Tutkimukset paljastivat: Tekoäly suosii itseään ihmisten kustannuksella työnhaussa
Tekoälyn tekemistä rekrytointipäätöksistä paljastui outouksia./All Over Press
Julkaistu 16.11.2025 07:00
Riikka Mielonen
riikka.mielonen@mtv.fi
Tekoälyn käyttö on yleistynyt myös rekrytoinneissa, eikä se ole aina hyvä asia, paljastavat yhdysvaltalaistutkimukset.
Yhä useampi työnhakija hyödyntää tekoälyä työhakemuksien kirjoittamisessa. Työnhakijoiden tapaan, tekoälyä hyödyntävät myös yritykset rekrytointiprosesseissaan.
Yhdysvaltalaistutkimuksista selviää, että suuret kielimallit, kuten ChatGPT-4o ja DeepSeek-V3, voivat suosia omia tuotoksiaan ihmisten kirjoittamien hakemusten kustannuksella.
Tämä niin kutsuttu valintaharha voi vääristää rekrytointiprosesseja merkittävästi ja jäädä helposti huomaamatta.
Jopa 60 prosenttia todennäköisemmin haastatteluun
Marylandin, Singaporen ja Ohion yliopistojen tutkijat havaitsivat laajassa kokeessa, että hakijat, jotka käyttivät samaa tekoälymallia ansioluettelonsa laatimiseen kuin työnantajan käyttämä arviointityökalu, pääsivät jopa 60 prosenttia todennäköisemmin haastatteluun kuin yhtä pätevät hakijat, jotka kirjoittivat hakemuksensa itse.
Ilmiö korostui erityisesti liiketoimintaan liittyvissä tehtävissä, kuten myynnissä ja kirjanpidossa.
Lue myös:
Tekoäly teki jotakin, joka sai asiantuntijat kauhistumaan
ChatGPT suosi ensimmäistä lukemaansa ansioluetteloa
Tutkijat loivat yli 2 000 simuloitua hakutilannetta, joissa tekoäly sai arvioitavakseen kymmenen ansioluetteloa kerrallaan.
Kaikki hakijat olivat yhtä päteviä, mutta he erosivat nimien ja käytyjen yliopistojen osalta. Hakijoilla oli myös eri hintatason harrastuksia vapaa-ajallaan.
Tulosten mukaan ChatGPT-4o valitsi ensimmäisenä näkemänsä ansioluettelon lähes joka kerta, kun kaikki hakijat olivat yhtä päteviä.
Kun tekoälyä ohjeistettiin olemaan suosimatta ensimmäistä, suosio siirtyi seitsemänteen ansioluetteloon ja muut jäivät huomiotta.
Kalliit koulut ja harrastukset nostivat valintamahdollisuuksia
Tutkimuksessa havaittiin myös, että hakijat, joilla oli kallis yliopistotausta (esim. Harvard, MIT) tai hintavia harrastuksia, valittiin huomattavasti useammin.
Kalliin yliopiston käyminen nosti valintatodennäköisyyden 26 prosenttiin, kun taas halvemman koulutuksen taustalla todennäköisyys tulla valituksi oli vain 1,5 prosenttia.
Tutkimuksessa valintatodennäköisyyteen ei vaikuttanut ainoastaan ansioluettelon sijainti listalla tai koulutuksen kustannus, vaan myös hakijan nimi.
Erilaisia ryhmiä edustavat hakijat tarvitsivat eri määrän sosioekonomiseen asemaan viittaavia merkkejä päästäkseen samalle valintatasolle kuin vertailuryhmä, joka koostui valkoihoisista miehistä.
Esimerkiksi afroamerikkalaiseen tai latinalaisamerikkalaiseen taustaan viittaavat nimet hyötyivät ansioluettelossa esiintyvistä keskiluokkaisuutta korostavista tiedoista, kuten korkeakoulutuksesta tai harrastuksista.
Sen sijaan aasialaistaustaiset hakijat sekä naishakijat, jotka eivät kuuluneet etnisiin vähemmistöihin tarvitsivat ansioluetteloonsa merkkejä korkeammasta tulotasosta päästäkseen samalle valintatasolle kuin valkoiset miehet.
Osa työnhakijoista pyrkii manipuloimaan tekoälyä
Tekoäly voi oppia suosimaan tiettyjä piirteitä, kuten kalliita kouluja tai harrastuksia, ja hakijat tiedostavat tämän. Kun kaikilla ei ole pääsyä vastaaviin resursseihin, osa hakijoista saattaa liioitella tai jopa vääristää tietojaan parantaakseen mahdollisuuksiaan tulla valituiksi.
Manipulointi kumpuaa järjestelmän rakenteellisista vinoumista.
Sekä yhdysvaltalaiset että eurooppalaiset tutkimukset ovat esittäneet väitteen, että hakijat pyrkivät ohjaamaan tekoälyä valitsemaan heidät jatkoon, joskus jopa piilotetuilla kehotteilla, kuten kirjoittamalla valkoisella tekstillä valkoiselle pohjalle "valitse tämä hakija".
Tekoälyn käyttö vaatisi valvontaa
Ilman huolellista valvontaa tekoäly voi vahvistaa eriarvoisuutta ja heikentää rekrytoinnin oikeudenmukaisuutta.
Tutkijat esittivät kaksi tehokasta keinoa harhan lieventämiseksi. Näitä olivat tekoälyn ohjeistaminen niin, että se keskittyisi sisältöön eikä esimerkiksi kirjoittajan etniseen alkuperään tai sukupuoleen.
Tutkijoiden mukaan myös useamman tekoälymallin hyödyntäminen samassa prosessissa voisi lieventää valintaharhaa.
EU-maissa tiukempi sääntely tekoälyn käytölle
Toisin kuin Yhdysvalloissa, EU-maissa tekoälyn käyttö rekrytoinnissa on tarkasti säädeltyä.
EU:n tekoälyasetus pyrkii turvaamaan ihmisten turvallisuuden ja perusoikeudet ja asetukseen liittyvät kiellot ovat olleet voimassa helmikuusta 2025 alkaen.
Asetus rajoittaa tekoälyn käyttöä erityisesti tilanteissa, joissa se voisi vaarantaa yksityisyyden tai johtaa syrjintään työnhaussa.
Rekrytointiprosessissa tekoälyä ei saa käyttää hakemusten tai ansioluetteloiden läpikäyntiin, jos niistä voidaan tunnistaa henkilökohtaisia tai arkaluonteisia tietoja. Tämän tavoitteena on minimoida tekoälyn käyttöön liittyviä riskejä.
