ИИ в обучении: как предотвратить эффект «предвзятость в предвзятость» при автоматизации L&D

Суть проблемы

Принцип «bias in, bias out» означает, что если в систему ИИ поступают исторически предвзятые данные — например, отзывы о сотрудниках или статистика повышения по службе — то и решения самой системы будут отражать те же предубеждения. В контексте корпоративного L&D это может приводить к тому, что определённые группы сотрудников получают меньше возможностей для развития.

Как предвзятость проникает в ИИ

• Исторические данные: если женщины или представители национальных меньшинств ранее реже участвовали в программах лидерства, алгоритм посчитает это нормой.
• Однородные команды разработчиков: недостаток разнообразия в IT-отделах приводит к игнорированию реальных потребностей разных групп обучаемых.
• Автоматическое закрепление паттернов: алгоритмы не умеют отличать «правильные» шаблоны от «плохих» и просто воспроизводят имеющиеся.

Кого это затрагивает

Под ударом оказываются сотрудники, не вписывающиеся в «стандартный» профиль обучающегося: женщины в технических профессиях, нейроразнообразные сотрудники, люди с перерывами в карьере и представители меньшинств.

Мнение экспертов

«Чтобы сделать ИИ-инструменты действительно инклюзивными, необходимо не только разнообразие данных, но и постоянный контроль результатов работы алгоритмов», — отмечает Дмитрий Иванов, руководитель отдела развития персонала крупной IT-компании.

Практические рекомендации

1. Тщательно проверять и аннотировать тренировочные данные, включая представителей разных групп.
2. Проводить пилотные тестирования с участниками из разных департаментов и регионов.
3. Использовать метрики не только завершения курсов, но и повышения квалификации по итогам обучения.
4. Сохранять «человека в петле»: ключевые решения должны приниматься специалистами.

Прогноз

По оценкам отраслевых аналитиков, уже к концу 2025 года более 70 % компаний пересмотрят свои подходы к внедрению ИИ в L&D, включив обязательный аудит алгоритмов на предмет предвзятости.