Представим собеседование, на котором кандидат отвечает на все вопросы именно так, как хочет услышать рекрутер. Он знает нужные термины, приводит убедительные примеры, быстро разбирает кейсы и не запинается ни на одном вопросе. Его резюме точно попадает в профиль вакансии, сопроводительное письмо написано под конкретную компанию, а тестовое задание выглядит так, будто на его выполнение ушли два вечера.
Раньше всё это было свидетельством компетентности. Теперь это может быть просто хорошо поставленной работой генеративной системы.
И проблема для работодателя здесь гораздо серьёзнее, чем появление ещё одного способа обмануть рекрутера. Если искусственный интеллект способен подготовить почти все материалы, по которым компания привыкла судить о кандидате, возникает неприятный вопрос: чем теперь подтвердить, что человек действительно умеет делать то, о чём написано в его резюме?
По данным Gartner, уже четверо из десяти соискателей используют ИИ при составлении резюме, сопроводительных писем и подготовке к собеседованиям. Это само по себе не мошенничество. Наоборот, во многих случаях использование ИИ стало нормальной частью поиска работы. Но именно поэтому провести границу становится всё труднее.
Одно дело — попросить систему убрать из резюме лишние слова или помочь сформулировать мысль. Другое — поручить ей найти саму мысль, придумать аргументы, подготовить ответы на вопросы интервью, решить тестовое задание и затем представить всё это как собственную демонстрацию компетентности.
При этом рынок получает не только проблему «честных» и «нечестных» кандидатов. Он получает проблему достоверности сигнала.
Конец эпохи «идеального резюме»
В течение десятилетий найм был устроен довольно просто. Человек сначала рассказывал о себе в резюме, затем подтверждал рассказ на собеседовании, а иногда — тестовым заданием. Каждый следующий этап должен был повышать уверенность работодателя: кандидат говорит, что умеет работать с данными — вот его опыт; утверждает, что умеет программировать — вот тестовое; говорит, что способен объяснять сложное простыми словами — вот как он отвечает на вопросы.
Все эти элементы работали как доказательства.
Генеративный ИИ изменил не только способ их создания. Он изменил их доказательную силу.
Если хороший текст может написать человек без соответствующей экспертизы, текст перестаёт быть надёжным доказательством его способности писать. Если решение кейса можно получить за несколько секунд, само решение перестаёт надёжно показывать способность решать подобные задачи. Если кандидат может заранее сгенерировать ответы практически на любой стандартный вопрос интервью, качество этих ответов всё меньше говорит о том, как он будет думать в реальной рабочей ситуации.
Это особенно заметно в найме на удалённую работу. ФБР отдельно предупреждало о мошенниках, которые используют дипфейки и украденные персональные данные для прохождения онлайн-собеседований под чужим именем. В расследованиях американских властей также фигурировали северокорейские IT-специалисты, которые использовали чужие личности, чтобы устроиться на работу в американские компании.
В таких случаях технология уже не помогает человеку представить себя лучше. Она позволяет полностью фальсифицировать личность кандидата.
Но дипфейк — лишь крайняя точка процесса. Более распространённая проблема выглядит гораздо прозаичнее: перед работодателем находится настоящий человек, но большая часть того, по чему его оценивают, создана не им.
И здесь заканчивается история про мошенников и начинается история про рынок труда.
Где заканчивается помощь и начинается подмена
Каждая новая технология заставляла нас пересматривать, что именно считается самостоятельной работой. Калькуляторы взяли на себя арифметику. Проверка орфографии обеспечила грамотность. Поисковые системы избавили нас от запоминания фактов. Каждый раз мы проводили новые границы, поднимая человеческий вклад на новый уровень. Больше не нужно было считать, но нужно было рассуждать. Генеративный ИИ отличается принципиально: он берёт на себя берёт на себя сборку смысла, стратегию доказательства и саму аргументацию.
Традиционные кодексы чести — и в университетах, и в компаниях — строились на ясном разделении: есть проверяемый разум человека и есть сторонняя помощь, которую использовать запрещено. Когда инструмент генерации текста встроен в каждый ноутбук и его применение поощряется, это разделение размывается. Документ больше не отражает интеллект создателя — он отражает лишь способность сформулировать правильный запрос. Мы создали инструменты для проверки компетенций, а затем передали саму проверку этим инструментам.
Человек как точка ответственности
Споры о будущем сферы труда разделились на два полюса. Одни пророчат, что искусственный интеллект заберёт все профессии, и никто не в безопасности. Другие относят его к числу переоценённых инструментов, утверждая, что ничего существенно не изменится. Реальность сложнее: алгоритмы уже меняют рынок труда, но они не столько заменяют человеческое суждение, сколько переопределяют то, в чём заключается ценность человека. Для любого руководителя это важное различие.
Вместо того чтобы бояться, стоит задаться вопросом: какие аспекты профессии ценны именно из-за человеческой природы, а какие сводятся к обработке информации? Сотрудники должны принимать решения в условиях неопределённости, находить баланс между противоречивыми приоритетами, укреплять доверие между заинтересованными сторонами и предвидеть последствия. Искусственный интеллект может предложить варианты решений, но он не способен нести за них ответственность. Вот почему критическое мышление, коммуникабельность, адаптивность и здравый смысл становятся жизненно важными.
По сути, это убивает привычную систему резюме, тестовых и шаблонных вопросов на собеседовании. Проверить наличие этих качеств можно только в живом диалоге, а для этого сам наниматель или рекрутер должен обладать достаточной квалификацией, чтобы выйти за рамки заготовленного сценария. Уже не получится просто сверять ответы с правильными. Придется включаться в процесс: бросать в разговор неожиданные вводные, спорить с аргументами соискателя, предлагать кейсы без однозначного решения и наблюдать, как человек мыслит в моменте, когда не может обратиться к нейросети. Важен не столько финальный ответ, сколько готовность человека брать на себя ответственность за свои слова.
Следует помнить важное правило: генеративный интеллект прекрасен в создании ответов, но катастрофически беспомощен перед лицом последствий. Реальная работа теперь начинается там, где заканчивается текст, сгенерированный машиной.
▼
Самые интересные и важные новости на нашем канале в Telegram