HackerRank 서비스 및 AI 법률 FAQ

Last updated: August 12, 2025

이 FAQ는 HackerRank의 뉴욕시 지방법에 대한 배경 정보를 제공하며, 이는 인공지능 또는 기계 학습을 사용하는 HackerRank 서비스를 이용하는 고객과 관련된 고용주 사용에 관한 것입니다.

AEDT란 무엇입니까?

NYC 법은 AEDT를 기계 학습, 통계 모델링, 데이터 분석 또는 인공 지능에서 파생된 계산 프로세스로 정의하며, 점수, 분류 또는 추천을 포함하여 간소화된 출력을 발행하며, 이는 자연인에게 영향을 미치는 고용 결정에 대해 재량적 의사 결정을 상당히 지원하거나 대체하는 데 사용됩니다.

NYC 법이 HackerRank 서비스 AEDT를 포함합니까?

스크리닝/인터뷰

HackerRank의 스크리닝인터뷰 서비스는 AEDT로 분류되지 않습니다. 이 서비스는 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 또는 유사 기술을 포함하지 않으며, AI 기반 처리로 출력을 생성하지도 않습니다. 따라서 이러한 도구는 AEDT 법의 적용 범위 밖에 있습니다.

표절 감지/이미지 분석

HackerRank의 표절 감지이미지 분석 기능은 집합적으로 AI 도구라고 하며, AI 기반 방법을 사용하고 간소화된 점수 출력을 생성합니다. 이 도구들은 고객이 시험 무결성 설정의 일부로 활성화할 수 있는 선택적 기능입니다.

이 AI 도구들이 NYC 법에 따라 AEDT로 간주되는지 여부는 고객이 이를 어떻게 사용하는지에 달려 있으며, 고객이 HackerRank의 AI 도구를 사용하여 재량적 의사 결정을 상당히 지원하거나 대체하는 경우에 해당됩니다.

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테스트 무결성 설정에 적절한 변경을 위해 액세스하세요

이 옵션은 테스트 무결성 탭의 프로토콜 설정에서 사용할 수 있습니다.

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HackerRank 고객이 표절 또는 이미지 이상이 표시된 후보자를 자동으로 거부하는 등의 방식으로 우리의 자동화 도구 결과를 사용하여 인간의 의사 결정을 “상당히 지원하거나 대체”하는 경우, 우리의 자동화 도구는 AEDT로 간주될 가능성이 높습니다. 그러나 고객이 후보자의 적합성을 결정하는 여러 요인 중 하나로 결과를 사용하는 경우, AEDT로 간주되지 않을 가능성이 높습니다.

NYC 법이 AEDT 사용 시 요구하는 사항은 무엇입니까?

HackerRank 고객이 우리의 AI 도구를 AEDT로 사용하는 경우, NYC 법은 고객이 AEDT 대상인 뉴욕시 후보자에게 특정 통지와 대체 선택 절차 또는 숙박 요청 옵션을 제공하도록 요구합니다.

NYC 법은 또한 우리의 AI 도구가 편향성 감사를 거쳐야 하며, 고객이 그 편향성 감사 결과를 후보자에게 공개하도록 요구합니다.

이러한 도구의 편향성 감사는 사용하기 전 1년 이내에 수행되어야 하며, 해당 도구의 최신 편향성 감사 결과 요약과 감사가 적용된 도구의 배포 날짜는 고용주 또는 고용 기관의 웹사이트에 공개되어야 합니다.

HackerRank는 어떻게 고객의 NYC 법 준수 의무를 지원합니까?

고객이 우리의 자동화 도구를 AEDT로 사용하는 경우, HackerRank는 그들이 NYC 법에 따른 의무를 준수할 수 있도록 여러 조치를 취하고 있습니다.

  1. 기본 설정 해제: HackerRank 제품 내에서 우리의 자동화 도구는 기본적으로 꺼져 있습니다. 고객이 이를 켜지 않는 한 활성화되지 않습니다. 이는 고객이 AEDT로 간주될 수 있는 도구를 사용할지 여부를 선택할 수 있게 합니다.

  2. 고객 알림: 고객이 우리의 자동화 도구를 켜면, 사용자에게 이러한 도구가 AI 기반 자동 처리임을 알리는 팝업이 표시되며, 고객이 관련 법률을 준수해야 할 수도 있음을 알립니다.

  3. 동의: 고객이 자동화 도구를 활성화하면, HackerRank는 사용 전에 후보자의 동의를 확보합니다. 후보자가 동의하지 않으면, 후보자는 해당 기능을 사용할 수 없습니다. 이 동의는 고객이 후보자에게 제공해야 하는 10일 사전 통지 및 대체 방법 요청을 대체하려는 것이 아니며, 추가적인 예방 조치입니다(GDPR 기준, 반드시 NYC 법 기준은 아님).

  4. 편향성 감사: 우리의 자동화 도구는 편향성 감사를 거쳤습니다. 이번 1년 동안은 테스트 데이터를 사용하여 감사를 수행하고 있으며, 향후 연도에는 고객이 과거 데이터를 제공해야 할 가능성이 높습니다.