AI能否在未来的多元化非二元性劳动力中拯救我们

招聘偏见阻碍了少数族裔和女性申请者，特别是在技术行业，白人和亚洲男性占据了大部分工作。因此，初创公司和大公司都试图利用人工智能等新兴技术来改善招聘流程。但是，随着越来越多的申请人认定不止一个种族或两种性别，这些努力可能会变得更具挑战性。价值1000万美元的多元化人力资源软件初创公司Atipica的首席执行官LauraGómez周一在加利福尼亚州半月湾举行的福布斯首席信息官峰会上表示，她公司的算法“让我们能够理解汇总简历数据，人口普查，劳工部和平等就业机会委员会(EEOC)的数据，以预测谁在劳动力。“

“在多样性和包容性方面存在很多数据缺口，”Gómez说。“它必须是自我报告，很多人不喜欢自我报告。我们正在努力填补这些空白，并确保领导者了解这些差距在哪里。“在招聘中使用人工智能的努力已经出现了一些不景气：去年，在高管们意识到该计划正在惩罚女性简历之后，亚马逊建立一个使用人工智能选择最佳候选人的工具的内部项目被搁置。亚马逊招聘人员无法使用该工具评估候选人。据路透社报道，原因是人工智能系统根据亚马逊过去的招聘模式自学了最成功的候选人是男性。

LinkedIn在其系统中拥有6亿用户，他们意识到其招聘算法面临着招聘人员的潜在候选人，他们面临着复合招聘偏见的风险。去年它推出了代表性结果，这是对其算法的改变，确保AI不会引入偏见，例如在搜索结果中显示的男性候选人数多于可用的申请人数量。

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“有可能创建有偏见的系统。我们希望确保这种偏见不会失控，“LinkedIn的产品，人才解决方案和职业生涯副总裁John Jersin谈到了该公司的软件。“我们可以使用技术来影响人们，以减少结果的偏见。”

左起：福布斯媒体的劳拉曼达罗;Laura Gomez，Atipica;John Jersin，LinkedIn;和Vaya Consulting的Nicole Sanchez参加福布斯首席信息官峰会

福布斯传媒

Jersin说，LinkedIn围绕多样性的努力“始于性别，因为它是最容易获得重要数据集的人。这是一个50/50的分裂。“

根据Vaya Consulting的创始人兼管理合伙人Nicole Sanchez的说法，LinkedIn的大多数用户可能会参与性别二元组，但对于即将到来的员工来说可能并非如此，该公司负责领导财富500强企业进行多元化和包容性培训。

“在沿海居民身份确定为Gen-Z的人中，有50%的人会考虑他们的性别，并在非二元性别的某个地方找到某个地方。对于下一组工人来说，尽管我们想要为简单的性行为而努力，但性别却越来越有意义，“桑切斯说。

招聘现有的劳动力而不是即将到来的劳动力可能会导致招聘专业人员加剧偏见，从而使有缺陷的系统永久化。

根据Kapor中心2018年的一项研究，虽然21%的计算机科学学士学位是Black或Latinx，但他们只占技术人员中技术员工的10%。

“正在发生的事情是人们正在使用LinkedIn，看着图片和猜测，”桑切斯说。“有些法律规定你不能在路上问别人他们的种族和性别，但是我们目前正在使用的代理人巩固了我们旧的破坏系统，相互看待并假设。随着Gen-Z进入劳动力市场，我将越来越错。“

尽管人类已将自己的偏见融入人工智能和机器学习模型，但另一个挑战是这些系统与他们所依据的数据一样好。桑切斯不相信技术可以完全解决招聘偏见。

“在接下来的十年中，我们将成为一个拥有大多数有色人种的国家，我们的系统尚未做好准备，”桑切斯说。“尽管我们想要确定数据，但由于我们的数据驱动解决方案，我们的数据是错误的。我们必须做的一些工作必须由人类引导。“