Az AI-alapú toborzási eszközök egyik leggyakrabban hangoztatott előnye, hogy kiszűrik az emberi elfogultságot a felvételi folyamatból. Egy új, Princeton és a Chicagói Egyetem kutatóinak közös tanulmánya szerint azonban ez a feltételezés sokkal naivabb, mint gondoltuk. A kutatók bizonyítékot találtak arra, hogy a nagy nyelvi modellek nemcsak örökölik a meglévő emberi elfogultságokat – hanem képesek teljesen újakat is generálni, spontán módon.
A kísérletben az LLM-ek ismételt felvételi szimulációkon mentek keresztül. Az eredmény: a modellek olyan csoportok között is következetes preferencia-mintázatokat alakítottak ki, amelyek között semmilyen alapvető különbség nem volt beépítve a rendszerbe. A szerzők hangsúlyozzák: a meglévő torzítások eltávolítása önmagában nem elegendő megoldás, mert az AI – az emberhez hasonlóan – a döntéshozatali folyamat során maga is képes új előítéleteket kreálni. Ez egy eddig alulértékelt kockázat.
HR-szemszögből ez a kutatás komoly felelősséget ró a toborzási folyamatot tervező szakemberekre. Az AI-eszközök bevezetésekor nem elég egyszer auditálni a rendszert – a folyamatos monitorozás elengedhetetlen, mert az elfogultság dinamikusan fejlődhet. A méltányos toborzás nem automatizálható ki teljesen: emberi felügyelet, rendszeres tesztelés és transzparens döntéshozatali logika nélkül az AI nem megoldás, hanem új kockázati forrás.
