Поделиться • 24 декабря 2024
Как ИИ стал оружием в руках недобросовестных кандидатов на IT-рынке
Как ИИ стал оружием в руках недобросовестных кандидатов на IT-рынке
Текст: Юлия Боланд, исполнительный директор сервиса международных денежных переводов Avosend
Фото: Thomas Tucker, Unsplash
Последние два года искусственный интеллект активно меняет сферу найма: компании используют алгоритмы для проверки навыков кандидатов, анализа их поведения на собеседованиях и даже автоматического отбора резюме. Однако прогресс, как и всегда, имеет оборотную сторону. Как технологии ИИ становятся инструментом обмана — от поддельных резюме до дипфейков, с помощью которых кандидаты с недостаточной квалификацией успешно проходят собеседования, — и что с этим делать работодателям, рассказала редакции «Инк» исполнительный директор сервиса международных денежных переводов Avosend Юлия Боланд.
Все больше соискателей используют искусственный интеллект, чтобы сделать свое резюме более привлекательным. Так поступают 45% работников по всему миру, следует из результатов опросов платформы Canva. Среди популярных инструментов можно выделить Jobscan, Zety и ResyMatch. Они анализируют описания вакансий, идеальные резюме успешных кандидатов и создают резюме с правильными ключевыми словами, повышая шансы пройти первичный отбор. Например, Jobscan показывает процент соответствия навыков в резюме желаемой вакансии и дает рекомендации по корректировке.
Идеальное резюме
ИИ помогает кандидатам писать с нуля или дорабатывать сопроводительные письма. Здесь чаще обращаются к большим языковым моделям (ChatGPT, Gemini, GigaChat и YandexGPT). Они генерируют подходящий контент на основе описания вакансии и резюме кандидата. Таким образом соискатель существенно экономит время и повышает шансы быть замеченным, ведь на написание одного сопроводительного письма требуется время: кому-то десять, кому-то двадцать минут, а кому-то и час.
При активном поиске работы, когда человек откликается на 5–10 вакансий ежедневно, написание персонального сопроводительного письма занимает довольно много времени. Одно из решений проблемы — шаблонные письма с небольшими корректировками, однако такое письмо проиграет в заметности оригинальному, то есть написанному под конкретную вакансию.
Есть и сервисы, которые автоматизируют процесс поиска работы: от составления резюме до автоматического отклика на вакансии. К ним относятся Massive, LazyApply, Simplify, Talentprise. Яркий пример — AI Hawk, пользователь которого отправил более 2,8 тыс. заявок за сутки и в итоге получил предложение о работе.
Подобные решения анализируют требования вакансий и адаптируют резюме под алгоритмы систем отслеживания кандидатов (ATS), подбирая ключевые слова и оптимизируя структуру документа. Это позволяет за 5–10 минут адаптировать резюме под вакансию и отправлять сотни откликов в день, при этом не теряя персонального подхода.
Работодатели реагируют на эти изменения, внедряя более строгие алгоритмы фильтрации, которые оценивают не только соответствие текста требованиям, но и вероятность использования шаблонных решений. Такой «диалог ИИ» между соискателями и работодателями поднимает вопрос об этичности автоматизированного отбора и о том, насколько важен человеческий фактор в процессе найма.
ИИ также помогает кандидатам готовиться к собеседованиям. С помощью инструментов на базе искусственного интеллекта кандидаты могут практиковаться в ответах, получать обратную связь о своей работе и даже предугадывать возможные вопросы на собеседовании. Например, такие платформы как Pymetrics, Interviewing.io и interviews by ai используют умные технологии для тренировки и подготовки к собеседованиям, обучая кандидатов правильно реагировать на типичные вопросы и задачи.
Эти системы могут быть использованы не только для ответа на стандартные вопросы, но и для симуляции реальных ситуаций, таких как стрессовые интервью или сложные вопросы на тестах. Решения вроде Google Interview Warmup и тренажера подготовки к интервью на базе ИИ в LinkedIn оценивают вакансию и составляют список вопросов, которые с высокой вероятностью зададут во время интервью, что дает кандидату возможность заранее к ним подготовиться и чувствовать себя более уверенно. А решения типа RightJoin анализируют язык тела и манеру речи кандидатов во время тренировочных собеседований, помогая улучшить невербальную коммуникацию для создания положительного впечатления на собеседовании.
Фейк на собеседовании
Большинство сценариев использования искусственного интеллекта помогают соискателям оптимизировать время на поиск работы, лучше подготовиться к собеседованию и особо не вредят работодателям. Однако в то же время все больше кандидатов используют умные технологии, чтобы обхитрить систему: например, создать идеальное резюме, если реальный опыт далек от заявленного, или успешно пройти собеседование, даже если уровень квалификации не соответствует вакансии.
Например, некоторые кандидаты используют ИИ-программы, такие как Copilot и Interview AI, которые в режиме реального времени генерируют ответы на вопросы рекрутера. Это помогает кандидатам отвечать на сложные вопросы интервьюеров, даже если у них нет необходимых знаний и опыта. Такие инструменты анализируют содержание вопроса и автоматически подбирают наиболее подходящий ответ, который выглядит логичным и уверенным.
Дипфейковые видео — это синтетические изображения, созданные с помощью ИИ, которые позволяют подменять лицо человека на видео. Такие технологии активно применяются не только в развлечениях, но и на рынке труда. И использование дипфейков в процессе найма становится одной из новых угроз для работодателей.
Существуют несколько сценариев: иногда недостаточно компетентные кандидаты используют технологии, чтобы попросить другого человека пройти за них собеседование. С помощью дипфейков они подменяют лицо и голос, чтобы создать иллюзию, что перед интервьюером находится именно тот, кто указан в резюме.
