그러니까 35%였다. 그 숫자 하나 때문에 일주일 내내 머리가 복잡했다. Fabric이 50,000명 넘는 사람을 조사했더니, AI로 부정행위를 한 지원자가 2025년 12월에는 35%였다. 불과 6개월 전에는 15%였다. 예전에 함께 일하던 동료가 틀렸다는 걸 입증해 보겠다고 자료를 뒤지던 수요일 새벽 1시쯤 이 통계를 발견했다. 그는 직원이 아마 400명쯤 되는 SaaS 회사에서 채용을 맡고 있는데, 내게 이런 메시지를 보냈다. "지원자 3분의 1 정도가 실시간으로 AI 도움을 받는 것 같은데, 솔직히 누가 그러는지 전혀 구별을 못 하겠어." 그럴 리 없다고 했다. 3분의 1은 너무 심해 보였다. 알고 보니 그의 짐작이 거의 맞았다.
그 뒤로 한 달 내내 AI 면접 부정행위에 관한 통계라면 닥치는 대로 찾아다녔다. 출처가 제대로 있는 수치만 모았다. 계속 마주친 글마다 "연구에 따르면"이라고 써 놓고 정작 링크는 하나도 달지 않았기 때문이다. 이 모든 수치를 한곳에 모아 둔 자료도 찾지 못했다. 그래서 직접 그런 글을 써 보기로 했다.
Fabric 이야기로 돌아가 보자. 면접 약 20,000건을 더 깊이 들여다본 조사에서는 지원자의 40% 바로 아래가 적발 표시를 받았다. 기술 직군은 절반에 가까웠고, 영업 직군은 대략 10분의 1이었다. 약 4배 차이다. 경력 0년에서 5년인 주니어 지원자의 부정행위 비율은 시니어의 거의 2배였다. 지난달 r/recruitinghell에 올라온 글에서는 한 채용 담당자가 많은 신입 졸업자가 이것을 아예 부정행위라고 여기지 않는다고 했다. 듣고 보니 그럴 법했다. 같은 스레드의 누군가는 수학 시험에서 계산기를 쓰는 것과 비슷하다고 했는데, 채용 담당자가 들으면 기가 막힐 비교다.
그 채용 담당자가 가장 무섭다고 한 숫자는 61%였다. 간단하게 말하면 부정행위를 한 사람의 61%가 합격선인 7.0을 넘었고, 적발되지 않았다면 그대로 다음 단계에 갔다는 이야기다. AI의 도움을 받은 사람 중 절반 이상이 일단 면접을 통과한다. 회사는 입사 첫 달부터 일이 꼬여야 뒤늦게 알아차리기도 하고, 아예 모르고 지나가기도 한다. 물론 원래도 충분히 잘하는데 조금 유리해지려고 AI를 쓴 사람이 그 61% 안에 있을 수 있다. 그럴 가능성이야 있다. 그러나 실제 성과에 관한 수치를 보면 이야기가 달라진다.
작년에 그 팀이 뽑은 사람 중에는 첫 번째 스프린트부터 일을 완전히 망친 경우가 있었다고 한다. 결국 내보내는 데 3개월이 들었다. 이 말을 그저 한 회사에서 벌어진 일로 넘기기 어려운 이유도 있다. 연봉 150,000달러짜리 엔지니어를 잘못 뽑으면 직접 비용만 첫해 소득의 30%에서 150%가 든다. 적어도 50,000달러다. 처음부터 채용을 다시 시작해야 하는데, 자리 하나를 채우는 데 걸리는 시간도 평균 42일이다. 시스템 설계 면접을 보는 동안 ChatGPT가 답을 알려준 대가는 결국 회사가 치른다. 50,000달러와 42일이다.
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Try InterviewMan Free그렇다면 사람들은 어떤 방법을 쓰고 있을까? 이 질문에 대해서도 Fabric이 나눠 놓은 수치가 있다. 가장 큰 몫은 Cluely와 Interview Coder 같은 전용 도구로, 거의 절반이었다. 두 번째 기기에 ChatGPT 음성 모드를 띄워 놓고 대화한 경우가 3분의 1, 탭을 바꾸거나 보조 화면을 쓴 경우는 5분의 1에 약간 못 미쳤다. 사람이 실시간으로 대신 도와준 경우는 고작 3%였다. 반올림하면 사라질 정도다. 내가 가끔 들여다보는 사이버 보안 Slack에서는 누군가 이 결과를 보고, 피싱이 엉성한 개인 이메일에서 온라인으로 구입하는 조직적인 키트로 바뀌었던 때와 비슷하다고 했다. 즉흥적으로 하던 일이 전용 도구의 영역으로 옮겨 갔다는 것이다. 시작하기는 계속 쉬워진다.
