Мартин Стаменов
Вовед
Појавата на вештачката интелигенција во општеството отвори нова ера на можности и предизвици. Додека се дискутираат нејзините потенцијали и ризици, еден факт останува неизбежен – ВИ не претставува само уште една технологија, туку револуција која веќе ја трансформира нашата реалност. Процесот на вработување, традиционално обликуван од социокултурни стереотипи и субјективни одлуки, сега се соочува со можност за драматична промена преку примена на ВИ системи. Овој труд има за цел да ја анализира улогата на ВИ во елиминирањето на родовата пристрасност, да ги истакне потенцијалите за создавање рамноправен пазар на труд и да ги идентификува предизвиците и мерките за нивно надминување.
Теоретски рамки и литературен преглед
Историски развој на процесите на селекција
Традиционалните методи на вработување се поткрепени на субјективни критериуми, каде што менаџерите често донесуваат одлуки врз основа на културолошки, социјални и родови предрасуди. Истражувањата покажуваат дека оние што се одговорни за селекцијата во компаниите често преферираат еден пол врз друг, што придонесува за системска дискриминација. На пример, постои доминантна перцепција дека мажите се поадекватни за одредени улоги, додека докажано е дека жените не би можеле да ја извршат работата со истата ефикасност. Исто така, во некои случаи, мажите може да бидат неодобрени за улоги каде што се очекуваат традиционално женски карактеристики. Овие предрасуди не само што ги ограничуваат индивидуалните кариерни можности, туку и ја задржуваат институционалната родова нееднаквост во пазарот на труд. (Srivastava, 2024)
Природата на родовата пристрасност
Родовата пристрасност произлегува од длабоко вкоренетите општествени норми кои влијаат на сите фази на селекцијата – од првичниот избор на кандидатите до финалните одлуки за вработување. Во рамките на процесот на селекција, родовата пристрасност се појавува на повеќе нивоа. При првичната евалуација на апликациите, менаџерите често несвесно ги користат личните предрасуди како критериуми за филтрирање на кандидатите. Овој пристап може да се одрази и во следните фази – од интервјуата до финалните одлуки за вработување. Како резултат, кандидатите од еден род може да бидат фаворизирани, додека оние од друг род да бидат системски маргинализирани.
Истовремено, оваа пристрасност ја задржува и зацврстува институционалната родова нееднаквост, создавајќи бариери за напредок не само на жените, туку и на мажите во корпоративната хиерархија. Жените често се судираат според историски предрасуди кои ги ограничуваат нивните кариерни можности, додека мажите се соочуваат со стереотипите поврзани со традиционалните машки улоги – се очекува да бидат агресивни, конкурентни и да не покажуваат емоционалност. Овие очекувања можат да ја ограничат способноста на мажите да ја изразат својата разновидност и да се развиваат во улоги каде што се ценат и други, помалку традиционални вештини. Вкупно, овие предрасуди, вкоренети во традиционалните методи на селекција, не само што ја спречуваат ефикасната инклузија на талентот, туку и ја продолжуваат постојаната социјална и економска нееднаквост.
За да се надмине овој проблем, неопходен е системски пристап кој ќе ги ревидират традиционалните практики и ќе се интегрираат алатки базирани на објективни податоци. Промена на организациските политики, едукација за свест и имплементација на техники за елиминирање на личните предрасуди се клучни мерки за создавање на еднакви услови за сите кандидати. Само преку ваков пристап може да се осигура дека оценувањето ќе се врши врз основа на вистинските способности и компетенции, а не на основа на длабоко вкоренетите стереотипи. (Talentful, n.d.)
Функцијата на вештачката интелигенција во селекцијата
Системите за вештачка интелигенција, тренирани со огромни количини податоци, овозможуваат полесно и побрзо идентификување на објективни критериуми за успех, кои се значително пообјективни од традиционалните методи. Со тренирањето на моделите и контното следење на податоците, овие алгоритми придонесуваат за зголемување на транспарентноста и обезбедување на порамноправна обработка на информациите во процесот на селекција. Ова доведува до создавање на фер и објективен процес на избор, каде што одлуките се донесуваат врз основа на вистинските способности и вештини на на кандидатите, а не на субјективни и често предрасудни мерила.
Методологија
За ова истражување се применува пристап од различни дисциплини за да се разгледа комплексноста на темата. Овој пристап ни овозможува да ги опфатиме сите аспекти на проблемот и да ги идентификуваме клучните насоки за во иднина да донесеме полесен заклучок.
