近年来，由于人工智能（AI）技术的快速发展，招聘领域发生了重大转变。

人工智能彻底改变了招聘流程的许多方面，提供了创新的工具和解决方案，可实现工作流程自动化、增强决策制定并改善候选人体验。

人工智能对招聘的影响有一些令人印象深刻的统计数据。

令人震惊的是，96% 的高级人力资源专业人士认为人工智能将极大地增强人才的获取和保留。 此外，86.1％的使用人工智能的招聘人员确认它加快了招聘流程，这证明了其效率和节省时间的能力。

在招聘中采用人工智能的情况非常普遍，至少 73% 的公司投资招聘自动化以优化人才招聘工作。 85% 的招聘人员发现人工智能在招聘实践中很有用，这一趋势得到了强化。

然而，当我们拥抱这种变革性技术时，我们还必须解决人工智能在招聘中的道德问题。 虽然人工智能提供了许多优势，但它也带来了必须小心应对的挑战和潜在陷阱。

在这篇博客中，我们将探讨人工智能在招聘中的复杂性，考虑其潜力，并强调在其实施中道德考虑的重要性。

资料来源： Zappyhire

在深入研究道德影响之前，我们首先要明确人工智能在招聘中的定义和范围。

人工智能在招聘中的应用范围有哪些？

在就业方面，这可以是任何东西，从根据您的具体要求推荐候选人的算法（例如，“我想要在谷歌或亚马逊等公司工作过的人”）一直到视频面试软件或聊天机器人，通过询问他们过去的经验和技能组合来为您筛选候选人。

基于人工智能的招聘软件在人力资源部门中变得越来越普遍，通常被称为“人力资源技术”或“人才技术”。 让我们看一下其中的一些。

招聘流程中使用的人工智能工具类型

从简历筛选和候选人匹配到视频面试和偏见检测，人工智能工具能够自动执行耗时的招聘任务，并优化每个人（包括候选人）的整体招聘体验。

1.简历筛选与解析

招聘的初始阶段之一涉及审查大量简历。 由人工智能驱动的简历筛选和解析工具可以快速分析简历，提取相关信息，并根据您预定义的标准识别最佳候选人。

这减轻了您的负担，使您能够专注于人才招聘的更具战略性的方面。

2. 候选人匹配及排名

基于人工智能的候选人匹配和排名工具利用考虑各种因素（例如技能、经验和文化契合度）的算法来识别每个职位最合适的候选人。

这可以节省时间并提高您将遇到的候选人的质量。

3. 视频面试和面部分析

近年来，视频面试越来越受欢迎，为候选人和招聘人员提供了便利。

由人工智能驱动的视频面试工具超越了单纯的视频会议，通过分析面部表情、语气和肢体语言，可以更深入地了解候选人是否适合某个职位。

然而，平衡此类分析的好处与隐私问题和潜在偏见非常重要。

4. 偏差检测和缓解

人工智能擅长通过消除决策中的人类主观性来消除招聘中的偏见。 机器学习算法可以检测并减少职位描述、候选人评估和选择过程中的偏见。

然而，虽然人工智能确实正在减少招聘中的偏见，但人类仍然会影响它。 完全消除偏见是一个遥远的目标。 在招聘中道德地使用人工智能意味着促进公平和包容性，并努力打造多元化的员工队伍——这是人工智能正在进行的工作。

资料来源： Zappyhire

了解人工智能招聘系统中的偏见

算法偏见是人工智能招聘系统中的一个关键问题，因为它可能会延续不平等并导致歧视性结果。 检查偏见的来源和表现形式，以有效解决您的问题。

我们来谈谈人工智能招聘系统中存在偏见的两个关键方面：有偏见的训练数据和偏见的不同表现形式。

有偏见的训练数据和持续存在的不平等

人工智能招聘系统中偏见的主要来源之一是有偏见的培训数据。

人工智能算法从历史数据中学习，这些数据反映了现有的社会偏见和不平等。 如果训练数据主要代表特定人群或表现出不公平的模式，人工智能系统可能会在其决策过程中延续这些偏见。

例如，如果用于训练人工智能系统的数据集主要包含特定人群的简历，则算法可能会无意中偏向该人群中的候选人，从而导致排除其他合格的个人。 确保您使用多样化且具有代表性的训练数据以减少偏见。

