A kutatók által kifejlesztett mesterséges intelligencia, amely arra hivatott, hogy munkaerő-felvételt megkönnyítse, nem kevésbé előítéletes, és nem javítja a sokszínűséget, állítják egy tanulmányban.
„Egyre nagyobb az érdeklődés az interjúkon tapasztalható elfogultság kiküszöbölésére”, írják a Cambridge-i Egyetem kutatói a „Philosophy and Technology” című folyóiratban. A mesterséges intelligencia használata egyre szélesebb körben elterjedt – de a jelöltek videóinak vagy jelentkezési lapjainak elemzése valójában csak „áltudomány”.
Egy humán erőforrással foglalkozó szakmai szervezet a BBC Newsnak azt mondta, hogy a mesterséges intelligencia ellensúlyozhatja az elfogultságot, ennek ellenére a 2020-ban egy 500 humánerőforrás-szakember körében végzett nemzetközi felmérés szerint kevesebb mint egynegyedük használt mesterséges intelligenciát „tehetségszerzésre automatizálás formájában”.
„Ezeket az eszközöket nem lehet arra képezni, hogy csak a munkával kapcsolatos jellemzőket azonosítsák, és a nemet és a rasszot kiiktassák a felvételi folyamatból, mert azok a fajta jellemzők, amelyekről azt gondoljuk, hogy elengedhetetlenek ahhoz, hogy valaki jó munkavállaló legyen, természetüknél fogva kötődnek a nemhez és a rasszhoz”, mondta a BBC Newsnak Kerry Mackereth, a Cambridge-i Egyetem Nemi Tanulmányok Központjának kutatója, aki szerint az MI az előítéletek csökkentésére való felhasználása kontraproduktív és „egy mítoszon” alapul.
A tanulmány szerint egyes vállalatok is problémásnak találták ezeket az eszközöket.
Az Amazon például 2018-ban bejelentette, hogy leállította egy mesterséges intelligenciával működő toborzómotor fejlesztését, mert az képes volt az önéletrajzokból a nemet felismerni, és diszkriminálta a női jelentkezőket. A kutatók számára különösen aggasztóak voltak azok az eszközök, amelyek „a jelöltek beszédének és testmozgásának apró részleteit elemezték”, hogy lássák, mennyire passzolnak a vállalat feltételezett ideális munkavállalójáról kialakított képbe.
A kutatók hat informatikus hallgatóval megépítették saját, egyszerűsített MI-toborzóeszközüket, amellyel a jelöltek fényképeit értékelték az „öt nagy” személyiségvonás szempontjából:
• együttműködési készség, barátságosság
• extraverzió, magabiztosság
• őszinteség, nyitottság
• lelkiismeretesség, szabályozottság
• érzelmesség, érzékenység
Az értékeléseket azonban sok irreleváns változó torzította.
„Ha használja az eszközünket, láthatja, hogy a személyiség pontszámai megváltoznak, ha megváltoztatja a kontrasztot/fényességet/telítettséget a videó felvételekor”, írta Eleanor Drage, aki „modern frenológiának” nevezte a z eljárást. (Frenológia: téves, XIX. századi elmélet, amely szerint a koponya alakja elárulja a jellemet és a szellemi képességeket.)
Nemcsak Eleanor Drage jutott erre a következtetésre: egy német közszolgálati műsorszolgáltató úgy találta, hogy ha egy videóban szemüveget vagy fejkendőt visel egy jelölt, az megváltoztatja a pontszámát.
„A mesterséges intelligencia hatékonyan segíthet növelni a szervezet sokszínűségét azáltal, hogy nagyobb jelöltállományból szűr, de sok jó jelöltet is kihagyhat, ha a szabályok és a(z MI-t alakító) képzési adatok hiányosak vagy pontatlanok”, mondta Hayfa Mohdzaini, a Chartered Institute of Personnel and Development munkatársa. „A jelöltek hangját és testbeszédét a toborzás során elemző MI-szoftverek még gyerekcipőben járnak, ezért lehetőségeket és kockázatokat egyaránt rejtenek magukban.”
