編譯／曲姵蓉

人工智慧革命已經開始，人們的生活、工作甚至求職都有 AI 的影子，許多企業開始引進 AI 提升供應鏈、服務、開發和HR管理的效率。AI 招募人才卻意外掀起兩方論戰，大部分人主張 AI 招募能消除人為偏見，提高決策公平與一致性，但研究指出 AI 會加劇招募偏見，人類 HR 的參與更會導致情況惡化。

▲專家強調，企業需要培訓HR資訊和AI能力，了解人工智慧系統中偏見識別以及緩解影響的策略 (Image by freepik)

AI 也會歧視

根據報導，企業招募過程使用 AI 是因為它更加公平與客觀，但如果訓練 AI 的數據有缺陷，那麼演算法與實際使用過程中也會出現缺陷或歧視問題。企業需要培訓 HR 資訊和 AI 能力，了解人工智慧系統中偏見識別以及緩解影響的策略。此外也需要收集多元數據，促進 HR 和 AI 開發人員間協作，確保訓練 AI 的數據量夠大且公正，才能打造公平的 AI 招募系統。

「刻板印象」和「偏好相似的人」

外媒訪問超過 22 位人力資源專業人士，發現 AI 招募最常出現的兩種問題是「刻板印象」和「偏好相似的人」。HR 在審核求職者時通常會帶有自己的刻板印象，例如性別、年齡或背景等，這屬於「刻板印象」；而「偏好相似的人」則是指 HR 可能會較偏愛有相似背景或興趣的求職者，並且優先錄取。HR 做出的每個選擇都會被記錄到系統中，再反過來成為訓練AI的利器，因此導致有偏見的 AI 招募審核系統。

AI 開發人員表示，在開發 AI 招募模型時，HR 跟工程師通常會反覆交換資訊，避免偏見數據產生。然而雙方在教育、專業和人口統計學皆存在差異，無法有效溝通、合作和相互理解，因此企業應加強員工訓練，聘請專家彌合 AI 開發人員與 HR 之間的鴻溝。

專家也強調，各國政府應制定 AI 招募系統的指導說明和道德標準，建立公平且透明的人才市場機制，促進 AI 驅動決策的準確性和責任。

資料來源:ABP

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本文由 科技島 授權轉載，原文〈 AI招聘也有偏見 多元數據有助改善 〉

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