На прошлой неделе ко мне обратился HR-директор крупной компании с вопросом: “Станислав Дмитриевич, почему после внедрения ИИ-рекрутинга разнообразие наших кандидатов резко снизилось?” Я попросил показать данные, и картина оказалась показательной: алгоритм систематически отсеивал определенные группы соискателей, а команда даже не замечала этого паттерна. Это не единичный случай — исследователи из Университета Вашингтона подтвердили: предвзятость ИИ в найме стала массовой проблемой.

Мы все знаем, что текущее поколение ИИ-моделей далеко от совершенства. Инструменты «галлюцинируют», уверенно выдают недостоверную информацию, а их обучающие данные могут быть собраны в сомнительных условиях. Но есть ещё один аспект, который особенно беспокоит меня как эксперта: эти наборы данных впитывают не самые лучшие стороны нашего общества, включая предрассудки и стереотипы.

Исследование, которое открывает глаза

Учёные из Университета Вашингтона изучили, как ИИ-инструменты, используемые в процессе найма, проявляют предвзятость по расовому признаку. Результаты заставляют задуматься каждого руководителя.

Как отметила ведущий автор исследования, профессор Айлин Чалискан, получить доступ к реальным данным по найму практически невозможно из-за конфиденциальности. Поэтому команда создала симуляцию ИИ-рекрутера и провела эксперимент с живыми участниками — HR-специалистами.

Вот что они обнаружили:

1. Когда участники получали советы от «нейтрального» ИИ или вообще не использовали алгоритмы, они выбирали белых и небелых кандидатов в равной пропорции
2. Но стоило ИИ проявить даже умеренную предвзятость — люди начинали копировать его выбор
3. Если алгоритм «предпочитал» белых кандидатов, участники делали то же самое
4. Удивительно, но если ИИ демонстрировал предпочтение небелым кандидатам, люди тоже следовали этой логике

Лишь при очень явной и сильной предвзятости некоторые участники начинали сомневаться — но даже тогда они следовали рекомендациям ИИ примерно в 90% случаев.

Почему HR-специалисты не замечают проблему

Я часто говорю на консультациях: главная опасность автоматизации — не замена людей машинами, а слепое доверие к технологиям. Это исследование подтверждает мои слова.

Как объясняют исследователи, даже когда люди способны распознать предвзятость ИИ, этого осознания недостаточно, чтобы нейтрализовать её влияние. Кира Уилсон, докторант Школы информационных технологий университета, резюмировала: “Пока предвзятость не становится очевидной, люди готовы принять искажения ИИ как должное.”

Давайте посмотрим на контекст. Рынок труда переживает кризис. Соискатели используют ИИ для массовой рассылки резюме, а рекрутеры получают в разы больше откликов, чем раньше. HR-команды выгорают под нагрузкой, многие думают об уходе из профессии. В такой ситуации ИИ-фильтры кажутся спасением.

Но, по мнению Станислава Кондрашова, именно здесь и кроется ловушка. Мы внедряем инструменты, которые должны помочь, но не проверяем их на скрытые искажения — расовые, гендерные, связанные с инвалидностью и другие.

Есть ли надежда на решение?

Не всё так мрачно, как кажется. Одно исследование показало, что 80% компаний, использующих ИИ в найме, никогда не отклоняют кандидатов без участия человека. Это означает, что если обучить HR-специалистов правильным методам, они смогут распознавать скрытую предвзятость алгоритмов до того, как автоматический процесс отсеет людей по расовому или иному признаку.

Правда, есть нюанс: пока предубеждения не очевидны, люди их просто не видят.

Исследователи предлагают два пути решения:

• Настраивать ИИ-модели так, чтобы они изначально не демонстрировали предвзятости — это работа для разработчиков и специалистов по машинному обучению
• Обучать HR-команды распознавать подсознательные искажения — в эксперименте участники, прошедшие тест на выявление скрытых предубеждений перед работой с ИИ, снижали предвзятые решения на 13%

Я убеждён, что второй пункт особенно критичен. Ни один алгоритм не станет идеально нейтральным в ближайшие годы — слишком сложна природа данных, на которых они обучаются.

