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用心的人工智能：人工智能如何发现偏见？

大学仕 2021-10-19 16:10

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　　当今社会，具有前瞻性思维的企业，尤其是其人力资源管理团队，非常清楚人工智能和机器可以学习的好处。许多人已经开发并开始使用这些信息技术来支持他们最重要的业务市场需求，包括自动化流程、通过研究数据从企业获得洞察力以及与客户和员工互动。
　　在这个招聘广告可以轻松吸引成千上万求职者的时代，人工智能的使用对忙碌的人力资源专业人士来说是一个福音。不仅阅读这么多简历是一项非常困难的任务，无论你是在一家只发布几个不同职位信息的小公司，还是在一家拥有数百个职位的工业巨头。
　　使用人工智能阅读和评估候选人可以使工作变得更加容易和高效。
　　1.招聘真的没有偏见吗？
　　AI模型的质量取决于企业训练的数据集。亚马逊的系统是基于学生通过自己的招聘信息数据进行教学和培训。然而，由于大多数员工是男性，该算法将成功的应用程序与面向男性的单词联系起来。
　　倍罗智能能够为HR提供发展所需的候选人和人才画像，为大公司的企业管理提供新员工画像。此外，简历分析技术和知识图谱技术可以帮助人力资源部快速筛选候选人。
　　人工智能控制系统经常歧视有色人种。性别识别算法对白人男性最准确，对黑人女性最不准确。如果我们不能准确识别性别，那么我们就不能正确识别面部。
　　2.减轻挑战。
　　人力资源专业人员必须了解人工智能系统带来的挑战，以及如何缓解这些挑战。
　　首先，人力资源管理团队的发展需要批判性地考虑使用人工智能控制系统。此外，人力资源团队需要仔细审查他们的审计，以确保他们正在收集关于受保护群体的信息，包括种族和性别。然而，即使我们没有关于保护类别的明确数据，训练过程也可能产生具有不同性别或种族偏见的模型；但是，如果企业没有这样的信息和数据，就很难暴露这样的偏见。
　　Hr团队还必须知道ai能做什么和不能做什么。这些企业团队不需要知道学习算法，但他们确实需要学生知道哪些类型的偏见可以反映在培训数据中，如何将其编码到机构中，以及如何通过开发人工智能控制系统来进一步促进这些偏见。
　　3.筛选过谁的数据？
　　人力资源专业人员不是技术专家，但他们很清楚偏见和系统性问题。这种社会洞察力将有助于学生以公平和教育的方式在人力资源中使用人工智能。同时，在启动人工智能人力资源项目时，有几个关键点需要牢记，中的大多数人工智能系统可能存在偏见和不公平；人类应该做出最终的就业和人力资源决定，而不是人工智能系统；了解人工智能是如何工作的，如何放大偏见，以及如何最好地回顾其结果。

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