Аудит четырнадцати основных больших языковых моделей выявляет значительный сдвиг в расовой предвзятости алгоритмов отбора резюме за последние годы. В то время как модели 2023 года воспроизводят разрыв в количестве приглашений на собеседование, благоприятствующий белым кандидатам, все модели, выпущенные в 2024 году и позже, показывают либо нулевой разрыв, либо значительное обращение этого эффекта в пользу чернокожих кандидатов.
- В исследовании было проведено аудирование 14 LLM с использованием методологии парных резюме Клайна, Роуза и Уолтерса (2022) на выборке из 24 024 вакансий для каждой модели.
- Единственная модель 2023 года воспроизвела разрыв в количестве приглашений на собеседование, благоприятствующий белым кандидатам, на +2,12 процентных пункта, что статистически значимо на уровне 1%.
- Каждая модель, выпущенная в 2024 году или позже, показала либо нулевой разрыв, либо значительное обращение эффекта в пользу чернокожих кандидатов, с величиной до -3,01 процентного пункта.
- Тот же паттерн обращения предвзятости наблюдается и по гендерному признаку.
Эти результаты документируют полное обращение направления алгоритмической предвзятости при найме между поколениями моделей, указывая на то, что новые модели могут активно противодействовать историческим паттернам дискриминации, а не просто воспроизводить их.