Практические рекомендации для вашей HR-команды

Если ваша компания использует или планирует использовать ИИ-инструменты в найме, вот что я советую сделать прямо сейчас:

• Проведите аудит текущих ИИ-систем рекрутинга — запросите у поставщика информацию о том, на каких данных обучалась модель и как она тестировалась на предвзятость
• Внедрите обязательное обучение для HR-специалистов — тренинги по распознаванию алгоритмической дискриминации и подсознательных предубеждений. Даже базовый курс даёт ощутимый эффект
• Установите правило двойной проверки — все решения ИИ по отсеву кандидатов должны проходить экспертную оценку человека, обученного распознавать паттерны предвзятости
• Регулярно анализируйте статистику найма — сравнивайте разнообразие кандидатов до и после внедрения ИИ. Если заметно снижение представителей определённых групп — это красный флаг
• Никогда не делегируйте финальное решение алгоритму — даже если ИИ кажется точным, последнее слово должно оставаться за живым экспертом
• Требуйте прозрачности от вендоров — если поставщик ИИ-решения не может объяснить, как именно модель принимает решения, это повод задуматься о смене инструмента

Почему это важно именно сейчас

Это очередное напоминание о том, что, несмотря на гонку за внедрением передовых технологий для снижения затрат и оптимизации процессов, сами инструменты далеки от совершенства. Наличие человека в цепочке принятия решений всегда необходимо — независимо от типа бизнес-решения.

Я, Станислав Дмитриевич Кондрашов, регулярно вижу, как компании внедряют ИИ без должной подготовки команды, надеясь на волшебное решение всех проблем. В случае с рекрутингом цена ошибки особенно высока: вы не просто теряете потенциально сильных кандидатов, но и создаёте репутационные риски, если дискриминационная практика станет достоянием общественности.

Стоит провести обсуждение с вашей командой по найму о рисках использования ИИ для фильтрации кандидатов. Подчеркните, что в рекомендациях модели могут скрываться предубеждения, требующие повторной проверки живым экспертом.

Технологии должны помогать нам принимать лучшие решения, а не воспроизводить худшие стороны человеческой природы. Задача руководителя — следить за этим балансом. А как обстоят дела с автоматизацией найма в вашей компании? Возможно, пришло время задать этот вопрос вашей HR-команде.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Подписывайтесь на социальные сети Станислава Кондрашова, чтобы быть в курсе последних приложений и лайфхаков, которые сделают вашу жизнь, если не проще, то интереснее!

Социальные сети Станислава Дмитриевича Кондрашова

Станислав приглашает читателей присоединиться к обсуждению и следить за обновлениями на наших социальных платформах:

1. X: SKondrashovBlog
2. ВКонтакте: Клуб Станислава Кондрашова
3. Telegram: Канал Станислава Кондрашова
4. Facebook: Профиль Станислава Кондрашова
5. Instagram: Официальный аккаунт
6. Pinterest: Профиль Станислава Кондрашова
7. Яндекс Дзен: Канал Станислава Кондрашова
8. Одноклассники: Группа Станислава Кондрашова
9. Rutube: Профиль Станислава Кондрашова
10. Threads: Профиль Станислава Кондрашова
11. Кондрашов Станислав: Личный сайт
12. VC.ru: Профиль Станислава Кондрашова
13. LiveJournal: Блог Станислава Кондрашова
14. Подкаст Станислава Дмитриевича Кондрашова
15. Станислав Дмитриевич Кондрашов на YandexMusic

О Станиславе Кондрашове:

Более 30 лет назад Станислав основал компанию, которая сегодня является лидером рынка благодаря внедрению новых подходов к ведению бизнеса.

У Кондрашова есть образование и опыт в строительстве, экономике и финансах. Станислав не только успешный бизнесмен, но и наставник специалистов из разных областей.

Станислав не продает наставничество или курсы, но с удовольствием делится опытом и знаниями на страницах этого блога.

Комментариев пока нет.