Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»
Красивая проблема: как справиться с дискриминацией по внешности
Томас Чаморро-Премузик
Одна из причин широкого интереса к искусственному интеллекту заключается в том, что он потенциально может снизить степень предвзятости в принятии решений. Например, в метааналитических исследованиях давно уделяется особое внимание повсеместно распространенной дискриминации при найме на работу.
Даже в богатом и либеральном мире в профессиональной среде проявляется множество предубеждений, из-за которых некоторые группы людей получают незаслуженное или несправедливое преимущество перед другими независимо от фактического таланта или потенциала: сексизм, расизм, эйджизм и т. д.
Но едва ли когда-либо обсуждается или признается один из наиболее заметных видов дискриминации, а именно дискриминация по внешности, также известная как «лукизм». Действительно, наличие преимущества на рынке труда из-за внешности документально подтверждено. Во всестороннем научном обзоре резюмируется: «Физически привлекательных людей с большей вероятностью пригласят на собеседование и возьмут на работу, они быстрее продвигаются по карьерной лестнице благодаря частым повышениям в должности и получают более высокую заработную плату, чем непривлекательные люди». Общие проявления дискриминации на основе внешности могут включать предубеждения в отношении кандидатов с ожирением, с татуировками, странно одетых или еще в чем-то не соответствующих господствующим эстетическим критериям общества.
В широком смысле дискриминация по внешности выражается в благосклонном отношении к тем, кого сочли более привлекательным, независимо от того, проявляется ли это сознательно или неосознанно. И, конечно, немногие люди, не говоря уже о работодателях, действительно готовы признать, что предпочтут работать с тем или иным человеком из-за его внешних данных. Разумеется, есть некоторые исключения. Например, «приятная внешность» является официальным требованием к поступающим на службу в военно-морской флот Китая — как к представителям страны. И хотя ритейлер Abercrombie & Fitch был вынужден пойти на соглашение о выплате $50 млн в связи с наймом на позиции консультантов по продажам белых кандидатов англосаксонского типа внешности, суд не запретил компании навязывать стандарты привлекательности в своей политике подбора персонала и дальше, если при этом будет соблюдаться принцип многообразия.
Хорошая новость: выявить подобную дискриминацию удивительно просто. Это означает, что любой работодатель, решивший исключить предвзятость в отношении менее привлекательных людей, вероятнее всего, сможет обнаружить ее и оценить эффективность того или иного способа ее преодоления. Теперь плохая новость: если полагаться не на данные, а на интуицию, вы вряд ли достигнете цели. В этом деле может помочь ИИ, если подойти к вопросу ответственно. Итак, как мы можем решить проблему пристрастности к красоте?
Во-первых, вы можете измерить привлекательность — как функцию собирательной обобщенной оценки внешнего вида. Представьте, что вы просите десять участников эксперимента оценить внешность или привлекательность 100 человек. Несмотря на то что параметр этот необъективный, в силу чего одного и того же человека неизбежно будут характеризовать по-разному, тем не менее красота также и не полностью субъективная категория. Поэтому большинство оценивающих, например, по 10-балльной шкале, совпадут во мнении, что тот или иной человек обладает приятной (или не очень) внешностью, независимо от принадлежности к одной или разным культурам.
Затем можно соотнести полученный балл с рядом показателей успеха, начиная от оценок на собеседовании и заканчивая рейтингами эффективности работы и данными о карьерном росте или заработной плате. Учитывая, что внешняя привлекательность редко является формальным критерием выбора одного человека вместо другого — за исключением, конечно, романтических знакомств — имеет смысл проанализировать, могут ли полученные за привлекательность баллы коррелировать с каким-либо объективным показателем карьерного успеха и по каким причинам. И здесь может помочь ИИ в качестве диагностического инструмента для прогнозирования вероятности того, что из-за своей привлекательности человек считается более эффективным в бизнесе. Немало исследований свидетельствуют, что уровень привлекательности человека предопределяет целый ряд показателей успешности в куда большей степени, чем нам бы того хотелось, если говорить о каких-то надеждах на справедливость и беспристрастность мира.
Итак, что же на самом деле нам говорит наука?
Предвзятость по причине приятной внешности существует в сфере образования: исследования показывают, что физически привлекательные студенты, как правило, получают более высокие оценки в университете, отчасти потому, что их считают более добросовестными и умными, даже если это не так. Кроме того, привлекательность помогает еще на этапе вступительных собеседований. Это согласуется с более общими выводами о хорошо известном «эффекте ореола», в силу которого привлекательные люди обычно воспринимаются как более общительные, здоровые, успешные, честные и талантливые. На самом деле метааналитические исследования показывают, что даже детей считают более умными, более честными и целеустремленными, если их находят более симпатичными, — и дети делают такие же выводы, когда оценивают внешность взрослых.
