채용에 인공지능이? 편견이 있을거에요! 세 가지 훌륭한 사례를 통해 쉽게 완료할 수 있습니다!

번역가 | Cui Hao

리뷰어 | Sun Shujuan

인공지능의 급속한 발전에도 불구하고 우리는 인공지능(AI)과 그 기능을 완전히 경험하지 못했습니다. 결국, AI의 영향 범위와 개발 전망은 여전히 ​​연구를 지배하고 있으며, 과학자들은 여전히 ​​AI 혁신에서 새로운 적용 사례를 찾는데 열중하고 있습니다.

지금까지 우리는 다양한 상황에서 인공지능의 응용을 접해왔습니다. 우리가 후원하는 많은 기업들이 AI 기술의 활용을 늘렸기 때문입니다. 한 가지 예는 Apple 고객이 iOS 휴대폰, 스마트워치, 컴퓨터 및 TV를 사용하여 다양한 앱에서 정보를 얻고, 이메일을 받아쓰고, 작업을 수행할 수 있게 해주는 대화형 개인 비서인 Siri입니다.

많은 브랜드도 챗봇을 활용하여 매출을 높일 뿐만 아니라 반복적인 작업을 없애고 직원의 참여도를 높이는 완벽한 고객 경험을 제공하고 있습니다.

인공지능 도구의 적용률이 높아지는 가운데, 해당 기업의 투자도 급증하고 있습니다. McKinsey의 ​​2022년 인공 지능 현황 ​​ 보고서에 따르면 응답자의 52%가 디지털 예산의 5% 이상이 인공 지능에 사용된다고 확인했습니다. 2018년에는 이 비율이 40%였다.

주의를 끄는 개선

인적 자원 측면에서 인공 지능은 기업이 직원의 현재 역할에 대한 만족도를 높이고 직원이 작업을 신속하게 완료하도록 지원하여 두 가지 필수 요소인 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 외에도 기업은 AI 기반 소프트웨어를 사용하여 수천 개의 지원서를 선별하고 경험이 풍부한 소수의 후보자를 선별함으로써 채용을 개선할 수 있습니다.

그러나 시스템이 특정 그룹이나 성별을 다른 그룹보다 선호하는 경우도 있습니다. 이는 확인하지 않고 방치할 경우 회사 이미지에 심각한 손상을 입히고 기술의 이점을 무효화할 수 있는 위험한 추세입니다. AI 처리의 편향을 효과적으로 처리하는 데 도움이 되도록 이 문서에서는 몇 가지 지침을 제공합니다.

채용의 인공지능: 알아야 할 사항

과거에는 사람들이 신문 광고에서 채용 공고를 찾고 손으로 쓴 편지로 응답했습니다. 요즘은 누구나 인터넷을 통해 다양한 채널을 통해 취업정보를 얻을 수 있습니다.

회사는 채용이 최우선입니다. 이는 채용 대행사의 사용이 증가하는 것을 설명합니다. 인공 지능을 사용하면 이 프로세스가 단순화될 뿐만 아니라 도메인 자동화 가능성도 확장됩니다. ​​Tidio​​survey​​​

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​에 따르면 거의 67%의 HR 전문가가 이 혁신이 다음에 긍정적인 영향을 미쳤다고 인정했습니다. 채용 단계.

그런데 어떻게 '편견'이 갑자기 찾아오는 걸까요?

2014년 전자상거래 거대 아마존은 채용 시스템에 인공지능을 도입하기로 결정했습니다. 이는 대체로 올바른 방향으로 나아가는 단계로 간주되었지만 Amazon은 자동화를 확고히 옹호했기 때문에 어떤 일이 발생했을 때 이러한 노력은 소용이 없었습니다. 채용 시스템은 여성 지원자보다 남성 지원자를 선호합니다.

