Säkerhetsrisker vid rekrytering med ChatGPT

Samtidigt som GPT erbjuder utmärkta möjligheter att automatisera olika aspekter av rekryteringen, ger dess användning upphov till betydande säkerhets- och integritetsrisker som både arbetsgivare och kandidater måste vara medvetna om.

Som exempel kan vi nämna att Italien nyligen varnat för de risker som ChatGPT medför. I samband med en omfattande utredning av den italienska dataskyddsmyndigheten, har företaget bakom ChatGPT, OpenAI, blivit underrättade om de misstankar om brott mot EU:s integritetslagar, som de misstänks för.

I det här blogginlägget går vi igenom vad du behöver veta när du överväger att använda GPT-baserad rekryteringsteknik. Låt oss ta en titt.👇

1. Dataskyddsfrågor: Kandidatinformation i den digitala tidsåldern

Ett av de största problemen med att använda OpenAI och ChatGPT för rekrytering är hur du håller kandidatinformationen säker. AI system behöver stora mängder data för att fungera, och det finns en märkbar risk för att känsliga uppgifter läcker ut eller att de används på fel sätt.

Arbetsgivare måste m.a.o. vara försiktiga med hur de samlar in, lagrar och använder kandidatdata för att se till att sekretessbestämmelser som GDPR eller CCPA följes. Det är också viktigt att vara öppen med hur datan eventuellt kommer att användas och att få tillstånd från kandidaterna själva. Detta bidrar samtidigt till att bygga upp ett förtroende hos framtida medarbetare.

Genom att använda GPT-baserade rekryteringsverktyg godkänner företagen att uppgifterna överförs utanför EU eftersom servrarna finns i USA. Samtidigt kan företagen inte vara 100% säkra på att deras data inte används för att bl.a träna modellen.

2. Begränsning av partiskhet: Säkerställ rättvisa och inkludering i besultsfattandet

Algoritmisk snedvridning är en annan viktig fråga som påverkar bl.a. rättvisan vid rekrytering. Med det avses återkommande och systematiska fel i datorsystemen som leder till orättvisa resultat, som ofta gynnar specifika grupper av användare medan andra missgynnas.

GPT är känsligt för snedvridning, speciellt när det gäller data som modellen tränas på, vilket kan medföra diskriminering av diverse demografiska grupper. En nyligen genomförd undersökning utförd av Bloomberg, avslöjade bevis för rasistiska fördomar i GPT 3.5. I studien användes GPT 3.5 för att rangordna CV:n och det slutade med att namn från vissa demografiska grupper favoriserades framför andra.

För att minska fördomarna måste arbetsgivarna genomföra noggranna test- och valideringsförfaranden för att minska fördomarna och säkerställa att AI-beslut inte försämrar befintliga ojämlikheter.

3. Sårbarheter inom datasäkerhet: Cyberhot och dataintrång

Ur säkerhetssynpunkt innebär beroendet av AI-drivna rekryteringsverktyg, som använder GPT och liknande språkmodeller, sårbarheter som illasinnade aktörer kan utnyttja.

Cyberattacker riktade mot AI-system, t.ex. dataförgiftning eller fientliga attacker, kan riskera integriteten i kandidatutvärderingar och leda till felaktiga anställningsbeslut.

Arbetsgivare måste investera i robusta säkerhetsåtgärder mot cyberangrepp, inklusive kryptering, autentiseringsprotokoll och regelbundna säkerhetsrevisioner, för att skydda sig mot potentiella intrång och upprätthålla en hög säkerhetsnivå för känslig information. 📊

 

 

Sammanfattningsvis, kan vi säga att OpenAI och GPT erbjuder intressanta lösningar för att effektivisera rekryteringsprocessen, men att dess införande måste följas upp av en noggrann bedömning av säkerhets- och integritetsrisker. 💡

I framtiden kommer det att vara viktigt att prioritera ansvarsfull användning av AI för att främja ett rättvist, inkluderande och säkert landskap inom rekrytering. Detta innebär att man måste implementera säker och beprövad teknik.

Nästa – Ny AI-lagstiftning

Visste du att EU parlamentet har godkänt världens första omfattande regelverk för att övervaka den snabbt växande artificiella intelligensen, ett område som för närvarande är ledande när det gäller teknologiinvesteringar? I korthet: EU:s AI-lagstiftning delar in tekniken i olika riskkategorier, från “oacceptabel” till hög, medelhög och låg risk.

Vi kommer att skriva mer om den här förändringen i våra kommande blogginlägg. ✨