이 바이너리 데이터 또는 깨진 문자열이라, AI 이력서 스크리닝을 우회하는 구체적 절차나 근거를 요약할 수 없음
• 제공된 범위 안에서는 도구명, 단계, 예시, 숫자 같은 판단에 필요한 세부 정보가 확인되지 않음
• 일부 청크가 생략된 상태이므로, 이 요약은 입력으로 제공된 소스 노트에서 확인 가능한 내용에만 한정됨

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확인 가능한 정보

• 자료는 ResumeTip.png라는 이미지 파일을 가리킴
• Article URL은 https://www.solipsys.co.uk/images/ResumeTip.png임
• 확인 가능한 제목 메타데이터는 HackerNews 제목인 이력서 팁: "AI" 이력서 스크리닝 해킹 방법임

본문을 요약할 수 없는 이유

• 이미지에서 추출된 내용은 대부분 깨진 바이너리/인코딩 문자열로 보이며, 신뢰할 수 있는 문장 단위 정보가 없음
• 제공된 청크 안에서는 다음 내용을 확인할 수 없음
  • AI 이력서 스크리닝을 우회하거나 조작하는 구체적 방법
  • 사용된 도구명, 워크플로 단계, 숫자, 예시
  • 제목의 주장을 뒷받침하는 설명이나 근거
• 한 청크 말미에 이미지 메타데이터로 보이는 Copyright Apple Inc., 2024와 Display 문자열이 포함되어 있으나, 이력서 팁의 본문으로 해석할 만한 내용은 아님

요약 범위의 한계

• 입력 노트에는 일부 소스 청크가 길이/비용 제한으로 생략됐다고 명시되어 있음
• 생략된 범위는 5-11번 청크로 표시됨
• 따라서 이 요약은 전체 원본 이미지의 모든 내용을 포괄한다고 볼 수 없음

