ЕТИЧНІ ВИКЛИКИ ВИКОРИСТАННЯ ШІ У РЕКРУТИНГУ: ЯК УНИКНУТИ ДИСКРИМІНАЦІЇ ТА УПЕРЕДЖЕНОСТІ
DOI:
https://doi.org/10.30838/EP.203.216-222Ключові слова:
штучний інтелект, рекрутинг, етика, дискримінація, упередженість, управління персоналомАнотація
Розглянуто етичні виклики, що виникають під час впровадження штучного інтелекту (ШІ) у процеси рекрутингу на прикладі ТОВ «СОФТСЕРВ». Проаналізовано ризики алгоритмічної упередженості, дискримінації кандидатів за ознаками статі, віку, етнічного походження, соціального статусу, а також можливі порушення права на приватність і доступ до справедливої оцінки. Досліджено проблему обмеженої прозорості функціонування алгоритмічних систем, зокрема їхню схильність до "чорного ящика", що ускладнює виявлення джерел помилок і упередженості.
Встановлено ключові чинники виникнення етичних ризиків: використання історично необ’єктивних даних, відсутність репрезентативності у навчальних вибірках, низький рівень інтерпретованості моделей, а також брак незалежного аудиту процесів прийняття рішень. Наголошено на важливості міждисциплінарного підходу до розробки ШІ-рішень у сфері рекрутингу, що передбачає співпрацю технічних спеціалістів та HR-експертів.
Обґрунтовано необхідність формування внутрішньої політики компаній щодо етичного використання автоматизованих інструментів рекрутингу персоналу. Запропоновано впровадження принципів прозорості, підзвітності, інклюзивності, регулярного моніторингу моделей та обов’язкового втручання людини у процес прийняття остаточних рішень. Показано, що активна участь HR-фахівців у проектуванні, тестуванні та супроводі ШІ-рішень суттєво знижує ризики дискримінації, сприяє підвищенню довіри з боку кандидатів та покращенню якості добору.
Практична цінність дослідження полягає у розробці комплексних рекомендацій для IT-компаній щодо етичного впровадження ШІ у процес рекрутингу. Представлені підходи забезпечують баланс між технологічною ефективністю та дотриманням базових прав і свобод кандидатів, сприяючи формуванню відповідальної цифрової культури у сфері управління персоналом.
Посилання
Binns, R., Veale, M., Van Kleek, M., & Shadbolt, N. (2020). Like rogue AI: Selecting trustworthy explanations using learning-to-rank. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, DOI: https://doi.org/10.1145/3351095.3372828.
Mittelstadt, B., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, Vol. 3(2). DOI: https://doi.org/10.1177/2053951716679679.
Dastin, J. (2018). Amazon scrapped «secret AI recruiting tool» that showed bias against women. Reuters. URL: https://www.reuters.com.
Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council lying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). (2021). European Commission. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206.
Дракон Д.С., Стяглик Н.І. (2025). Етика штучного інтелекту: межі та відповідальність. Вісник Херсон-ського національного технічного університету. Т. 2 № 1(92). DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.9.
Пуліна Т.В. (2013). Методичні підходи до створення та розвитку кластерних об’єднань підприємств харчової промисловості : монографія. Запоріжжя : Акцент, 408 с. ISBN 978-966-2602-52-IV.
Кравчук, О.І., Варіс, І.О., Пєркова, М.В. (2023). Сучасні практики використання штучного інтелекту для цифровізації рекрутингу. Проблеми сучасних трансформацій. Серія: економіка та управління, No. 8. DOI: https://doi.org/10.54929/2786-5738-2023-8-04-06.
Черненко, Н. (2022). Штучний інтелект в управлінні персоналом. Таврійський науковий вісник. Серія: Економіка, № 12. С. 76-83. DOI: https://doi.org/10.32851/2708-0366/2022.12.11.
Шморгун, О.А. (2025). Аналіз впливу штучного інтелекту на процес рекрутингу персоналу підприємс-тва. Економiка транспортного комплексу : зб. наук. пр. Харків, Вип. 45. С. 57–69. DOI: https://doi.org/10.30977/ЕТК.2225-2304.2025.45.57.
