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擔心面試時因主觀與偏好錯失好人才?用AI幫企業把關

  • 李逸涵
AI的應用能降低招募過程中的人為偏誤。法新社

招募人員在招聘過程中往往容易有「成見」,偏好選擇名字及教育背景聽起來正常的人。「招募人才的過程是非常主觀的。」領導力發展技術平台CorpU的執行長Alan Todd表示,人們往往在無意識的偏見下挑選自己喜歡的人。

而人工智慧(AI)技術的介入將可以消除這些偏見。Entelo和Stella.ai等公司透過機器學習來評估工作所需的技能,進一步媒合候選者與職位;而不是依照人為判斷。這些公司應用這項技術,並不只是為了找到更合適的人才,更是為了把握住在過去遴選機制中因人為偏誤被淘汰的候選人。

「Stella演算法評估應試者的唯一指標為各方面的能力。」創辦人Rich Joffe表示,該演算法根據我們輸入的指標進行匹配。如技能、產業、公司等級等,這得以減少偏見的發生。

AI也被用於內部人才的培訓。CorpU與密西根大學羅斯商學院共建了一個為期20週的在線課程,透過機器學習的方式,篩選出具潛力的員工。Todd表示,那些排名最高的人往往不是已經握有升遷機會的人,而是在評選過程中容易被淘汰的內向者。

康乃爾大學(Cornell University)資訊科學系研究機器學習公平性的助理教授Solon Borocas表示,人為決策非常糟糕。同時警告,不該高估技術的中立性。

Borocas的研究發現,招聘機制中的機器學習可能產生如同人臉辨識一般的無意識歧視。演算法可能蘊含工程師的個人價值,或是偏向大數據中佔多數的特質或是技能。如果用於機器學習的數據中,排除了特定類型的候選者,那這套系統將對那些候選者非常不利。

公司能透過採取一些手段以減少AI帶來的偏見。如AI招聘創業公司Pymetrics讓工程師檢視演算法,看看它是否偏好特定性別或種族。Stella同樣要求工程師檢視演算法。該公司創辦人Joffe表示,沒有任何一種演算法毫無偏頗,但我相信它絕對比人類公正許多。

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