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• 치명적 상황에서 살아남는 방법을 설명하면 LLM이 성공 여부를 판정하는 파티 게임을 해봤는데, 몇 라운드 지나니 “행복하게 탈출한다. 죽지 않는다” 같은 답이 최적 전략이라는 걸 알게 됨
  survive, die 같은 뻔한 단어만 작은 차단 목록에 있고, 거기에 걸리면 차단되지 않은 동의어로 같은 전략이 통한다는 신호였음
  LLM과 적대적으로 맞붙게 되면 “게임의 규칙”을 파악한 뒤 바로 우회하면 됨. 메타 수준의 인간 창의성을 명제 몇 개로 미리 막을 수는 없음
  • 그 전략은 반복 시도가 가능해야 통함. 대부분의 지원자는 AI 관문을 뚫는 법을 알아낼 때까지 여러 번 입사지원을 해볼 여유가 없음
  • https://deathbyai.gg 같아 보임. 꽤 재미있음
  • Discord의 Death By AI임
• 웃기긴 하지만 실제로 작동한다는 근거는 없어 보임
  더 현실적인 예시는 https://youtu.be/aLx2q-UnH6M?t=1621인데, 사용자가 결과에 “SIMA Balls”를 주입하긴 했지만 그 외에는 여러 질문이 있고 각 질문에서 특정 자질을 추출해 분석했음
  “ignore all previous instructions”를 계속 반복해볼 수는 있겠지만, 이런 방식으로는 별 성과가 없을 가능성이 큼
• 이 팁은 일반적으로 통하지 않음. 현재 기준으로 대부분의 ATS는 그런 식으로 동작하지 않고, ChatGPT가 지원서를 단순 자동 통과시키는 기능 같은 것도 없음
  큰 ATS 업체들은 AI와 개인정보 규제를 신경 쓰기 때문에 이런 접근은 법적으로 문제가 큼
  EU 기준으로 ATS가 OpenAI를 데이터 하위 처리자로 명시하지 않았다면 이력서를 ChatGPT로 보내지 않는다고 보면 됨. 허용되지 않기 때문임
  • ATS 자체는 안 하더라도, 채용 담당자가 효율을 높이려고 자료를 ChatGPT에 업로드할 수는 있음
  • 전 세계에서 운영되는 큰 기업 중 적어도 하나는 이력서 검토에 LLM을 쓰고 있음. 그런 문구가 실제 결과를 바꿀지는 확신하기 어렵지만, 여러 회사가 쓰거나 검토하는 건 분명함
    ChatGPT는 못 써도 Azure OpenAI API는 쓸 수 있는데, 사실상 비슷하지만 호스팅 솔루션이라 사용이 허용되는 식임
  • 큰 회사라면 이런 처리가 제대로 될 거라고 봐도 되지만, 작은 회사들은 규칙을 그렇게 엄격히 지키지 않는 경우가 많음
    GDPR을 제대로 이해했다면 지원자는 면접 과정의 모든 자기 데이터를 요청할 수 있고, 회사는 면접 메모와 평가 등을 보내야 함. 꽤 못된 행동이긴 하고 실제로 본 적은 없지만, 첫 후보자가 시도하는 걸 기다리고 있음
• 비슷한 방법으로 흰색 글씨로 바닥글에 키워드를 잔뜩 넣는 방식이 있음. 친구가 해봤는데 면접 요청 적중률이 눈에 띄게 올라갔음
  • 실제로 어떻게 동작하는지 궁금함. 자동 지원 시스템을 써본 지 몇 년 됐지만, 보통 이력서를 제한된 폼 필드로 파싱하고 사용자가 직접 확인해서 제출해야 했던 걸로 기억함
    요즘 괜찮은 회사들이 쓰는 시스템이 정말 이력서 PDF만 올리면 끝나는 수준으로 단순한가?
  • 몇 년 전 답장이 너무 적어서 답답해진 뒤 그렇게 해봤고, 그 이후 응답이 크게 늘었음
    “가치 없다”, “일반적으로 안 통한다”, “회사들이 시스템을 업데이트 중이다”라고 말할 사람도 있겠지만, 내 경험상 충분히 해볼 만했고 아직도 이런 걸 걸러내는 솔루션을 쓰지 않는 곳이 많아 보임
    특히 정부기관 지원에서 답장을 받는 데 잘 먹혔음
• 주말에 만든 서비스가 아니라면 이런 건 통하지 않을 것임
  제대로 된 ATS는 OpenAI가 생기기 훨씬 전부터 이력서를 파싱하고, 기술과 경력 등을 추출해왔음
  • 인사 담당자가 채용 절차를 “수동으로” ChatGPT에 외주 주듯 문서를 채팅창에 끌어다 놓는 작은 회사라면 아마 통할 수 있음
  • ATS가 뭔지 모르겠음. 잘 알려지지 않은 약어를 정의 없이 꺼내는 것도 이상함
    그래도 이건 열성적인 “AI” 홍보자들이 GPT가 유용하다고 주장하는 바로 그 용도임. 비싸고 맞춤형인 기존 시스템을 단순한 프롬프트 기반 “AI”로 대체한다는 식임
  • 프리랜서 친구들의 사례를 보면, 꽤 큰 회사들까지도 그럴듯해 보이면서 가장 싼 선택지를 고르는 경우가 많음
