HR Tech

Позвольте мне рассказать вам о том, как я тренировал нейронную сеть для оценки костюмов на Хэллоуин — она постоянно рекомендовала «корпоративного дроида» как самый страшный наряд. Оказывается, наши системы искусственного интеллекта не просто боятся творчества, они воспроизводят худшие человеческие предубеждения в больших масштабах. Добро пожаловать в дом с привидениями автоматизированного найма, где алгоритмы сканирования резюме могут быть более предвзятыми, чем ваш странный дядя на праздничном обеде в День благодарения. Как предвзятость проникает в байт-код Инструменты найма с использованием ИИ не просыпаются однажды утром с решением проводить дискриминацию — они усваивают это тяжёлым путём, как маленькие попугаи, подражающие нашему худшему языку....

Давайте признаем — Скайнету не нужны были роботы-убийцы, чтобы захватить власть. Ему хватило бы скрипта на Python и финансирования венчурного капитала. В 2025 году мы достигли пика иронии: те же компании, которые обещали, что «ИИ создаст больше рабочих мест, чем уничтожит», теперь используют модели машинного обучения, чтобы решить, в чьём профиле в LinkedIn появится пугающий баннер «открыт для предложений о работе». Код за хаосом Современные алгоритмы сокращения обычно следуют этой трёхэтапной процедуре:...

Представьте себе мир, где алгоритмы играют роль Купидона между работодателями и кандидатами, одобряя квалифицированных соискателей быстрее, чем вы успеете произнести «предвзятость при найме». Но что происходит, когда наши цифровые свахи начинают воспроизводить худшие человеческие наклонности? Давайте разберём этот современный парадокс на примерах фрагментов кода, блок-схем и сарказма, которого хватит на целый стартап из Кремниевой долины. Эффект бумеранга предвзятости Модели машинного обучения подобны слишком старательным стажёрам — они в точности копируют то, что видят в обучающих данных....