譯者| 崔皓
##審校| 孫淑娟
儘管人工智慧發展迅猛，但我們並沒有體驗到人工智慧（AI）及其能力輻射的全部範圍。畢竟，人工智慧影響的範圍以及發展前景仍然主導著研究工作，科學家們仍熱衷於從人工智慧的創新中尋找出新的應用案例。
目前為止，我們已經遇到了人工智慧在各種情況下的應用。這是因為我們所光顧的許多公司已經增加了對人工智慧技術的應用。例如互動式個人助理Siri，它使蘋果公司的客戶能夠透過各種應用程式獲取訊息，聽寫電子郵件，並利用iOS手機、智慧手錶、電腦和電視執行任務。
許多品牌方也在利用聊天機器人來提供無可挑剔的客戶體驗，這種方式不僅能促進銷售，還能消除重複性工作，從而提高人類員工的參與度。
就在人工智慧工具應用率上升的同時，其企業的投資也在飆升。根據麥肯錫的2022年人工智慧狀況#報告，52%的受訪者確認其數位預算的5 %以上是用於人工智慧。在2018年，這一比例為40%。
引人注目的提升在人力資源方面，人工智慧可以幫助企業提高員工對目前角色的滿意度並協助員工快速完成任務，從而節省了時間和金錢這兩個不可缺少的因素。除此之外，企業可以透過使用人工智慧驅動的軟體來篩選數以千計的申請，並篩選出少數有經驗的候選人，從而完善招聘。
然而，也出現了這個系統偏向某一特定群體或性別而非其他人的情況。這是危險的趨勢，如果不加以控制，可能會大大損害公司的形象，並否定該技術帶來的益處。為了幫助你有效地處理人工智慧處理上的“偏見”，本文提供了一些指導意見。
招募中的人工智慧：你需要知道的以前，人們在報紙的分類廣告中尋找招募訊息，並透過手寫信件的方式回應。如今，任何人都可以在網路上透過大量的管道獲得招聘資訊。
招募是一項公司優先考慮的任務。這解釋了越來越多地使用人才招聘機構的原因。使用人工智慧不僅簡化了這個過程，而且擴大了領域自動化的可能性。從#Tidio#針對人工智慧對招募影響的 #調查#中發現，近67%的人力資源專業人士承認，這種創新對招募階段產生了正面的影響。
但是，「偏見」是如何不期而至的呢？
2014年，電子商務巨頭亞馬遜選擇將人工智慧納入其招募系統。雖然這在很大程度上被認為是朝著正確方向邁出的一步，因為亞馬遜是一個堅定的自動化倡導者，但當某一現象的發生，導致先前的努力化為泡影。此招募系統更偏好男性候選人，而不是女性候選人。
為什麼會發生這種情況？路透社的一份報告顯示"......亞馬遜的電腦模型經過訓練，透過觀察10年間提交給該公司的履歷的模式來審查申請人。大多數人來自男性，這反映了整個科技行業的男性主導地位。"
人工智慧的偏見可以以多種方式表現出來，某些性別、群體、宗教和其他隸屬關係等。
減輕招募中的人工智慧偏見的三種最佳做法雖然可能無法完全消除人工智慧模型中的偏見，但有一些策略能夠減少偏見事件發生的幾率。
以下是三種必須掌握的方法。
雖然人們越來越擔心智慧工具會取代人類工人，但我們應該把這看作是一種合作關係，而不是一種徹底的接管。還有，人工智慧主導的工具應該在沒有人類監督的情況下運作，因為它們表現出相當高的效率，而這種觀念也需要修正。
有趣的是，人機協作已被證明是更有價值的。 《哈佛商業評論》#的#一項研究
發現，12個產業的1075家公司獲得了速度、成本節約和利潤的提高。
2.對人工智慧模型進行定期審計
3.光顧人工智慧招募軟體供應商，厭惡偏誤
就像汽車經銷商一樣，你會發現各種招募軟體的選擇。為了做出正確的決定，努力了解供應商設定的機制是如何解決各種偏見的。
對人工智慧未來的看法
譯者介紹
崔皓，51CTO社群編輯，資深架構師，擁有18年的軟體開發與架構經驗，10年分散式架構經驗。 原文標題：#Three Best Practices for Tackling AI Bias in Recruitment
#，作者：Michael Akuchie#########以上是人工智慧在招募領域？會產生偏見！三種優秀實踐幫你輕鬆搞定！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