Однако проблема не ограничивается только неподготовленными специалистами. Реальные кибермошенники также применяют дипфейковые технологии для создания фальшивых личностей. Они используют поддельные данные, чтобы попасть в компанию и получить доступ к ее внутренним системам и конфиденциальной информации. Это угрожает не только ресурсам организации, но и ее репутации.
Крупные компании становятся особенно уязвимыми для таких схем. Однажды Avosend наняли разработчика, но сразу же заметили, что сотрудник во время Zoom-интервью и по уровню навыков, и по внешним признакам не похож на живого человека. Позже выяснилось, что группа специалистов организовала коллективную схему: один квалифицированный член команды проходил собеседование за других, используя дипфейк-образы. Его цель заключалась в том, чтобы трудоустроить менее опытных коллег на работу. Таким образом один человек может пытаться занять две-три вакансии одновременно, используя удаленную работу и контрактные формы трудоустройства. Этот случай вскрыл проблему: стандартные видеособеседования с использованием Zoom или других платформ не защищают от манипуляций.
Недобросовестное использование нейросетей кандидатами поднимает важные вопросы о честности и безопасности процесса найма, превращая современные технологии в инструмент, который может как помочь, так и создать риски для компаний.
Как быть работодателям
В условиях использования ИИ для создания резюме и прохождения собеседований работодатели должны адаптировать свои процессы найма. Для эффективной проверки кандидатов и минимизации рисков можно применить несколько ключевых стратегий.
Компаниям важно уметь распознавать дипфейки. В первую очередь, во время собеседований важно обращать внимание на такие признаки:
- лицо — не изменяется ли его форма при движении, какая текстура кожи; она не должна быть слишком гладкой или морщинистой, а старение кожи должно совпадать с изменением волос и глаз;
- глаза и брови — дипфейк часто не может правильно воспроизводить тени, которые должны появляться в определенных местах;
- блики на очках — не слишком ли много бликов и меняется ли их угол в зависимости от движения собеседника;
- растительность на лице — искусственный интеллект может добавлять или удалять бороду, усы или бакенбарды, но часто не может передать натуральную текстуру волос;
- родинки на лице выглядят ли естественно;
- моргание — если человек слишком часто моргает или, наоборот, не моргает вообще, это может быть признаком использования дипфейка;
- губы насколько натурально выглядят, соответствуют ли остальной части лица.
Одним из наиболее явных признаков дипфейков являются артефакты — дефекты звука, неуклюжие тени и несовпадающие оттенки кожи. Мягкие или размытые области, особенно вокруг рта, также могут быть индикаторами дипфейка.
Для распознавания дипфейков можно использовать инструменты вроде Reality Defender, который применяет искусственный интеллект для анализа изображений, видео и аудио. FakeCatcher от Intel использует фотоплетизмографию (анализ изменения в кровообращении на лице), что позволяет с точностью 96% обнаруживать дипфейки. Среди российских решений по распознаванию дипфейков можно отметить систему, разработанную Донским государственным техническим университетом. Она использует специальные алгоритмы для анализа видеоконтента и выявления подделок на лицах. В Санкт-Петербурге был создан метод для обнаружения изменений в изображениях, сгенерированных нейросетями. Также платформа «Зефир», запущенная организацией «Диалог регионы», помогает выявлять фальшивки в видео и аудио в реальном времени с помощью технологий распознавания речи и лиц.
Вот что еще может помочь
- Автоматизированные системы для проверки резюме. Они позволяют обнаружить несоответствия в информации, а также проверить опыт кандидатов через открытые источники, такие как LinkedIn. Программные решения вроде HRlink помогают с сопоставлением данных из резюме с публичной активностью кандидата. Например, кандидат указал опыт работы в известной компании, но его профиль на профессиональной платформе не подтверждает это, — повод для дополнительной проверки. Использование таких систем значительно ускоряет и повышает точность отбора.
- Видеофиксация и биометрическая идентификация. Видеособеседования с использованием технологий, таких как HireVue, позволяют анализировать, насколько синхронны речь и мимика кандидата, что помогает выявить возможное использование дипфейков. Кроме того, многие компании начали использовать биометрические данные, такие как сканирование лица или голоса, чтобы подтвердить личность кандидата до или во время собеседования. Это позволяет работодателям снизить риск того, что перед ними не тот человек, с кем они общаются.
- Тестирование реальных навыков. Даже если резюме кандидата выглядит идеально, оно не может гарантировать наличие реальных навыков. Использование практических заданий или симуляций рабочих процессов помогает работодателям проверить, действительно ли кандидат соответствует заявленным компетенциям. Платформы вроде HackerRank позволяют работодателям тестировать технические навыки кандидатов в реальных условиях, что является важным шагом в выявлении подделок.
- Многоступенчатый процесс найма является еще одним важным аспектом. Чем больше этапов интервью, тем труднее кандидату «сделать себя» с помощью ИИ. Это дает возможность выявить несоответствия в реальных навыках кандидата и его заявленном опыте. Привлечение различных специалистов для проведения собеседования позволяет собрать более объективную картину, а использование сторонних агентств для верификации данных помогает защититься от подделок. При этом здесь важно не уйти в другую крайность, когда процесс становится долгим и сложным, что будет отталкивать кандидатов.
- Обучение HR-команд, чтобы они могли выявлять подозрительные моменты и фальсификации в процессе собеседований. Учитывая быстрые темпы развития технологий, важно, чтобы HR-специалисты регулярно проходили тренинги по выявлению признаков использования ИИ для подделки данных. Они должны уметь распознавать неестественные формулировки в резюме или странности в поведении кандидата на собеседовании.