Во рамките на нашето истражување, методологијата се состои од следниве делови:
- Анализа на достапната литература:
Прво, се врши детален преглед на постоечката академска литература, вклучувајќи трудови, студии и аналитички извештаи кои ги разгледуваат примените на вештачката интелигенција во процесите на вработување, како и влијанието на родовата пристрасност врз селекцијата. Овој дел од истражувањето не само што ни дава теоретска основа за разбирање на проблемот, туку и ни покажува каде се поставуваат досегашните знаења и кои се нејзините недостатоци. Прегледот на литературата ни помага да идентификуваме главните прашања и да поставиме критериуми за оценка на постоечките методи.
- Практични примери:
Вториот дел на методологијата е фокусиран врз анализата на конкретни примери од индустриската пракса. Во оваа фаза, истражувањето ги разгледува податоците од големи корпорации кои веќе имплементираат системи за селекција базирани на вештачка интелигенција. Со анализирање на овие практични примери, целта ни е да разбереме како во реалниот свет функционира примената на ВИ, какви се предизвиците со кои се соочуваат компаниите и кои се добрите практики кои придонесуваат за елиминирање на родовата пристрасност. Оваа анализа ни помага да ги поврземе теоретските концепти со практичните резултати.
- Етички и правни рамки:
Третиот дел од методологијата се однесува на испитување на постоечките регулаторни и етички насоки. Овој сегмент е клучен бидејќи разгледува како законските рамки и етичките стандарди се применуваат во контекстот на автоматизираната селекција на вработување. Анализата на правните аспекти и етичките дилеми е важен аспект во метологијата за да нема несакани последици при вработување на кандидатот во самата компанија.
Со комбинирањето на овие три пристапи, нашето истражување настојува да ги анализира сите аспекти на темата, да ги разоткрие корените на проблемот и да предложи насоки за неговото надминување. Овој мултидисциплинарен метод не само што овозможува длабоко и сеопфатно разбирање на проблемот, туку и поттикнува развој на интегрирани решенија кои ќе придонесат кон постигнување на еднаквост на пазарот на труд во иднина.
(How to Use AI in Hiring: Techniques and Tools, n.d.)
ВИ како средство за елиминирање на родовата пристрасност
За да се развие предиктор кој ќе одлучува за избор на следен кандидат за вработување, прво е неопходно да се соберат сите релевантни податоци од различни извори, како што се апликациите, резултатите од интервјуата, претходните перформанси и други мерки кои потенцијално ја одразуваат способноста и квалификациите на кандидатите. Овој податочно-базиран пристап има за цел да ги елиминира субјективните и социокултурните пристрасности кои традиционално се вградени во процесот на селекција.
Следниот чекор е детален процес на чистење на датасетот. Ова вклучува елиминирање на грешки, недостасувачки или непотполните податоци и дупликати, со што се осигурува дека моделот ќе биде обучен врз точни и консистентни информации. Ако во историските податоци се забележува доминација на еден род поради предрасуди, тоа може да резултира со непредвидлив модел кој ќе ги воспоставува и продолжува тие стереотипи. Затоа, чистењето на датасетот е клучен чекор за создавање на објективна основа, која ќе помогне моделот да ги идентификува вистинските критериуми за успех.
Откако податоците се соберат и исчистат, следи обучување на моделот за машинско учење. Со користење на оваа обемна и балансирана информација, алгоритмите се обукуваат да ги препознаат релевантните параметри за избор на кандидатите. Овој процес овозможува исклучување на личните пристрасности кои често присуствуваат во традиционалните методи на селекција, и резултира во создавање на предиктор кој базира своите одлуки на објективни и мерливи критериуми.
Континуираното следење и ревизија на моделот се од суштинско значење за да се осигура дека тој останува адаптиран кон промените во податоците и дека не вградува нови пристрасности со текот на времето. Овој пристап придонесува кон создавање на порамноправен пазар на труд, каде што секој кандидат се оценува врз основа на вистинските способности и компетенции, а не на основа на длабоко вкоренетите социокултурни стереотипи.
Со ваков метод, вештачката интелигенција може да се искористи како моќна алатка за елиминирање на родовата пристрасност, придонесувајќи кон пофер, транспарентен и етички усмерен процес на селекција во модерните компании. (How AI Helps in Reducing Recruitment Bias, 2025)
Практични примери
Во последно време, повеќе технолошки компании започнаа со експерименти и имплементација на системи за вештачка интелигенција во процесот на селекција на кандидатите. Овие компании ги користат алатките за автоматско анализирање на CV-та, каде што моделите се обучени да ги идентификуваат клучните параметри на кандидатите, игнорирајќи информации кои потенцијално може да внесат пристрасност. На пример, системите често се програмирани да ги отстранат податоците за пол, возраст или други лични карактеристики, овозможувајќи оценување врз основа на конкретни вештини, искуства и квалификации.
