物理科技生物学-PHYICA

研究:人工智能技术不是雇佣最好员工的灵丹妙药

科学新闻 2022-10-09 00:04:14

作者:莱斯大学艾米·麦凯格 信用:Pixabay/CC0公共领域 越来越多的公司正在使用人工智能技术来雇佣最优秀的员工,但莱斯大学的一项新研究警告称,人工智能技术可能会引入偏见,忽视求职者的重要特征

该研究探讨了依赖人工智能技术和机器学习算法的人员选择工具所带来的科学、法律和伦理问题

作者弗雷德·奥斯瓦尔德,莱斯大学心理科学系教授;南希·蒂平斯

蒂平斯集团有限责任公司和独立研究员S

莫顿·麦克菲尔回顾了这项技术的使用

奥斯瓦尔德说,人工智能技术——包括游戏、视频面试和数据挖掘工具——可以节省求职过程和筛选潜在员工的时间

但他认为这些工具的有效性值得怀疑

例如,他说人工智能技术可能会忽视与成功表现、团队合作和提高多样性相关的个性特征和工作相关技能

“以游戏为例,还记得孩子们是如何逃避考试、热爱游戏的吗?”奥斯瓦尔德说

“同样的想法也适用于招聘,希望能吸引求职者玩游戏,游戏数据至少能和传统的就业测试一样有效。”

毫无疑问,游戏很吸引人,但是我们需要更多的数据来证明游戏作为招聘环境中的选择工具的有效性

" 在招聘过程中使用机器学习也引发了对可及性和多样性的担忧

奥斯瓦尔德说:“举个例子,求职者通过视频面试,然后他们的数据通过机器学习算法进行评分。”

“它可能会出现与工作相关的特征,如对工作知识或责任心的反应

但我们现在高度意识到,机器学习算法也可能会获得许多与工作无关的附带特征,如语调、手势和面部表情

" 奥斯瓦尔德指出,如果申请人属于少数群体或有残疾,算法可能没有那么多关于这些群体的数据来理解和判断他们的独特才能,这可能会限制招聘过程中的多样性

最后,这项研究表达了对雇主审查不属于员工申请包的信息的严重道德关切

过去,求职者可以更仔细地管理潜在雇主审查的材料,但现在,机器技术可以在互联网上挖掘不相关的材料

奥斯瓦尔德说:“仅仅因为组织可以在互联网上挖掘申请人的信息,并不意味着他们应该这样做。”

“与此相关的是,我们现在看到申请人的隐私和公平问题开始影响组织政策以及州和联邦法律

" 奥斯瓦尔德和他的同事们希望这项研究能为那些建造和使用这项技术的人发出行动号召,让研究人员参与评估债务、风险和其他相关问题

“基于人工智能的人事选择工具的科学、法律和伦理问题:行动呼吁”出现在最近一期的《人事评估和决策》中

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