Суд в США допускает возможность ответственности поставщиков AI‑инструментов для найма за дискриминацию
Федеральный судья отклонила аргумент Workday о том, что компания не может нести ответственность по антидискриминационному законодательству Калифорнии, если её инструменты применяются для отбора и возможного отклонения кандидатов на работу в других штатах. Судья окружного суда США Rita Lin на этой неделе дала понять: она, вероятно, позволит рассматривать дополнительные иски о дискриминации по законам разных штатов против Workday.
Если такие требования примут к рассмотрению, дело может заметно расшириться. Тогда под более пристальным вниманием окажутся AI‑инструменты для рекрутинга и их возможные встроенные предвзятости, связанные с возрастом, расой, полом, инвалидностью и другими факторами. Эксперты отмечают и другой возможный эффект: даже если компания не является конечным работодателем, её могут признать ответственной, если её инструменты существенно влияют на решение об отклонении кандидатов.
Подобный подход способен задать новые юридические ориентиры для систем AI‑найма и затронуть разные отрасли. «Этот случай подчёркивает важность реального управления рисками AI», сказал Valence Howden, advisory fellow в Info-Tech Research Group. Он пояснил: когда AI-enabled модель или ATS принимает решения на основе исторических данных, неизбежно возникает вопрос, были ли должным образом учтены предвзятости в результатах и наборах данных.
Ключевые факты
Федеральный судья отклонила позицию Workday о том, что компания не может нести ответственность по законам Калифорнии о недискриминации, если её инструменты используются для скрининга кандидатов в других штатах.
Судья окружного суда США Rita Lin заявила, что, вероятно, позволит рассматривать дополнительные иски о дискриминации на уровне штатов против Workday.
Дело связано с использованием инструментов Workday для отбора кандидатов и может усилить проверку ИИ‑систем рекрутинга на возможные предвзятости по возрасту, расе, полу и инвалидности.
Valence Howden из Info-Tech Research Group отметил, что если AI‑модель или ATS принимает решения на основе исторических данных, возникают вопросы о том, была ли должным образом устранена предвзятость в данных и результатах.