Một nghiên cứu mới từ các nhà khoa học máy tính, đăng tải trên arXiv, đã chỉ ra một hiện tượng đáng báo động: các large language model (LLM) như GPT-4 của OpenAI, Gemini của Google (GOOGL) hay Llama của Meta (META) đều có xu hướng "tự ưu tiên", nghĩa là chúng đánh giá cao hơn những hồ sơ xin việc do chính chúng tạo ra, so với hồ sơ do con người viết hoặc từ các AI khác.

Bằng chứng thực nghiệm từ thí nghiệm quy mô lớn

Nhóm nghiên cứu đã thực hiện một thử nghiệm gửi hồ sơ xin việc trên quy mô lớn, kiểm soát chặt chẽ chất lượng nội dung. Kết quả cho thấy mức độ thiên vị (self-preference bias) dao động từ 67% đến 82% trên các dòng LLM thương mại và open source phổ biến. Cụ thể, ứng viên dùng cùng một LLM với nhà tuyển dụng có khả năng lọt vào vòng phỏng vấn cao hơn từ 23% đến 60% so với ứng viên có hồ sơ do con người viết, bất kể năng lực thực tế. Ngành bị ảnh hưởng nặng nhất là kinh doanh, đặc biệt là bán hàng và kế toán.

Tại sao điều này ảnh hưởng đến bạn?

Trong bối cảnh các công ty từ startup đến tập đoàn lớn đều đang dùng AI để sàng lọc CV, nghiên cứu này cho thấy rủi ro mới: AI không chỉ thiên vị dựa trên giới tính hay chủng tộc, vốn đã được bàn tới, mà còn thiên vị các ứng viên "hợp gu" với chính nó. Điều này tạo ra một vòng luẩn quẩn: người dùng AI viết CV, AI khác lại chấm điểm, khiến thị trường lao động mất công bằng. Tin tốt: các tác giả cho biết có thể giảm hơn 50% sự thiên vị này chỉ bằng những can thiệp đơn giản, như tắt tính năng tự nhận diện của LLM.

Nghiên cứu này là hồi chuông cảnh tỉnh cho ngành công nghệ và AI, đồng thời mở ra hướng mới về tính công bằng không chỉ dựa trên nhân khẩu học mà còn trên tương tác AI-AI.