导读现在，随着黑人生活问题运动激发了有关劳动力中歧视和公平问题的新讨论，许多初创公司试图表明，由人工智能驱动的招聘工具实际上可以在减轻
现在，随着“黑人生活问题”运动激发了有关劳动力中歧视和公平问题的新讨论，许多初创公司试图表明，由人工智能驱动的招聘工具实际上可以在减轻人为偏见方面发挥积极作用，并有助于招聘过程更公平。
这些公司声称，通过精心设计和训练其AI模型，他们能够在招聘流程中专门解决各种系统性偏见。这不是一个简单的任务：AI算法有很长的历史的不公平有关性别，人种和种族。这些公司采用的策略包括清除应用程序中的识别信息，依靠匿名面试和技能测试，甚至调整职位的措辞以吸引尽可能多的应聘者。
这些公司之一就是GapJumpers，它为申请人提供了一个平台，供他们进行旨在评估与工作相关技能的“盲目试镜”。这家位于旧金山的初创公司使用机器学习技术对每个候选人进行评分和排名，而不包含任何个人身份信息。联合创始人兼首席执行官Kedar Iyer表示，这种方法有助于减少对简历的传统依赖，而简历作为培训数据的来源“充满了偏见”，并避免了通过自动招募扩大规模而无意识地复制和传播这种偏见。
这种减少歧视的刻意做法可能会鼓励更多公司尝试AI辅助招聘。随着“黑人生活问题”运动获得广泛支持，GapJumpers看到了来自潜在客户的询问。艾耶斯说：“我们看到各种规模的公司都对改善其多元化工作越来越感兴趣。”
人与人之间的人工智能
亚马逊性别偏爱的AI的另一个教训是，仅关注系统的设计和培训是不够的：AI软件几乎总是需要不断的人工监督。对于开发人员和招聘人员而言，这意味着他们不能盲目地信任AI驱动工具的结果-他们需要了解其背后的流程，不同的培训数据如何影响其行为并监控偏见。