같은 사람이 면접을 여러 번 봤을 때는 어땠을까? 거의 절반은 어느 면접에서도 부정행위를 하지 않았다. 반면 30%는 자기가 치른 모든 면접에서 했다. 정말 한 번도 빼놓지 않았다. 나머지 약 4분의 1은 상황에 따라 달랐으니, 어느 날은 하고 어느 날은 하지 않은 셈이다. 여기서 개인적으로 계속 신경 쓰인 것은 30%였다. 한번 궁금해서 시험한 사람이 아니라 면접 때마다 같은 절차를 밟는 사람들이기 때문이다. 그날 밤 동료가 지원자의 3분의 1을 의심한다고 했던 말이 다시 떠올랐다.
Fabric만 이런 변화를 본 것은 아니다. Karat에서 포착한 부정행위는 2년 사이 5배로 늘었다. 채용 담당자 10명 중 거의 6명은 지원자가 실시간 평가 중 AI로 능력을 속인다고 의심하고 있으며, 62%는 구직자가 속이는 기술이 리크루터가 잡아내는 기술보다 앞선다고 답했다. 62%라는 숫자를 동료에게 보내자 답이 바로 오지 않았다. 잠깐 정말 조용하더니, "응, 그럴 것 같네"라고 했다. 최근 구직자 가운데 채용 과정에서 부정행위를 했다고 인정한 비율은 71%였다.
Google로 답을 찾아본 것부터 AI 생성기를 통째로 돌린 것까지 포함한다. 어느 기술 업계 리더의 경우에는 지원자에게 LLM을 쓰지 말라고 분명히 말했는데도, 채용 퍼널 맨 위의 코딩 테스트에서 80%가 LLM을 사용했다고 한다.
면접을 본 요일도 꽤 재미있는 차이를 만들었다. 일요일은 47.1%로 가장 높았고 다른 평일은 35%에서 40% 사이였다. 주말에 집에서 아무도 보고 있지 않다고 생각하면 일요일 수치가 왜 높은지 이해가 된다. 사이버 보안 Slack에서는 일요일을 두고 "여러 의미로 치팅 데이"라는 말까지 나왔다. 웃지 않으려고 했는데 이건 좀 웃겼다. 처음에 나온 전체 수치는 35%였다. 일요일만 보면 47%, 거의 절반이다.
앞으로는 면접에서 답을 어떻게 얻었는지만 확인해서 끝날 일도 아니다. Gartner의 전망대로라면 2028년에는 완전히 꾸며 낸 지원자 프로필이 전체 지원자 풀의 25%가 된다. 지원자 4명 중 1명이다. 이 대목을 읽은 동료는 "이제 그 사람이 실제로 존재하는지도 걱정해야 해?"라고 물었다. 그렇다. 이제는 그것까지 걱정해야 한다.
딥페이크 관련 숫자를 보면 그 걱정이 과장처럼 들리지 않는다. 2025년 중반의 한 조사에서 HR 관리자 17%가 영상 면접 도중 딥페이크 기술을 접했다고 했다. 2025년 Q1에 확인된 사건만 179건인데, 이것만으로 2024년 한 해의 전체 건수를 넘어섰다. AI 딥페이크 사기는 2025년에 700% 증가했고, 미국에서 발생한 딥페이크 사기 손실은 360 million달러에서 1.1 billion달러로 3배 뛰었다. 예전에 같이 일했던 리크루터도 지난달 영상 면접에서 이상한 장면을 봤다고 했다. 지원자의 얼굴에 비친 빛이 뒤쪽 방의 조명과 조금 맞지 않았다는 것이다. 증명할 방법은 없었지만, 이상한 느낌은 남았다고 했다.
지금은 면접용 AI 도구만 20개가 넘는다. 형태도 브라우저 확장 프로그램에서 데스크톱 앱까지 있고, 가격은 연간 플랜으로 월 12달러인 InterviewMan부터 코딩 면접만 다루면서 299달러를 받는 Interview Coder까지 벌어져 있다. 이런 도구를 고를 때 기능과 가격만 볼 수 없는 사건도 있었다. 2025년 중반 Cluely가 침해를 당하면서 사용자 83,000명의 정보가 노출됐고, 누가 어느 면접에서 도구를 사용했는지도 함께 드러났다. 원인은 공개 GitHub 저장소에 들어 있던 관리자 비밀번호였다. 해커가 그 비밀번호를 찾았다. 사람들이 불안해진 것은 당연하다.
밝혀 두자면, 나는 InterviewMan을 만드는 일을 한다. 우리가 가장 중요하게 보는 건 도구가 사용자의 데이터를 지켜 주는지, 아니면 곤란할 때 내버려 두는지다. InterviewMan은 브라우저 확장 프로그램이 아니라 데스크톱 앱으로 실행되므로 감독 로그에 나타나지 않는다. 사용자는 57,000명이고, 평가 257개에서 별점 4.8을 받았다. 스텔스 기능은 20개가 넘으며, 연간 플랜은 월 12달러다. 이 모든 사용자 가운데 어떤 감독 플랫폼에서도 감지됐다고 확인된 보고는 단 1건도 없다.
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