人工智能 （AI） 革命已经开始，几乎蔓延到人们职业和个人生活的方方面面，包括招聘。
昆士兰大学管理学高级讲师阿里·因特扎里、梅西大学高级数据分析师梅丽卡·苏莱曼尼等研究表明
人工智能（AI）已经开始改变我们的工作和生活——尤其是在招聘方面。
艺术家可能担心他们的作品会被侵犯版权或被取代，但企业越来越意识到，AI能在供应链管理、客户服务、产品开发和人力资源（HR）管理等领域提高效率。
很快，所有企业都会面临使用AI的压力。但AI的本质——它的编码过程和背后的筛选机制——意味着人类的偏见可能会被嵌入其中。
我们研究了AI在招聘中的应用，这个领域已经广泛使用AI来自动筛选简历并对求职者的视频面试进行评分。
AI在招聘中的承诺
AI在招聘中承诺通过消除人为偏见和提高决策的公平性和一致性，实现更大的客观性和效率。
但我们的研究表明，AI可能会微妙地——甚至明显地——加剧偏见。人力资源专业人员的参与可能会使这些影响更严重，而不是减轻。这挑战了我们对人类监督可以控制和调节AI的信念。
放大“人为偏见”
虽然使用AI进行招聘的原因之一是它应该更客观，但多项研究发现，这项技术实际上非常可能存在偏见。这是因为AI从用于训练它的数据集中学习。如果数据有缺陷，AI也会有缺陷。
支持AI的算法可能会使数据中的偏见更严重，因为这些算法在设计中通常包含人为偏见。
在对22位HR专业人士的采访中，我们发现了招聘中的两种常见偏见：“刻板印象偏见”和“类似我偏见”。
“刻板印象偏见”是指决策受到对某些群体的刻板印象影响时，例如更倾向于同性别的候选人，导致性别不平等。
“类似我偏见”是指招聘人员更喜欢与自己有相似背景或兴趣的候选人。
这些偏见嵌入到历史招聘数据中，然后用于训练AI系统。这导致了有偏见的AI。
因此，如果过去的招聘实践有利于某些人口统计数据，AI将继续这样做。减轻这些偏见具有挑战性，因为算法可以根据其他相关信息中的隐藏数据推断个人信息。
例如，在男性和女性服兵役时间不同的国家，AI可能会根据服役时间推断性别。
这种持续存在的偏见凸显了仔细规划和监控的必要性，以确保人类和AI驱动的招聘过程的公平性。
人类能帮忙吗？
除了HR专业人士，我们还采访了17位AI开发人员。我们想研究如何开发一个AI招聘系统，以减轻而不是加剧招聘偏见。
根据访谈，我们开发了一个模型，在这个模型中，HR专业人士和AI程序员在检查数据集和开发算法时将会交换信息并质疑对方的想法。
然而，研究结果表明，实施这种模式的困难在于HR专业人士和AI开发人员之间存在的教育、专业和人口统计学差异。
这些差异阻碍了有效的沟通、合作，甚至相互理解的能力。虽然HR专业人士传统上接受过人员管理和组织行为方面的培训，但AI开发人员擅长数据科学和技术。这些不同的背景在一起工作时会导致误解和错位。在新西兰等较小的国家实施时也将带来麻烦，因为这些国家的资源有限，专业网络也不太多样化。
面对机器人的审视和评判，我们该如何见招拆招、脱颖而出？
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