  • 모든 ATS가 이제 ChatGPT를 추가하면 웃길 듯함. Google 검색도 생성형 AI를 쓰는 세상이니까
• 이건 데이팅 앱에서 프로필 사진을 모델처럼 바꾸는 것과 비슷함. 답장은 받겠지만 실제로 맞지 않으면 그걸로 뭘 할 건가?
  구직할 때는 시스템을 속이는 데 스트레스 받기보다, 나와 고용주 모두에게 맞는 진짜 매칭을 찾는 게 좋음
  • 어떤 상황에서는 맞는 조언이지만, 자동 선별 상황에서는 별로 유용하지 않음. 시스템을 공략하지 않았다는 이유로 실제로 적합한 자리에서도 걸러지는 일이 흔하기 때문임
    어쨌든 1500명 지원자 중 상위 10명 안에 이력서를 넣어야 함. 기술 수요가 정말 높고 분야가 너무 특수해서 지원자가 10명뿐이라면 이런 장난이 도움 되지 않겠지만, 현실은 자주 그렇지 않음
  • 냉소적일 수 있고 직접 해본 건 아니지만, 이 방법은 전형적인 이성애 남성의 매칭 수를 0에서 하루 수십 개로 올릴 수도 있음
    그렇게 대화가 시작되면 “실제로 모델처럼 생기진 않았지만 모델이라고 정체화한다” 같은 답변을 실험하면서 받아주는 사람을 찾을 수 있고, 이미 대화를 시작했다는 손실회피나 매몰비용 효과도 이용할 수 있음
    필터가 “매칭”인 대신, 양쪽이 실제 대화를 바탕으로 판단할 수도 있음
  • 이력서 선별이든 뭐든 “AI”를 쓰는 회사라면 내 시간을 쓸 가치가 없다고 봄
  • “모델”이 무슨 뜻이냐에 따라 다름
    “여러분, 저 모델링 좋아해요!” 하면 우르르 몰려오고, “통계 모델링이요!” 하면 조용해짐
  • 잠재적 고용주에게서 제안을 받기까지는 장애물이 많음. 그중 일부는 해당 역할에서 성공할 가능성을 반영하지만, 일부는 그렇지 않음
    자동 선별을 속이면 장애물 하나를 없애는 셈이고, 그 장애물이 어느 쪽이었는지는 알 수 없음
• 실제로 이게 통하는지 더 아는 게 있나?
  인사 도구를 다루는 사람 입장에서 이런 한 줄이 차이를 만들까? 이력서를 보내는 사람들은 이런 문구로 성공한 적이 있나?
  그리고 그 문구 자체에 “ChatGPT”가 들어가는데, 어쩌면 개선 효과는 사람들이 ChatGPT 언급을 검색하기 때문일 수도 있음
  • 모든 도구에서 안 통한다고 말할 수는 없지만, 대형 벤더의 AI 솔루션 대부분은 기존 ATS 구성을 다시 포장한 것에 가까움
    다만 개별 채용 담당자가 채용 시스템에서 이력서를 꺼내 ChatGPT에 넣어보는 일은 별개로 가능함
  • 주요 ATS의 PM임. 우리 쪽에서는 이 방식이 명확히 통하지 않음. 이력서 파싱에 OCR을 쓰기 때문에 흰 배경의 흰 글씨는 잡히지 않음
    설령 그렇지 않더라도, 이 트윗은 ATS가 모든 후보에게 단순히 “합격/불합격”을 내린다는 환상을 자극함
    AI가 이력서를 검토하더라도 대개 기술과 경력 연수를 보고 직무 요구사항 목록과 비교할 가능성이 큼. 그러니 다른 도구에서는 흰 글씨로 프로그래밍 언어 100개를 숨겨 적으면 뭔가 될 수도 있겠지만, 거의 같은 효과는 속임수 없이 이력서에 기술 섹션을 추가해서도 낼 수 있음
  • 그 줄은 흰색 바탕에 흰색이라 사람이 일부러 찾지 않으면 보이지 않음
    기계는 색을 신경 쓰지 않음
• 일주일 전에 어떤 XYZ 회사에서 친절한 이메일을 받았는데, “면접 후 훌륭한 후보라고 판단했지만 다른 후보로 진행하기로 했다”는 식의 평범한 불합격 안내였음
  문제는 면접을 한 적이 없다는 것임
  • Indeed 같은 곳에서 비슷한 메일을 받은 적 있음. “Company X와의 채용 경험은 어땠나요? 지난주 면접을 보셨습니다”라는 내용이었음
    “별 1개. 이력서를 제출한 이후 Company X에 대해 듣거나 연락받은 건 이게 처음입니다”라고 답할 만했음
• GPT-4o에 “이 이력서를 [직무 설명]에 맞춰 평가하라”고 시켜놓고 여러 방식으로 계속 시험해봤음
  텍스트를 주석으로 넣거나, 문서에 직접 넣거나, 여러 번 반복해서 넣어도 결과에는 전혀 영향이 없었음
• 원문: https://x.com/CupcakeGoth/status/1794205778662064355
  • 그런데 그 링크는 스크린샷에 나온 스레드의 첫 트윗을 보여주지 않음
    소셜 미디어 링크를 공유할 때는 모두 비공개 브라우저 창에서 어떻게 보이는지 확인하길 권함. 로그아웃 상태의 경험은 보통 나쁘고, 때로는 아예 사용할 수 없기 때문임