Контроль и дискриминация: как компании используют искусственный интеллект для найма и увольнения сотрудников
HR-tech стартапы становятся все популярнее, но стоит ли этому радоваться?
На прошлой неделе крупный российский венчурный инвестор Рубен Варданян вложился в HR-tech стартап VCV. Если вы недавно откликались на вакансии в Unilever, «Яндекс» или PwС, то, возможно, сталкивались с этим сервисом. С его помощью соискатели записывают видеорезюме и отправляют работодателю, а компании — оценивают их, используя искусственный интеллект (ИИ). Все это — первые шаги российских компаний к автоматизации найма. Они больше не хотят платить людям за то, чтобы они придумывали задания для соискателей и проводили собеседования — этим займется ИИ. «Цех» посмотрел западный рынок HR-tech, чтобы понять, чего ожидать и стоит ли этого бояться.
Как ИИ помогает бизнесу нанимать и увольнять сотрудников
Представьте, что вы проходите видео-интервью, где за 30-40 секунд отвечаете на вопросы о своих слабых и сильных сторонах и пытаетесь убедить камеру своего смартфона или ноутбука в том, что вы будете отличным кандидатом. В это время искусственный интеллект анализирует выражение вашего лица, изменения голоса, слова и грамматические конструкции. Компания, в которую вы хотите устроиться, получает результаты о том, насколько вы эмпатичны, коммуникабельны, экстравертны и подходите на должность. Если вы не удовлетворите их по одному из параметров, то вряд ли попадете на следующий этап. Похоже на пересказ серии «Черного зеркала»? На самом деле такие услуги предоставляют американский стартап Yobs и компания HireVue.
Бизнес не останавливается на рекрутинге в использовании ИИ. Даже получив работу, сотрудник может оказаться под постоянным наблюдением. ИИ-решение от Workday подскажет вашему боссу, готовы ли вы к повышению. А если ИИ-алгоритмы на складе Amazon заметят, что вы работаете недостаточно продуктивно, то рекомендуют руководителю вас уволить. Доходит даже до того, что работники корпорации вынуждены терпеть и не ходить в туалет из-за очень высоких KPI. Если вы вдруг работаете в IBM и планируете уходить, то ИИ предугадает ваше желание и передаст информацию менеджеру, который, возможно, попробует переубедить вас и сделает выгодное предложение.
По опросу аудиторской компании Deloitte из «большой четверки» в 2018 году, 32% руководителей из сферы бизнеса и технологий используют ИИ в управлении персоналом. При этом, такое использование технологий влечет этические риски — мы выделили четыре основных:
1. Технология еще недостаточно проверена
Неясно, насколько ИИ действительно может адекватно оценить, хорошо вы справитесь с обязанностями или нет. Любое автоматизированное решение должно объясняться. По сути, если причина отказа вам — это выводы ИИ, компания должна разобраться, на каких конкретных данных и фактах он основан. В противном случае, мы оказываемся в ситуации черного ящика, где подопытными животными непроверенной технологии становятся люди, претендующие на распространенные вакансии — студенты, которые ищут стажировку или первую работу.
2. ИИ учится на человеческих предубеждениях
Что, если бы собеседование с вами проводил расист и сексист? В некоторых случаях именно так происходит при отборе с помощью ИИ. Достаточно вспомнить историю 2018 года, когда Amazon отказался от своего рекрутингового алгоритма, над которым работал несколько лет, потому что он дискриминировал женщин. Основательница компании Pymetrics Фрида Полли заметила: «Алгоритм машинного обучения похож на трехлетнего ребенка — он будет учиться у того, что его окружает. Но у нас не было разнообразной среды для его обучения». Для того, чтобы протестировать это, зайдите в сервис «Google Картинки» и введите в поисковое окно: «IT specialist». Сколько фото женщин и людей не с белым цветом кожи вы увидете? Искусственный интеллект обучается в среде, созданной людьми, а общество только недавно повернуло в сторону равенства.
3. ИИ не сможет функционировать без человека
«Встроенные» предубеждения ИИ означают, что полностью отказаться от участия людей в HR в ближайшем будущем точно не получится. Предубеждения начинаются с данных, а их объективность зависит от человека. Но есть и другой вопрос — поспевает ли человек за тем, как обучается ИИ и сможем ли мы достичь ситуации, когда любые предубеждения в алгоритме исчезнут?
4. Нет регулирующих правил и законов
С 1 января 2020 года в штате Иллинойс вступил в силу закон — теперь работодатель обязан заранее предупреждать, если во время видео-собеседования он использует ИИ. Это первый подобный шаг на пути к урегулированию использования технологии в трудовом праве. Проблемы все еще остаются — компания может использовать расплывчатые и сложные термины, а соискатель или сотрудник не поймет, как приспособиться к новым условиям. В публичном поле все активно обсуждают, что нужно для внедрения ИИ, как важны высокие технологии для развития бизнеса и мировой экономики, но забывают подумать о том, что нужно, чтобы люди приспособились и имели равные возможности в новых условиях.
Как этично использовать ИИ
Сейчас есть две возможные проактивные позиции: бороться против использования ИИ в управлении персоналом или настаивать на том, чтобы оно было прозрачным. Например, можно просить перед собеседованием гайдлайн или инструкцию о том, на что нужно обратить внимание. Пусть вам расскажут, нужно ли смотреть прямо в камеру или нет, а в открытом доступе появится инструкция для «очаровывания» ИИ — тогда к собеседованиям можно будет готовиться и тренировать в себе те навыки, которые искусственный интеллект считает важными.
На самом деле некоторые университеты США уже внедрили систему Big Interview на основе ИИ. Так у студентов появилась возможность подготовиться к реальному собеседованию. Big Interview анализирует то, насколько быстро и уверенно человек говорит, есть ли в его голосе негатив, и выдает студентам рекомендации. Возможно, очень скоро подготовка к подобным собеседованием станет таким же обычным делом, как и к стандартизированным тестам. Но теперь вам придется учиться вовремя улыбаться, использовать правильные слова в нужное время и тренировать голос, чтобы звучать в приятной для ИИ тональности. Хорошо это или плохо — однозначно сказать сложно. Но внедрение ИИ в управление персоналом — это не всегда радуги и единороги с сайтов HR-tech стартапов Кремниевой долины.