Algoritmi AI za zaposlovanje so postali izredno priljubljeni v procesih zaposlovanja podjetij, vključno s tistimi na seznamu Fortune 500. Okoli 70 odstotkov podjetij in 99 odstotkov podjetij na seznamu Fortune 500 je vključilo te algoritme v svoje postopke zaposlovanja. Kljub temu pa ti algoritmi niso brez napak in pogosto povečujejo pristranskosti, ki obstajajo v podatkih o zaposlovanju v resničnem svetu, na katerih so bili izobraženi. To je še posebej škodljivo za posameznike, ki se srečujejo s sistemsko diskriminacijo pri zaposlovanju, na primer tiste z invalidnostmi.
V prizadevanju za odpravo diskriminacije pri zaposlovanju je New York sprejel zakon Automated Employment Decision Tool Act. Ta zakon zahteva, da morajo podjetja, ki pri odločanju o zaposlovanju uporabljajo AI, prestati revizije, ki ocenjujejo pristranskosti glede na spol, raso-etnično pripadnost in presečne kategorije. Vendar zakon ne gre dovolj daleč, saj ne vključuje invalidnosti kot ene izmed kategorij vrednotenja. Ta izpust odraža nepripravljenost soočanja s pristranskostmi, ki so prisotne v algoritmičnih orodjih za zaposlovanje AI, še posebej v zvezi z vlogami invalidov.
Težava ni le v pomanjkanju ukrepov za izvajanje in standardov za kontrolo kakovosti, temveč tudi v uporu proti spremembam, ki jih kažejo algoritmi, ki poganjajo orodja za zaposlovanje AI. Ti algoritmi prepoznajo vzorce v izobraževalnih podatkih in jih uporabljajo za usmerjanje odločanja, kar vodi v pristranske rezultate. Ta pristranskost je še posebej izrazita pri kandidatih z invalidnostmi, ki so zgodovinsko izključeni iz različnih delovnih priložnosti. Preprosto vključevanje več invalidnih profilov v modele izobraževanja ni rešitev, saj raznolikost invalidnosti in trmastost algoritmov postavljata pomembne izzive.
Kandidati z invalidnostmi se pogosto soočajo s podcenjevanjem tako s strani človeških kadrovikov kot tudi z orodji za zaposlovanje AI zaradi odstopanja od strogih standardov kvalifikacij. Ti standardi, čeprav se uporabljajo kot napovedniki za prihodnji uspeh, pogosto nimajo nobenega vpliva na dejansko delovno uspešnost. Na primer, posameznik, ki je vzel odmor od dela zaradi kronične bolezni, se lahko sreča z težavami pri zagotavljanju razgovora. Medtem ko lahko človeški kadroviki izvajajo nianse in upoštevajo prilagoditve, ki jih zahteva zakon o Američanih z invalidnostmi, orodja za zaposlovanje AI sledijo diskriminatornim pričakovanjem.
Orodja za zaposlovanje AI ne samo avtomatizirajo kršitve zakona o Američanih z invalidnostmi, temveč uvajajo nove oblike preglednosti in diskriminacije. Ta orodja poskušajo meriti osebnostne lastnosti kandidatov in delovno uspešnost na podlagi dejavnikov, kot so njihova uspešnost pri video igrah ali posnetkih. Vendar te ocene pogosto ne upoštevajo edinstvenih izzivov, s katerimi se srečujejo invalidne osebe. Na primer, tehnologija analize videoposnetkov se lahko bori pri prepoznavanju obrazov oseb, ki niso bele barve, in tistih z invalidnostmi, ki vplivajo na njihov videz. Poleg tega ta orodja morda napačno tolmačijo mentalne sposobnosti in čustva, kar dodatno podpira diskriminacijo.
Prizadevanja za odpravo teh pristranskosti v orodjih za zaposlovanje AI prek revizij so nezadostna. Prirojene pristranskosti v teh algoritmih ni mogoče izkoreniniti le s preverjanjem. Da bi zagotovili poštenost in preprečili diskriminacijo pri zaposlovanju, morajo podjetja uporabiti bolj celovit pristop, ki presega le algoritemske revizije. Prepoved uporabe orodij za zaposlovanje AI pri odločanju o osebju morda bo potrebna, da se prekine vzdrževanje pristranskosti.
Zakonodajalci v New Yorku bi morali dati prednost odpravi orodij za zaposlovanje AI namesto sprejemanja zakonov, ki zagotavljajo polovične rešitve. S tem, ko se izognejo klicu za prepoved, podaljšujejo in poslabšujejo diskriminacijo pri zaposlovanju, ki jo povzroča AI, zlasti za iskalce zaposlitve z invalidnostmi. Čas je, da zakonodajalci podjetja postavijo pred odgovornost in dajejo prednost pošteni in nepristranski obravnavi vseh prijavnikov.
Pogosta vprašanja in odgovori (FAQ)
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com