Telegram (AI) YouTube Facebook X
En
AI_Jobs-min

Исследование: ИИ для найма не способствует разнообразию сотрудников

Ученые из Кембриджского университета заявили, что ПО для подбора персонала на основе ИИ снижает разнообразие новых сотрудников на рабочем месте. Об этом пишет The Register.

Исследователи протестировали популярный инструмент для найма, использующий фотографии лиц кандидатов для оценки личности. Всего программа анализирует пять ключевых качеств:

  • экстраверсия;
  • покладистость;
  • открытость;
  • добросовестность;
  • невротизм.

Ученые выяснили, что на прогнозы инструмента повлияли изменения выражения лица, освещения и фона, а также выбор одежды. Эти особенности не имеют ничего общего со способностями соискателя, поэтому использование ИИ для целей найма ошибочно, утверждают исследователи.

«Тот факт, что изменения в освещении, насыщенности и контрастности влияют на вашу личностную оценку, является доказательством этого», — сказала научная сотрудница Центра гендерных исследований Кембриджского университета Керри Маккерет.

По ее словам, результаты эксперимента подтверждаются предыдущими работами. Они показали, что ношение очков и платка во время видеоинтервью или добавление книжной полки на заднем плане может снизить баллы соискателя за добросовестность и невротизм, отметила Маккерет.

Ученая считает, что эти инструменты, вероятно, обучены искать атрибуты, связанные с предыдущими успешными кандидатами. Следовательно, ПО с большей вероятностью будет рекомендовать похожих людей, а не способствовать разнообразию.

«По мере того, как инструменты учатся на ранее существовавшем наборе данных, создается петля обратной связи между идеальным сотрудником и критериями, используемыми автоматизированными инструментами подбора персонала», — сказала Маккерет.

Исследователи считают, что подобные технологии должны регулироваться более строго.

«Мы обеспокоены тем, что некоторые продавцы заворачивают “змеиное масло” в блестящую упаковку и продают их ничего не подозревающим покупателям», — сказала соавтор исследования Элеонора Дрэдж.

Она отметила, что подобные «недобросовестные» продукты практически не подотчетны.

По словам Маккерет, законопроект Европейского Союза об искусственном интеллекте относит инструменты для найма к «высокорисковым». Однако в правилах не прописаны конкретные шаги для противодействия предвзятости ПО.

«Мы считаем, что […] регулирование HR-инструментов на базе искусственного интеллекта должно играть гораздо более заметную роль в повестке дня политики ИИ», — сказала ученая.

Напомним, в сентябре Еврокомиссия предложила усилить ответственность за вред, нанесенный ИИ-инструментами.

В июне ФБР заявило о растущем количестве случаев использования дипфейков на онлайн-собеседованиях.

В мае Белый Дом предупредил об угрозах применения ИИ-инструментов в рекрутинге.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Материалы по теме

Ученые создали легкий экзоскелет с искусственным интеллектом

Исследователи из Стэнфордского университета разработали экзоскелет с датчиками и алгоритмами искусственного интеллекта, предназначенными для улучшения его характеристик.

Исследователи научили клетки мозга из пробирки играть в Pong

ИИ научили угадывать пароли по тепловым следам на клавиатуре

ИИ научили подбирать пациентам антидепрессанты

ИИ поможет жертвам ураганов «Иэн» и «Фиона» получить денежные выплаты

Благотворительная организация GiveDirectly задействовала ИИ от Google для выявления людей с низким доходом, пострадавших от ураганов во Флориде и Пуэрто-Рико, и предоставления им финансовой помощи.

В США изучат возможность создания ИИ-полицейского

Робособак научили защищать футбольные ворота от мяча

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли использовали обучение с подкреплением, чтобы натренировать четвероногого робота Mini Cheetah играть в футбол на позиции вратаря.

ИИ научили оценивать ущерб от ураганов

Ученые Университета штата Огайо разработали алгоритм машинного обучения, предсказывающий степень повреждения зданий после урагана.

ИИ помог NASA выявить доказательства загрязнения морского воздуха

Сокращение содержания серы в судовом топливе снизило уровень загрязнения воздуха в море до рекордно низкого уровня за последнее столетие.

Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности.

OK