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人工智能准备好迎接伟大的重新招聘了吗

在见证了自大萧条以来失业率达到前所未有的水平的一年之后,大招聘即将来临——人工智能可能会在其中发挥重要作用。雇主,尤其是那些需要快速大量招聘的雇主,正在转向人工智能驱动的技术,例如简历筛选程序、自动面试和移动招聘应用程序,以重建他们的劳动力。对于因当前局势而流离失所的数百万员工而言,这些技术可能意味着快速回到工作场所。对于因大流行而关门的企业而言,这些技术是恢复盈利的有效途径。

但是,在正常经济条件下,确保以无偏见的方式设计和部署招聘技术是一项挑战——而 COVID 经济远非正常。除非雇主谨慎使用这些技术,否则大流行对劳动力造成的人口结构扭曲可能会继续存在。

许多研究,包括世界经济论坛的 2020 年未来就业报告,都记录了大流行加剧全球工作场所不平等的方式。例如,在大流行的早期阶段,世界各地的女性失业率高于男性;年轻人的失业率一直高于老年工人。在美国,劳工部的研究表明,有色人种受到大流行的影响不成比例。事实上,非裔美国人和拉丁美洲人的失业率一直比白人高出几个百分点,即使美国人开始以创纪录的数字重新进入劳动力市场,这种趋势仍然存在。

虽然人工智能有可能消除招聘中的偏见,但如果使用不当,它也会成倍增加不平等。这是因为人工智能的工作方式:算法将来自有限数据集的信息关联起来,以便对求职者做出预测。算法的预测与它所依赖的数据集一样可靠。如果算法的训练数据包含雇主当前的劳动力,它可能只是复制现状。如果当前的劳动力主要由同一种族、性别或年龄组的员工组成,这可能会出现问题,因为招聘算法可能会自动筛选出不具有相同特征的求职者。

广为人知的算法招聘出错的例子说明了人工智能如何反映和放大统计偏差。例如,几年前亚马逊测试了一个简历筛选程序,其训练数据包括属于公司现有员工的简历,以及过去十年提交给公司的简历。使用机器学习,该程序能够识别数据集中的模式,然后使用这些模式根据简历对新申请者进行评分。然而,由于数据集中的大部分简历属于男性,程序开始自动将带有表明申请人是女性的单词组合的简历降级。

简而言之,不平衡的投入会导致不平衡的产出,当雇主试图建立大流行后的劳动力时,这可能尤其成问题。在美国,COVID 劳动力中的非裔美国人较少,拉丁裔较少,亚洲人较少。因此,如果招聘计划以我们的例子对待性别的方式对待种族,少数族裔可能会被排除在他们有资格获得的就业机会之外。反过来,根据我的机构平等就业机会委员会执行的法律,这可能会导致美国雇主承担法律责任。

根据美国法律,雇主无需故意歧视以从事被禁止的招聘行为。表面上中立的招聘政策如果对某些群体产生不同的影响,则可能违反联邦法律。因此,使用人工智能做出招聘决定的雇主必须了解该技术的运作方式。雇主应该向供应商询问培训数据的稳健性、偏见的缓解以及产生不同影响的可能性。简而言之,他们应该确切地了解他们正在购买什么以及它是如何工作的。“一劳永逸”的方法根本行不通。

从历史上看,经济衰退加速了公司投资于自动化的速度。COVID经济衰退也不例外。大流行不仅改变了人们的工作方式,还改变了公司的招聘方式。支持人工智能的招聘计划有可能成为全球从 COVID 复苏的重要组成部分。作为一名有义务保护美国所有工人公民权利的官员,我致力于确保人工智能不会失去这种潜力。

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