연구에 따르면 AI 도구는 채용 편견에 제한적인 영향을 미칩니다.

케임브리지 대학 연구진은 저널 'Philosophy & Technology'에서 "인터뷰 편견 등의 문제를 해결할 수 있는 새로운 방법에 대한 관심이 높아지고 있다"고 밝혔습니다. 애플리케이션 측정항목은 여전히 ​​"의사과학적" 수준에 있습니다.

일부 인적 자원 전문 조직은 AI 기술이 편견에 맞서 싸울 잠재력이 있다고 언론에 말한 적이 있습니다.

500명의 HR 전문가를 대상으로 한 2020년 국가 간 설문 조사에 따르면 실무자의 거의 4분의 1이 AI를 사용하여 "인재 선택을 자동화"하고 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 편견을 줄이기 위한 이러한 노력은 이뤄지지 않는 것으로 보입니다. 캠브리지 대학교 젠더 연구 센터의 박사후 연구원은 인터뷰에서 이 문제는 완전히 "헛소리"라고 말했습니다.

그녀는 이렇게 설명했습니다. “이러한 도구는 단순히 직업 관련 특성을 식별하도록 훈련될 수도 없고 채용 과정에서 성별 및 인종 요인을 제거할 수도 없습니다. 왜냐하면 인간은 항상 직원이 좋은지 여부가 성별과 관련이 있다고 믿기 때문입니다. , 정체성과 인종은 본질적으로 연결되어 있습니다.”

연구에 따르면 일부 회사에서는 도구 자체에서도 문제를 발견하고 있습니다. 2018년 아마존은 AI 기반 채용 엔진 개발을 포기하겠다고 발표했는데, 이는 이력서에서 성별을 감지하고 여성 지원자를 차별하는 것으로 밝혀졌기 때문이다.

"현대 골상학"

연구원들은 "후보자의 말과 몸짓의 세부 사항을 분석"할 수 있는 도구에도 특별한 주의를 기울입니다. 이러한 미묘한 요소는 주제가 특정 직위의 요구 사항을 충족하는지 여부도 반영할 수 있다고 합니다. .

연구 공동 저자인 Eleanor Drage 박사는 이러한 유형의 비디오 및 이미지 분석 기술이 "과학적 근거가 없다"고 인정하고 이를 두개골 모양에 의존하여 성격과 지능을 추론하는 잘못된 이론인 "현대 골상학"이라고 일축했습니다.

그녀는 "그들은 얼굴 관찰을 통해 서로의 성격을 이해할 수 있다고 생각합니다. 이 아이디어는 테스트 도구만큼 신뢰할 수 없습니다. AI는 얼굴을 '보고' 진정한 내면을 볼 수 없습니다."

스크린샷 캠브리지 도구

연구원들은 또한 6명의 컴퓨터 과학 학생과 협력하여 소위 "빅 5" 성격 특성을 기반으로 후보자 사진을 평가하는 AI 채용 도구의 단순화된 버전을 구축했습니다.

• 접근 가능
• 외향성
• 개방성
• 책임감
• 신경증

하지만 최종 평가는 여전히 다양한 비관련 변수의 영향을 받습니다.

Drage는 다음과 같이 썼습니다. "이러한 도구를 사용하면 이미지의 대비/밝기/채도를 조정하여 AI가 도출한 캐릭터 결론이 변경되는 것을 볼 수 있습니다."

The Register에서는 다른 설문조사에 언급했습니다. 도 비슷한 결론을 얻었습니다.

독일의 한 공영 방송사는 영상에서 안경이나 머리 스카프를 착용하는 것도 후보자의 최종 점수에 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다.

Chartered Institute of Personnel and Development의 Hayfa Mohdzaini는 조사에 따르면 기업 고용주 중 8%만이 AI 기술을 사용하여 구직자를 선별하는 것으로 나타났습니다.

“AI는 실제로 후보자 인재 풀의 전체 규모를 늘려 조직의 다양성 수준을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 그러나 규칙과 교육 데이터가 불완전하거나 부정확할 경우 우수한 후보자를 많이 놓칠 수도 있습니다.

She The 요약: "현재 후보자의 음성 및 신체 언어를 분석하는 데 사용되는 AI 소프트웨어는 아직 초기 단계에 있으며 이는 물론 엄청난 기회를 포함하지만 위험도 동반합니다."

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