ИИ при найме чаще выбирает резюме, написанные нейросетями
ИИ при найме чаще выбирает резюме, написанные нейросетями Кандидаты, использовавшие ту же языковую модель, что и алгоритм отбора, на 23–60% чаще попадали в шорт-лист на собеседование. Это показало исследование AI Self-preferencing in Algorithmic Hiring, опубликованное на платформе научных препринтов arXiv. Учёные проверили более 2,2 тыс. резюме и обнаружили, что восемь из девяти моделей отдавали предпочтение текстам, созданным ими самими. Причём эффект сохранялся даже с учётом качества резюме. ▫️ GPT-4o выбирала себя в 97,6% случаев, ▫️ GPT-4o-mini — в 93,6%, ▫️ GPT-4-turbo — в 93,0%, ▫️ LLaMA 3.3-70B — в 96,3%, ▫️ DeepSeek-V3 — в 95,5%, ▫️ Qwen 2.5-72B — в 95,9%, ▫️ Mistral-7B оказалась скромнее — 57,0%, ▫️ LLaMA 3.2-3B — 26,1%, ▫️ Крошечная LLaMA 3.2-1 предпочитала «человеческий» вариант (−3,2%). Чем крупнее модель, тем сильнее она предпочитает собственные тексты. Снизить перекос удалось с помощью специальных инструкций и голосования нескольких моделей. Подписывайтесь на AI для бизнеса