Материал раздела Основной

Ловкий фокусник: почему нельзя заменить эйчара искусственным интеллектом

Искусственный интеллект часто мистифицируют, однако стоит признать, что мы еще далеко от роботов, киборгов или чего-то еще антиутопического. ИИ в основном пока что ограничивается наукой о данных. Антон Бобров (ГК «КОРУС Консалтинг») — о его недостатках

Модели машинного обучения основаны на статистических прогнозах. Например, ChatGPT — это чат-бот на базе искусственного интеллекта, который может предсказать следующее слово в предложении или скомпилировать текст из уже существующих данных. Но говорить о том, что он создает что-либо с нуля, было бы неправильно. ИИ — это не интеллект, а предсказание. Сравнивать его с человеческим интеллектом — значит делать ошибку. Единственное важное сходство заключается в том, что эти алгоритмы имеют способность к самообучению — они развиваются и совершенствуются по мере роста объема исходных данных.

HR — одна из областей, в которых наука о данных сейчас активно используется, потому что здесь много повторяющихся и стандартизированных действий: опубликовать вакансии, проанализировать резюме, отправить кандидату письмо. К примеру, раньше рекрутер тратил время на изучение того, содержит ли резюме правильные ключевые слова. Теперь технология автоматического анализа резюме может сделать это быстрее него.

ИИ усиливает HR-специалистов: сочетание искусственного и человеческого интеллекта дает более высокие результаты. Однако мы все еще далеки от идеального хантинга: большинство компаний отмечают, что не могут найти нужных кандидатов, а большинство кандидатов отмечают, что сложно найти подходящую работу.

Рассмотрим, какие недостатки есть у ИИ.

1. Проблемы с источниками

Часто ИИ получает данные из нерепрезентативных источников. К примеру, ChatGPT в основном берет информацию из регионов Европы и Северной Америки. Назвать эту выборку широкой нельзя, так как она не охватывает многие регионы. Почти 40% населения планеты, по статистике ООН, не имеет постоянного доступа к интернету. Как итог, они не могут создавать информацию, которую бы ИИ впоследствии использовал в качестве источников.

Кроме того, встает вопрос об авторском праве. Если мы совмещаем навыки сотрудника и технологии ИИ для написания статей, нельзя быть на 100% уверенным, что получится уникальный материал. Ведь данные берутся из каких-то источников, которые иногда сложно проследить.