ИИ в рекрутинге — полезный инструмент, но он тоже может ошибаться. Если алгоритмы учатся на данных, в которых уже есть предвзятость, они могут ее непреднамеренно усиливать. В результате некоторые кандидаты получают меньше шансов, чем другие, просто потому, что система делает неверные выводы.
Особенно это касается таких факторов, как пол, возраст или национальность. Иногда проблема кроется в том, какие параметры заложены для оценки — они могут быть неточными или вовсе не отражать реальных качеств человека.
ИИ учится у людей, а значит, может перенимать их качества и предвзятость. Алгоритмы начинают отдавать предпочтение одним кандидатам и игнорировать других на основе не самых объективных критериев. Дело в том, что технологии создаются людьми, и их взгляды, даже неосознанные, могут отразиться в коде.
Чтобы не допускать таких ошибок, важно тщательно выбирать параметры оценки и регулярно проверять, насколько объективно работает система. Без этого ИИ может не только упускать талантливых специалистов, но и дискриминировать какую-то часть общества.
Однако, если у робота есть статистические данные по возможностям человека с соответствующим образованием, то стоило бы доверять таким критериям, ведь они отражают объективные показатели? Или вы считаете иначе?
Наверняка здесь также важно убедиться, что эти данные не включают скрытых предвзятостей и шаблонных представлений о людях.