메트로신문이 AI 면접관의 효율성과 투명성을 다룬 기획에 제네시스랩 뷰인터HR을 국내 도입 사례로 실었습니다. 현대자동차·LG유플러스·육군 등 주요 도입처가 함께 언급됐습니다.
원문: 메트로신문 — ‘AI가 커리어를 결정한다?’…효율성 앞세운 ‘AI 면접관’, 투명성은
메트로신문이 AI 면접관의 효율성과 투명성 논의를 다룬 기획 보도에서 제네시스랩의 ‘뷰인터HR’을 국내 도입 사례로 실었습니다.
영국 AI 채용 스타트업 마키의 대규모 투자 유치 소식에서 출발한 기사는 전 세계적으로 확산되는 채용 자동화 흐름과 공정성·투명성 문제를 짚었습니다. 기사는 국내 맥락으로 넘어가 현대자동차·LG유플러스·육군 등이 뷰인터HR을 활용해 면접 과정을 자동화하고 있다고 전했습니다.
AI 채용을 둘러싼 규제 논의와 해외 사례, 다른 국내 업체 비교는 원문 기사에서 확인할 수 있습니다.
A single LLM quickly hits its limits on complex business problems. This article traces AI architecture evolution — from single prompts to multi-agent systems — and explores what multi-agent scaling laws mean for B2B platform design.
단일 LLM으로 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 접근은 현실에서 쉽게 한계에 부딪힌다. 이 글에서는 단일 프롬프트부터 멀티 에이전트 시스템에 이르기까지 AI 아키텍처의 발전 단계를 분석하고, 각 구조가 왜 실패하거나 부족했는지 그 이유를 짚는다. 그리고 그 흐름 속에서 도출되는 멀티 에이전트 스케일링 법칙이 B2B 플랫폼 설계에 어떤 시사점을 주는지 살펴본다.
A psychiatrist rating "It's tough, but manageable" as 3/3 relies on reasoning that post-hoc labeling often loses. A joint study by Genesis Lab, UNIST, and Seoul National University Hospital, presented at IASDR 2025, shows how interface design can capture that reasoning as training data.
"힘들지만 버틸 만하다"는 환자의 말을 3점이라 판단하는 임상의의 근거는 어디에 있을까요. 기존 AI는 판단의 결과만 배웠을 뿐 근거를 놓쳤습니다. IASDR 2025에서 발표된 제네시스랩·UNIST·서울대병원 공동 연구는 라벨링 인터페이스 설계로 이 근거를 데이터로 만드는 방법을 보여줍니다.