Поскольку компании бесконечно стремятся к эффективности, появление машинного обучения в сфере управления человеческими ресурсами породило как возможности, так и этические дилеммы. Одним из примечательных примеров является случай Amazon, который в 2014 году начал амбициозный проект по автоматизации своего процесса найма, используя искусственный интеллект.
Для упрощения найма AI-система Amazon была разработана для оценки резюме и выявления наиболее перспективных кандидатов. Однако это внедрение автоматизации на основе AI сопровождалось неожиданными предвзятостями, что в конечном итоге привело к намеренному отстранению женщин-заявительниц. Например, алгоритм снижал резюме, содержавшие фразы вроде «капитан женского шахматного клуба», поучившись на наборе данных, где преобладали прошлые успешные наймы мужчин.
Осознание того, что AI отражает встроенные предубеждения в данных о найме, побудило Amazon отказаться от проекта в 2015 году, подчеркивая приверженность равенству на рабочем месте и представительству всех групп.
Несмотря на неудачу, перспектива применения AI в сфере найма остается захватывающей. С ускорением практик удаленного найма во время пандемии COVID-19 системами AI все чаще используются для анализа огромного числа заявок. Предприятия, такие как Vodafone, якобы применяли такие технологии для просмотра более 100 000 заявок на 1 000 позиций. Кроме того, потенциал AI простирается на оценку психологических и эмоциональных черт во время видеоинтервью, что все чаще становится практикой в эпоху пандемии.
Тем не менее, на зависимость AI от прошлых данных для принятия решений указывается критическая важность решения проблемы «мусор на входе, мусор на выходе», чтобы обеспечить этическое применение в сфере найма. В таком цифровом ландшафте важность бдительности против нарушений прав человека — и обеспечение устранения дискриминационных практик — не может быть недооценена.
Важные вопросы и ответы:
1. Какова этическая дилемма, связанная с использованием AI в найме?
Этическая дилемма происходит от потенциала AI удерживать и усиливать существующие предубеждения. Если исторические данные, используемые для обучения систем AI, содержат предвзятости — например, предпочтение определенного пола или этнической принадлежности из-за прошлых практик найма — то AI может унаследовать и далее распространять эти предвзятости, несмотря на намерения быть объективным и справедливым. Это приводит к обсуждениям о необходимости этических рамок и регулирования для предотвращения дискриминации в найме.
2. Как можно решить предвзятости в системах AI для найма?
Решение проблемы предвзятостей AI требует многоаспектного подхода. Это может включать диверсификацию обучающих данных, улучшение прозрачности алгоритмов, постоянное отслеживание предвзятостей и включение контроля со стороны людей в процесс принятия решений. Привлечение экспертов по этике и разнообразных заинтересованных сторон на этапах разработки и внедрения инструментов AI для найма также критично для предотвращения дискриминации.
3. Каковы потенциальные преимущества и недостатки использования AI в найме?
Преимущества:
— Эффективность: AI может быстро обрабатывать и анализировать большие объемы заявок.
— Единообразие: AI может предложить стандартизированную оценку кандидатов на основе заранее определенных критериев.
— Инсайты из данных: AI может выявлять инсайты из данных, которые могли бы ускользнуть от человеческих оценщиков.
Недостатки:
— Предвзятость: AI может поддерживать существующие предвзятости, присутствующие в исторических данных о найме.
— Прозрачность: Процессы принятия решений AI могут быть непрозрачными, что затрудняет понимание причин принятия определенных решений.
— Человеческое влияние: AI может не обладать способностью полностью понимать тонкости человеческого поведения и взаимодействия, что может быть критично при оценке подхода кандидата.
Ключевые проблемы и споры:
Одной из ключевых проблем является напряженность между эффективностью, которую обещает AI для найма, и справедливостью и этическими соображениями, которые она должна соблюдать. Существует спор о том, кто несет ответственность за решения AI, где «черный ящик» некоторых систем AI может затруднить определение ответственности при возникновении предвзятостей. Еще одной проблемой является обеспечение соответствия AI систем юридическим стандартам, касающимся недискриминации в сфере трудоустройства.
Связанная ссылка:
Для получения информации о AI и этике, посетите IEEE, профессиональную организацию, посвященную продвижению технологий в интересах человечества, которая занимается установлением отраслевых стандартов, включая те, касающиеся этических соображений в области AI.