在当今职场招聘中，人工智能（AI）正逐渐成为筛选简历和评估求职者的重要工具。然而，这项技术也带来了一些潜在的问题，尤其是关于偏见的问题。研究表明，AI在招聘过程中可能会无意中加剧偏见，而不是消除它们。
AI在招聘领域的应用承诺了更高的客观性和效率，通过消除人为偏见，增强决策制定中的公平性和一致性。但实际情况可能并非如此。研究发现，AI在招聘中可能会微妙地，有时甚至是明显地加剧偏见。人力资源（HR）专业人员的参与可能加剧而非缓解这些影响，这挑战了我们对人工监督能够控制和调节AI的信念。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
尽管使用AI进行招聘的原因之一是它被认为更客观和一致，但多项研究实际上发现这项技术很可能存在偏见。这是因为AI从训练它的数据集中学习。如果数据存在缺陷，AI也会如此。数据中的偏见可能因支持AI的人类创造的算法而加剧，这些算法在设计中常常包含人类偏见。
研究者还采访了17位AI开发者，探讨了如何开发能够减少而非加剧招聘偏见的AI招聘系统。基于这些访谈，研究者提出了一个模型，其中HR专业人员和AI程序员将来回交换信息，并在检查数据集和开发算法时质疑先入为主的观念。
然而，研究发现实施这种模型的难点在于HR专业人员和AI开发者之间存在的教育、专业和人口统计差异。这些差异妨碍了有效的沟通、合作，甚至理解彼此的能力。HR专业人员通常接受人力资源管理和组织行为方面的培训，而AI开发者则擅长数据科学和技术。
如果公司和HR行业想要解决基于AI的招聘中的偏见问题，需要进行一些改变:
结构化培训计划:为HR专业人员实施专注于信息系统开发和AI的结构化培训计划至关重要。此培训应涵盖AI的基础知识、识别AI系统中的偏见以及减轻这些偏见的策略。
促进HR专业人员与AI开发者之间的更好合作:公司应寻求创建包括HR和AI专家的团队。这有助于弥合沟通差距，更好地协调他们的努力。
开发具有文化相关性的数据集:这对于减少AI系统中的偏见至关重要。HR专业人员和AI开发者需要共同努力，确保AI驱动的招聘流程中使用的数据是多样化的，并代表不同的人口统计群体。
制定指导方针和伦理标准:国家需要为AI在招聘中的使用制定指导方针和伦理标准，这有助于建立信任并确保公平。组织应实施促进AI驱动决策过程中透明度和问责制的政策。
通过采取这些措施，我们可以创建一个更具包容性和公平性的招聘系统，充分利用HR专业人员和AI开发者的优势。