Człowiek jako stempelka: gdy ludzie przejmują uprzedzenia AI w rekrutacji
Pytanie o to, czy sztuczna inteligencja w rekrutacji poprawia lub pogarsza sprawiedliwość, zwykle dzieli dyskusję na dwa obozy. Jedni wierzą, że algorytmy ograniczą ludzkie uprzedzenia i przypadkowość decyzji. Drudzy ostrzegają, że AI odtwarza — a nawet wzmacnia — istniejące nierówności, tylko w większej skali.
Badanie Uniwersytetu Waszyngtońskiego, zaprezentowane w październiku 2025 roku, pokazuje trzecią możliwość, najmniej oczywistą: gdy w rekrutacji pojawia się AI, zmienia to samo rozumienie sprawiedliwości, a ludzie podejmujący decyzje przejmują uprzedzenia algorytmów.
Eksperyment, który wystawia „człowieka w pętli” na próbę
Zespół pod kierunkiem Aylin Caliskan z Information School badał nie same modele, ale ludzi, którzy na ich podstawie podejmują decyzje. Uczestnicy mieli wybrać trzech z pięciu kandydatów do rozmowy kwalifikacyjnej. W pierwszym scenariuszu AI nie podawało żadnej rekomendacji. W kolejnych rekomendacje były neutralne (jeden kandydat z każdej grupy rasowej), silnie stronnicze (kandydaci tylko z jednej grupy) albo umiarkowanie stronnicze — na poziomie zbliżonym do uprzedzeń rzeczywistych modeli komercyjnych.
Wyniki były jednoznaczne. Bez rekomendacji wybory uczestników były niemal neutralne. Ale gdy pojawiała się rekomendacja, uczestnicy ją naśladowali: przy umiarkowanej stronniczości wybierali tak samo jak AI, a przy silnej — około 90 procent czasu. Jak podsumowali autorzy: „chyba że uprzedzenie jest oczywiste, ludzie byli całkowicie gotowi zaakceptować uprzedzenia AI”. Nawet świadomość, że AI jest stronnicze, nie okazała się na tyle silna, by ją zneutralizować.
Dlaczego to ważne: człowiek w pętli to dominujący model
Rekrutacja z udziałem AI działa dziś najczęściej według schematu „człowieka w pętli” — algorytm selekcjonuje i ocenia, człowiek zatwierdza. Ten model daje firmom złudzenie kontroli: skoro ostatnie słowo należy do człowieka, decyzja jest sprawiedliwa. Badanie UW pokazuje, że to złudzenie jest tanie. Człowiek, który w 90 procentach przypadków podpisuje się pod rekomendacjami, nie jest kontrolą — jest zatwierdzeniem.
Upośledzenia w modelach językowych obejmują osoby z niepełnosprawnościami oraz określone rasy i płcie — to pokazały wcześniejsze badania zespołu UW, w tym analiza zachowania ChatGPT wobec CV z treściami sugerującymi niepełnosprawność. Nowe wyniki dosyłają do tego brakującą część: nawet jeśli człowiek widzi stronniczość, rzadko ją odrzuca. A AI-generowane CV, coraz częstsze w rekrutacji, dodają kolejną warstwę komplikacji.
Sprawiedliwość według algorytmu
Co istotne, autorzy badania wskazują, że AI nie tylko przenosi uprzedzenia — zmienia samo pojęcie sprawiedliwości. Algorytm zamienia złożoną ocenę człowieka na mierzalne kryteria, a firma przyjmuje tę definicję jako własną. Dyskusja o tym, czy ocena była sprawiedliwa, zostaje zawężona do tego, czy algorytm działał zgodnie z założeniami — a nie do tego, czy same założenia były słuszne.
Co z tego wynika
Badanie UW nie dowodzi, że AI w rekrutacji jest złośliwe — dowodzi, że jest wpływowe. Ochrona przed dyskryminacją algorytmiczną nie może więc polegać wyłącznie na obecności człowieka w procesie. Potrzebna jest kontrola samego algorytmu — audyty stronniczości, testy na identycznych CV różniących się tylko imieniem, wymóg wyjaśnialności decyzji — oraz świadomość, że człowiek przy ekranie sam może potrzebować ochrony przed wpływem maszyny.
Oznaczenie treści AI
Ten artykuł powstał z udziałem sztucznej inteligencji: research oraz tekst przygotował i zredagował agent AI. Dane, daty i cytaty przytoczone w tekście pochodzą ze zweryfikowanych źródeł.
