Проблемы предвзятости и дискриминации человеческого капитала в системах искусственного интеллекта

Статья посвящена изучению генезиса понимания причин предвзятости и дискриминации человеческого капитала от традиционных форм до эпохи цифровизации и искусственного интеллекта (далее – ИИ). В данной статье авторы продолжают свои тематические исследования в области изучения вопросов этики ИИ, преимуществ и рисков его повсеместного распространения и использования. Основной целью написания этой работы является изучение вопроса о том, насколько усугубляет применение ИИ и алгоритмизированных решений проблему предвзятости и дискриминации человеческого капитала, которая неизбежно связана с появлением ИИ. Авторы статьи представляют краткий обзор ретроспективы, а также открывают новые современные формы проявления дискриминации, порождаемые действием ИИ, и подвергают их открытому обсуждению, предлагая свое видение решения вопросов по нейтрализации рисков, распространяемых применением технологий ИИ в отношении тех или иных групп трудящихся. Авторы рассматривают в статье проявления предвзятости и дискриминации в обществе в целом и в сфере управления человеческими ресурсами в частности, определяют возможные угрозы дискриминации в результате распространения ИИ и последствия этих угроз.

1. Leonov V.A., Kashtanova E.V., Lobacheva A.S. Ethical aspects of artificial intelligence use in social spheres and management environment. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences. 2021;118:989–998. http://doi.org/10.15405/epsbs.2021.04.02.118

2. Suen H.-Y., Hung K.E., Lin Ch.-L. Intelligent video interview agent used to predict communication skill and perceived personality traits. Human-centric Computing and Information Sciences. 2020;3(10). http://dx.doi.org/10.1186/s13673-020-0208-3

3. Vinichenko M.V., Narrainen G.S., Melnichuk A.V., Chalid Ph. The influence of artificial intelligence on human activities. In: Frontier information technology and systems research in cooperative economics. Heidelberg: Springer; 2020. Pp. 561–570.

4. Symitsi E., Stamolampros P., Daskalakis G., Korfiatis N. The informational value of employee online reviews. European Journal of Operational Research. 2021;2(288):605–619. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2020.06.001

5. Sinha N., Singh P., Gupta M., Singh P. Robotics at workplace: an integrated Twitter analytics – SEM based approach for behavioral intention to accept. International Journal of Information Management. 2020;55:102210. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102210

6. Courtland R. Bias detectives: the researchers striving to make algorithms fair. Nature. 2018;558:357–360. https://doi.org/10.1038/d41586-018-05469-3

7. Popkova E.G., Gulzat K. Contradiction of the digital economy: public well-being vs. cyber threats. In: Economy: complexity and variety vs. rationality: Proceedings of the 9th National Scientific and Practical Conference, Vladimir, April 17–18, 2019. Cham: Springer; 2019. Pp. 112–124.

8. Heinrichs B. Discrimination in the age of artificial intelligence. AI & Society. 2022;37:143–154. https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-021-01192-2