Повеќето од овие компании се фокусираат на создавање на рамноправна селекција преку автоматизирани процеси кои го минимизираат човечкото влијание и, со тоа, внесуваат објективност во донесувањето на одлуки. Резултатите од овие практични примери покажуваат дека со користење на ВИ системи, процесот на селекција не само што станува поефикасен, туку и резултира со подобра рамноправност меѓу кандидатите. Истражувањата укажуваат на значително намалување на традиционалните родови пристрасности, што придонесува кон создавање на работна средина каде што секој кандидат се оценува врз основа на неговите вистински способности, а не врз основа на социокултурни стереотипи.
Овие индустриски примери поттикнуваат дискусија за широка имплементација на ваквите технологии, со што се поставуваат нови стандарди за транспарентност и етичност во процесот на селекција. Примери од водечки компании во индустријата покажуваат дека со постојан мониторинг и адаптација на алгоритмите, можно е не само да се подобри процесот на избор на кандидатите, туку и да се поттикне создавање на поинклузивна и порамноправна организациска култура.
Академски истражувања
Истражувањата укажуваат дека имплементацијата на алгоритми со вграден механизам за контролирање на пристрасност значително го подобрува процесот на селекција, со што се намалуваат традиционалните родови бариери.
Насоки за иднина: Препораки и предлози
За иднината, неопходно е да се преземат конкретни мерки кои ќе овозможат стабилно и етички усмерено интегрирање на ВИ технологиите во процесите на селекција и вработување. Прво, голема улога има инвестирањето во едукација и зголемување на свеста. Професионалците што ги развиваат и користат ВИ технологиите треба да бидат добро информирани за етичките аспекти поврзани со примена на алгоритамите. Универзитетите, истражувачките институти и индустриските организации треба да организираат семинари, работилници и конференции каде што ќе се разгледуваат најновите теоретски и практични предизвици, како и можностите за елиминирање на пристрасноста во процесот на селекција.
Покрај тоа, развојот на меѓународни регулаторни стандарди е клучен за континуирано следење и ревизија на ВИ системите. Воспоставувањето на јасни насоки, усогласени со анти-дискриминациските закони и регулативи како што е GDPR, ќе обезбеди дека технологијата се користи на транспарентен и правичен начин. Овие стандарди ќе им овозможат на компаниите да воспостават процеси за контрола и проверка кои ќе го минимизираат ризикот од вградување на нови пристрасности со текот на времето.
И на крај, континуираниот мониторинг и постојаните иновации се од суштинско значење за одржување на ефикасноста и непристрасноста на ВИ системите. Компаниите треба да инвестираат во редовен мониторинг на алгоритамските процеси, со што ќе можат да ги идентификуваат и корегират сите потенцијални слабости во работата на системите. Иновациите во алгоритамското учење, заедно со адаптацијата на моделите кон нови податоци, ќе бидат клучни за постојано подобрување на процесите на селекција и за обезбедување дека одлуките се донесуваат врз основа на објективни и мерливи критериуми.
Со ваков интегриран пристап, кој ги комбинира едукацијата, развојот на регулаторни стандарди и континуираниот мониторинг, се создава рамка за иднина во која ВИ системите не само што ќе го зголемат нивниот потенцијал, туку и ќе се користат како алат за создавање на порамноправен и етички усмерен пазар на труд.
Заклучок
Иако постојат критички гласови кои укажуваат на потенцијалните негативни последици од примена на вештачката интелигенција, неопходно е да се нагласи дека, со соодветна примена, оваа технологија може да понуди решенија за многу од современите предизвици. Преку интегрирање на објективни алгоритми и транспарентни процеси, ВИ може да ја елиминира социокултурната пристрасност и да поттикне селекција врз основа на вистинските вештини и способности, а не на стереотипите. На тој начин, правилната употреба на вештачката интелигенција не само што ја подобрува ефикасноста во изборот на кандидатите, туку и придонесува кон создавање на еднаква, инклузивна и конкурентна средина во пазарот на труд.
Bibliography
How AI Helps in Reducing Recruitment Bias. (2025, March 4). Retrieved from pizo: https://pizo.ai/blog/how-ai-helps-in-reducing-recruitment-bias
How to Use AI in Hiring: Techniques and Tools. (n.d.). Retrieved from digitalocean: https://www.digitalocean.com/resources/articles/ai-in-hiring
Srivastava, S. (2024, June 28). intervue. Retrieved from Method of Recruitment:: https://www.intervue.io/blog/method-of-recruitment-traditional-vs-modern-strategies
Talentful. (n.d.). Retrieved from How AI Will Change The Future Of Recruitment: https://www.talentful.com/resources/6-ways-ai-will-change-recruitment/