왜 이런 일이 발생하나요? Reuters의 보고서에 따르면

…Amazon의 컴퓨터 모델은 10년 동안 회사에 제출된 이력서의 패턴을 살펴봄으로써 지원자를 조사하도록 훈련되었습니다. 이는 기술 산업 전반에 걸쳐 남성이 우세함을 반영합니다.

AI의 편견은 특정 성별, 집단, 종교, 기타 소속 등 다양한 방식으로 나타날 수 있습니다.

채용 시 AI 편견을 완화하기 위한 세 가지 모범 사례

AI 모델에서 편견을 완전히 제거하는 것은 불가능할 수 있지만 편견 사고 발생 가능성을 줄일 수 있는 전략이 있습니다.

🎜다음 세 가지 방법을 꼭 숙지해야 합니다. 🎜🎜

1. 항상 인간에게 정보를 제공하세요

스마트 도구가 인간 작업자를 대체한다는 우려가 커지고 있지만, 이를 완전한 인수가 아닌 파트너십으로 생각해야 합니다. 또한 AI 기반 도구는 상당한 효율성을 보여주기 때문에 사람의 감독 없이 작동해야 한다는 개념도 수정될 필요가 있습니다.

흥미롭게도 인간과 기계의 협업이 더 가치 있는 것으로 입증되었습니다. Harvard Business Review ​​의 ​​ 연구 ​​에 따르면 12개 산업 분야의 1,075개 기업이 속도, 비용 절감 및 수익 측면에서 개선을 경험한 것으로 나타났습니다. 이러한 사실을 고려하여 기업은 채용에 사용되는 소프트웨어를 지속적으로 모니터링할 인력 팀이 있는지 확인해야 합니다. 편애의 위험을 줄일 수 있습니다. 또한 직원은 다양한 인재 풀에서 뽑아 모든 그룹이 대표되도록 하여 차별을 줄여야 합니다.

2. AI 모델에 대한 정기 감사 실시

AI 알고리즘의 확률적 결과를 정기적으로 확인하지 않으면 회사의 편견 방지 노력에 심각한 타격을 줄 수 있습니다. 기업은 알고리즘에 대한 정기적인 점검을 구성함으로써 모델이 공정한 결과를 제공하는 데 방해가 되는 문제를 식별할 수 있습니다. 불완전하거나 부정확한 데이터는 발견 즉시 수정되어야 합니다.

3. AI 채용 소프트웨어 공급업체를 선호하고 편견을 싫어하세요.

자동차 판매점처럼 다양한 채용 소프트웨어 옵션을 찾을 수 있습니다. 올바른 결정을 내리려면 공급업체가 설정한 메커니즘이 다양한 편견을 어떻게 해결하는지 이해하려고 노력하십시오.

시스템을 다양한 상황에서 테스트하고 성능을 관찰하도록 요청해야 합니다. 편견은 제쳐두고 소프트웨어의 확장성, 가격 및 비용 절감을 확인하십시오. 좋은 공급업체는 기준의 전부 또는 대부분을 충족하는 공급업체입니다.

인공지능의 미래에 대한 견해

인공지능의 발전은 우리 모두에게 좋은 일입니다. 자동차가 스스로 조종하고 주차할 수 있도록 하는 것(운전자가 적극적으로 감독하는 경우)부터 더 짧은 시간에 자격을 갖춘 후보자를 찾고 채용하는 것까지 AI는 채용에 있어 이점을 보여줍니다. 그러나 우리는 인간의 노력과 관련된 실수를 방지하기 위한 목적을 가지고 AI 기술을 관리해야 합니다.

번역가 소개

Cui Hao, 51CTO 커뮤니티 편집자, 수석 건축가는 18년의 소프트웨어 개발 및 아키텍처 경험과 10년의 분산 아키텍처 경험을 보유하고 있습니다.

원제:

​​채용 시 AI 편견을 해결하기 위한 세 가지 모범 사례​​, 저자: Michael Akuchie

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