翻訳者 | Cui Hao
査読者 | Sun Shujuan
人工知能は急速に発展していますが、私たちはまだその経験を持っていません。人工知能 (AI) とその機能の全範囲。結局のところ、AI の影響範囲と開発の見通しは依然として研究の中心を占めており、科学者は依然として AI イノベーションから新たな応用事例を見つけることに熱心です。
これまで、私たちはさまざまな場面で人工知能の応用に遭遇してきました。それは、私たちがひいきにしている企業の多くが AI テクノロジーの使用を増やしているためです。一例は、Apple の顧客が iOS フォン、スマートウォッチ、コンピュータ、テレビを使用してさまざまなアプリから情報を入手したり、電子メールを口述したり、タスクを実行したりできるようにする対話型パーソナル アシスタントである Siri です。
また、多くのブランドはチャットボットを活用して、売上を促進するだけでなく、反復的なタスクを排除することで非の打ちどころのない顧客エクスペリエンスを提供し、それによって従業員のエンゲージメント支出を増加させています。
人工知能ツールの適用率が上昇する一方で、その企業による投資も急増しています。マッキンゼーの State of Artificial Intelligence 2022 レポートによると、回答者の 52% がデジタル予算の 5% を特定しました。 % よりも人工知能に使用されます。 2018 年には、この割合は 40% でした。
人事面では、人工知能は企業が従業員の現在の役割に対する満足度を向上させ、従業員がタスクを迅速に完了できるように支援することでコストを節約できます。 . 時間とお金は不可欠な要素です。さらに、企業は AI を活用したソフトウェアを使用して何千もの応募書類をふるいにかけ、少数の経験豊富な候補者を絞り込むことで、採用活動を改善することができます。
ただし、システムが特定のグループや性別を他のグループよりも優遇する場合もありました。これは危険な傾向であり、放っておくと企業のイメージを著しく損ない、テクノロジーの利点が無効になる可能性があります。 AI 処理におけるバイアスに効果的に対処できるように、この記事ではいくつかのガイダンスを提供します。
かつて、人々は新聞の求人広告で求人情報を探し、手書きの手紙で返事をしていました。現在では、インターネット上の多くのチャネルを通じて、誰でも求人情報を入手できるようになりました。
採用は会社の最優先事項です。これは、人材派遣会社の利用が増加していることを説明しています。人工知能を使用すると、このプロセスが簡素化されるだけでなく、ドメイン自動化の可能性も広がります。 Tidio より 採用に対する人工知能の影響に焦点を当てる 調査 によると、人事担当者のほぼ 67% が、このイノベーションが採用段階にプラスの影響を与えたと認めています。
しかし、「偏見」はどうして予期せずやってくるのでしょうか？
2014 年、電子商取引大手の Amazon は、自社の採用システムに人工知能を組み込むことを選択しました。 Amazon は自動化を積極的に推進しているため、これはおおむね正しい方向への一歩とみられていましたが、何かが起こったとき、その努力は水の泡になってしまいました。採用システムでは女性候補者よりも男性候補者が有利です。
「...アマゾンのコンピューターモデルは、10年間にわたって会社に提出された履歴書のパターンを調べて応募者を精査するように訓練されていた。ほとんどの人が男性から来ているが、これは
AI における偏見は、特定の性別、グループ、宗教、その他の所属によってさまざまな形で現れる可能性があります。
AI モデルのバイアスを完全に排除することはできないかもしれませんが、バイアスを軽減できる戦略がいくつかあります。出来事が起こる確率。
次の 3 つの方法をマスターする必要があります。
スマート ツールが人間の労働者に取って代わるのではないかという懸念が高まっていますが、これを完全な乗っ取りではなくパートナーシップとして考える必要があります。また、AI 主導のツールはかなりの効率性を発揮するため、人間の監視なしで動作する必要があるという概念も修正する必要があります。
興味深いことに、人間と機械のコラボレーションはより価値があることが証明されています。 「ハーバード ビジネス レビュー」 の 研究 12 業界の 1,075 社が速度、コスト削減、利益の向上を実感したことがわかりました。
この事実を考慮すると、企業は採用活動に使用されるソフトウェアを継続的に監視する人間チームを配置する必要があります。えこひいきのリスクを軽減できます。さらに、従業員は多様な人材プールから選ばれ、すべてのグループが代表されるようにする必要があり、それによって差別が軽減されます。
人工知能アルゴリズムの確率的結果が定期的にチェックされない場合、企業のバイアス対策の取り組みが損なわれる可能性があります。深刻な打撃。アルゴリズムの定期的なチェックを組織することで、企業はモデルが公正な結果を提供することを妨げている問題を特定できます。不完全または不正確なデータは、発見したらすぐに修正する必要があります。
自動車ディーラーと同じように、さまざまな採用ソフトウェア オプションを見つけることができます。正しい決定を下すには、ベンダーが設定したメカニズムがさまざまなバイアスにどのように対処するかを理解するよう努めてください。
システムをさまざまな状況下でテストし、そのパフォーマンスを観察する必要があります。偏見はさておき、ソフトウェアの拡張性、価格、コスト削減を確認してください。優れたサプライヤーとは、基準のすべてまたはほとんどを満たしているサプライヤーです。
人工知能の発展は私たち全員にとって良いことです。車が自動で操縦および駐車できるようにすることから（ドライバーが積極的に監督する）、資格のある候補者をより短時間で見つけて採用することに至るまで、AI は採用面での利点を示しています。ただし、人間の努力に伴う間違いを避けるために、AI テクノロジーを意図的に管理する必要があります。
Cui Hao は、51CTO のコミュニティ編集者兼シニア アーキテクトであり、ソフトウェア開発とアーキテクチャの経験が 18 年、分散アーキテクチャの経験が 10 年あります。
元のタイトル: ##採用における AI バイアスに取り組むための 3 つのベスト プラクティス 、著者: Michael Akuchie
以上が採用における人工知能?偏見あるだろうよ！ 3 つの優れたプラクティスは、それを簡単に実行するのに役立ちます。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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