Hvad vil en robot gøre ud af dit cv? Bias-problemet med at bruge AI i jobrekruttering

Kunstig intelligens (AI) bliver i stigende grad brugt i jobrekruttering, lige fra scanning af CV'er og ansøgninger til afholdelse af interviews. Selvom kunstig intelligens kan tilbyde mange fordele, udgør den også potentielle risici, herunder indførelsen af ​​skævhed og diskrimination.

Hvordan AI kan introducere bias i jobrekruttering

AI-systemer er kun lige så objektive som de data, de er trænet på. Hvis træningsdataene indeholder partisk information, vil AI-systemet lære og opretholde disse skævheder. For eksempel, hvis et AI-system trænes på et datasæt af cv'er, der er mere tilbøjelige til at komme fra hvide mænd, kan det lære at forbinde visse egenskaber med succes, såsom at være mand og hvid, og kan være mindre tilbøjelige til at anbefale kvalificerede kandidater som ikke er hvide mænd.

AI-systemer kan også introducere bias gennem deres design. For eksempel kan et AI-system, der bruger naturlig sprogbehandling til at analysere cv'er, være mere tilbøjeligt til at fortolke sprog, der er almindeligt i mandlige cv'er, som værende et udtryk for kompetence, mens det tolker sprog, der er almindeligt i kvindelige cv'er, som værende tegn på manglende selvtillid.

Konsekvenserne af bias i jobrekruttering

Bias i jobrekruttering kan have en række negative konsekvenser, herunder:

* Reduktion af mangfoldigheden af ​​arbejdsstyrken. Hvis AI-systemer er forudindtaget mod bestemte grupper af mennesker, er der mindre sandsynlighed for, at disse grupper bliver ansat, hvilket kan føre til en mangel på mangfoldighed i arbejdsstyrken.

* Fremme illoyal ansættelsespraksis. Bias i AI-systemer kan føre til, at kvalificerede kandidater bliver afvist til job, simpelthen fordi de ikke passer til formen for, hvad AI-systemet leder efter.

* Underminere tilliden i ansættelsesprocessen. Hvis kandidater mener, at ansættelsesprocessen er forudindtaget, kan de miste tilliden til systemet og være mindre tilbøjelige til at søge job.

Afbødning af risikoen for bias i AI-drevet jobrekruttering

Der er en række trin, der kan tages for at mindske risikoen for bias i AI-drevet jobrekruttering, herunder:

* Brug af forskellige træningsdata. De træningsdata, der bruges til at træne AI-systemer, bør være så forskellige som muligt, herunder kandidater af forskellige køn, racer, etniciteter og baggrunde.

* Revision af AI-systemer for bias. AI-systemer bør regelmæssigt revideres for bias for at identificere og adressere enhver diskriminerende praksis.

* At give menneskelig tilsyn. AI-systemer bør ikke bruges til at træffe ansættelsesbeslutninger uden menneskeligt tilsyn. Mennesker bør gennemgå anbefalingerne fra AI-systemer og træffe de endelige beslutninger om, hvem de skal ansætte.

Ved at tage disse skridt kan organisationer være med til at sikre, at AI bliver brugt på en retfærdig og upartisk måde i jobrekruttering.