自动化的阴暗面：揭开 AI 在招聘中的挑战
快速阅读: 《清关工作》消息，人工智能在招聘中的应用带来效率提升，但也引发偏见、透明度不足等问题。为确保公平性，需定期审计工具、保持人工监督、使用多元数据，并遵守隐私与反歧视法规。平衡技术与人性，方能优化招聘流程。
近年来，随着人工智能越来越多地嵌入招聘策略中，招聘过程持续经历着戏剧性的变革。从筛选简历到进行视频面试，人工智能承诺可以优化运营、降低成本并减少人为错误。然而，在这些优势之下隐藏着更为复杂的真实情况。人皆有过，但这并不能阻止人工智能的发展。尽管高效，人工智能可能会无意中放大偏见，使决策过程模糊不清，并将合格的候选人排除在外。随着公司倾向于自动化，考察人工智能在招聘中的潜在问题至关重要，确保技术能够增强而非破坏招聘过程中的公平性和包容性。然而，我们必须继续以开放的心态看待这些工具被用来颠覆诚实的方法和招聘流程中的方法论。
人工智能工具正被用来“深度伪造”求职者及其面试、测试与验证流程，甚至制造虚假的招聘信息来欺骗求职者；这导致了对招聘过程的信任缺失。除了所有这些悲观的预测，人工智能确实可以为招聘过程带来显著的好处，比如加快候选人的筛选速度和降低成本，但它也可能引入几个挑战和问题，包括：
**1. 偏见与歧视**
人工智能系统通常会继承训练数据中存在的偏见。如果历史招聘数据包含偏见（例如，偏向某些性别、种族或教育背景），人工智能可能会延续甚至加剧这些偏见。例如，如果训练数据主要包含成功的男性申请者，那么招聘算法可能会更青睐男性候选人。公司过去曾遇到这种情况并能够学习和适应，但当失去潜在候选人时，发现的成本是高昂的。
**2. 缺乏透明度**
许多人工智能工具作为“黑箱”运行，难以理解决策是如何做出的。这种缺乏透明度可能导致不信任，并使质疑可能不公平的决定变得困难。任何关心客户和员工的品牌都明白透明度的重要性，以便通过向利益相关者提供清晰的见解来消除疑虑。缺乏透明度的一个例子是，候选人可能因人工智能的评分而被拒绝，但无论是招聘人员还是候选人本身都不了解原因。即使是由人类进行招聘，传统上也有不少候选人不知道为何不再被视为或竞争某个职位。
**3. 对自动化的过度依赖**
过度依赖人工智能可能导致不符合严格算法配置的合格候选人被排除在外。虽然这听起来与人工智能可能依赖程序员的偏见和歧视类似，但区别在于缺乏问责制。在上传信息或设定指导方针和要求供人工智能模型遵循时，这不是一个提交后就忘记的情况。自动化过程需要监控、测试，并且需要故障排查和验证。具有非常规经验或技能的候选人可能会因为其简历不符合预定义模板而被忽略。一旦此交互在系统中完成，程序员应能够调整系统以包含那些额外参数。
**4. 数据隐私问题**
人工智能系统处理大量个人数据，引发了关于数据存储、使用和共享方式的担忧。随着网络攻击、勒索软件场景和用户数据泄露事件的增加，拥有任何包含个人身份信息存储的公司都应该在IT领域做好充分准备。由于公司对使用人工智能准备不足，黑客对此类数据兴趣浓厚，他们能够窃取并出售数据。另一个风险是，如果公司的AI工具分析候选人的社交媒体资料，可能会无意间访问或滥用敏感信息。
**5. 评估不准确**
人工智能可能会误解或过分强调某些数据点，导致候选人在评估中的假阳性或假阴性结果。人工智能只能访问编程信息并将其解释为可行的指导原则，从而实现其“成功”提示。这意味着它所创建、定义或评估的内容结果，完全基于已采纳到其模型中的信息。如果某些信息不准确或不完整，模型往往会“创造”其余部分。这就是为什么通过互联网访问的模型会被贴上警告标签，以便用户知道要验证产生的数据。视频面试中候选人的面部表情可能会被错误地解读为不参与或不诚实。
**6. 评估范围有限**
人工智能往往关注可量化的表面因素，如简历中的关键词或视频面试中的语气，这可能会忽视更深层次的品质，如创造力、适应能力或文化匹配度。人类的身体、声音、特征等仍在被整合进人工智能构建中（因此AI插图中会出现奇怪的手和牙齿）。语气、面部表情和其他因素可能会“混淆”人工智能模型，给出一个人对问题、情景或考试反应的不准确读数。候选人可能具备出色的问题解决能力，但由于简历中缺乏某些流行词汇，或者在考试、测试或面试中紧张，而被拒绝。
**7. 系统游戏化潜力**
聪明的申请人可能会调整他们的简历和申请材料，以“游戏化”人工智能系统，从而可能获得相对于更有资格但不太精通技术的候选人的不公平优势。有人使用“深度伪造”技术在面试过程中冒充候选人的情况已有先例。其他例子包括在简历中添加不必要的信息以防系统只寻找规定的关键词。过度使用关键词的想法是为了让系统超载，从而在求职者追踪系统中排名更高。
**8. 意外的法律风险**
如果候选人认为自己受到歧视或不公平对待，使用人工智能进行招聘可能导致诉讼。缺乏透明度的商业方面正在增加“风险与回报”。如果企业过度依赖人工智能，并且不关心潜在风险，当解释为什么某位候选人未被录用时，他们也不会关心展示工作。如果申请人感到受到歧视，该人工智能模型可能是因素之一，因此可用于调查。对某一特定人群的候选人过度拒绝的人工智能筛选工具可能违反反歧视法。
**9. 无法适应细微差别**
人工智能在涉及理解上下文的细微决策方面表现不佳，例如评估职业空档期或多样化的职业经历。面试过程中通常出现的问题，如果有合理答案，当使用自动化系统筛选候选人时，可能会成为淘汰因素。这些细微差别是组织必须在招聘过程中多层级参与人类的原因之一，以确保高质量的候选人不会因“系统”无法辨别影响生活的决策及其后果而被淘汰。由于照顾责任造成的简历空白期可能会被人工智能标记为危险信号，尽管这一空白与工作表现无关，这是如何一个问题可能导致聘用一位非常合格候选人的完美例子。
**应对这些挑战**
这九个挑战都可以通过适当的流程加以缓解。通过保持人类参与流程可以减少编程错误。数据隐私问题可以通过强大的网络安全团队来解决，这在当前的网络攻击气候下应该是常见的，但奇怪的是并非如此。无论是否存在减轻特定问题的因素，如果正在使用人工智能系统，应该有合格的团队准备好应对这些潜在问题。以下是公司所需采取的措施：
– 定期审计人工智能工具的偏见和公平性。
– 在决策过程中保持人类监督。
– 使用多样化的高质量训练数据集。
– 确保人工智能系统及其结果的透明度。
– 遵守数据隐私和反歧视法律。
虽然人工智能继续重塑招聘格局，但它并非没有缺陷。偏见、缺乏透明度以及对自动化的过度依赖只是可能阻碍其有效性和公平性的挑战之一。这些问题可以通过同时雇用招聘人员在申请过程中充当人类联系点和联络人的公司来平衡。组织必须保持警惕，结合人工智能的效率与人类监督的细微判断。通过积极解决这些问题，公司可以在促进公平透明招聘的同时利用人工智能的力量。关键在于找到平衡：利用技术补充而非取代招聘中的人类触感。
(以上内容均由Ai生成)