人工智能系统中偏见的表现

您必须了解招聘系统中偏见的各种表现方式，以便有效地解决它们。 让我们探讨两种常见的表现形式：教育和地理偏见以及语言和关键词偏见。

1. 教育和地理偏见：无意的排斥

根据有偏见的数据训练的人工智能系统可能会表现出教育和地理偏见。 就像上面的例子一样，如果训练数据主要由来自名牌大学或特定地理区域的候选人组成，那么人工智能系统可能会无意中偏向具有相似教育背景或来自某些地区的候选人。 这可能会导致其他合格的候选人被排除在替代教育路径或其他地点之外。

基于教育和地理偏见的无意排斥会阻碍多样性并限制潜在的人才库。 确保您的人工智能系统考虑广泛的教育背景和地理位置，以防止歧视。

2. 语言和关键词偏见：无意识的歧视

语言和关键词偏见是人工智能招聘系统中偏见的另外两种表现形式。 人工智能算法可能会学习将某些单词或短语与所需或不需要的候选属性相关联，这可能会导致无意识的歧视。

例如，如果训练数据中某些关键词或短语与性别、年龄或种族相关，人工智能系统可能会根据这些因素无意中偏向或惩罚候选人。

解决语言和关键词偏差需要仔细审查训练数据和算法设计。 尽一切努力确保您的人工智能系统不会基于受保护的特征进行歧视，并且基于语言的评估是客观的。

为了减少人工智能招聘系统中的偏见，应采用最佳实践，例如多样化且具有代表性的培训数据、定期偏见审计和人工智能系统评估，同时提高透明度和可解释性。

组织通过积极识别和解决偏见来促进招聘过程中的公平、包容性和平等机会。

招聘中的人工智能道德

使用人工智能进行招聘本质上并不是不道德的，但可能会导致无意的偏见。 一些研究表明，人工智能驱动的招聘工具比传统招聘工具更有效，虽然乍一看它们可能比人类招聘人员更高效，但它们也有缺点。

一个重要的担忧是，由于人工智能工具依赖于反映现有社会偏见的数据集，它们也会在决策过程中延续这些偏见。

对多样性和包容性的负面影响

偏差可能源于不正确的训练数据、算法或输出的解释。

假设一个人工智能驱动的招聘工具是根据一家科技公司的历史数据进行训练的。 该公司在招聘来自知名大学的候选人方面有着悠久的历史。 这种趋势已嵌入历史数据中。

当人工智能工具评估候选人时，这种偏见可能会无意中保留。 经过训练后，该算法会优先考虑数据库中预定义大学的候选人，并忽略其他具有相关技能和经验的合格候选人。

这种偏见源于不正确的训练数据，并以偏袒的形式表现出来。 尽管人工智能算法旨在改善招聘流程，但它无意中延续了现有的偏见，偏离了公平和包容的候选人评估。

透明度和可解释性挑战

人工智能系统复杂且难以解释，这使得候选人和招聘人员很难理解为什么会做出某些决定。 缺乏透明度会削弱对招聘过程的信任，并引发对公平性和问责制的担忧。

算法决策的清晰度

为了解决透明度挑战，请明确解释人工智能算法的工作方式、影响决策的因素以及评估候选人的标准。 开放的沟通和透明度使候选人能够理解和信任人工智能驱动的招聘流程。 事实上，48% 的求职者表示，没有得到适当的反馈是申请工作时最令人沮丧的方面之一。

隐私和数据保护问题

当你使用人工智能招聘人才时，你必须收集和存储敏感的候选人数据。 这引起了人们对隐私和数据保护的担忧。 您必须确保获得每位候选人的知情同意，并确保他们的信息得到安全存储并防止未经授权的访问或滥用。 遵守相关数据保护法规（例如 GDPR）对于保护候选人隐私至关重要。

数据安全和滥用

采用强大的数据安全措施来保护候选人信息。 这包括实施加密协议、访问控制和定期安全审核。 此外，您必须制定明确的数据保留政策，并保证候选人数据仅用于招聘目的，未经同意不会与第三方共享。

在招聘中使用道德人工智能的最佳实践是什么？

如果使用得当，招聘软件会给您的流程带来很多好处。 事实上，人工智能在招聘中的整合对于寻找候选人最有帮助，58% 的招聘人员认为人工智能在这方面很有价值，其次是筛选候选人（56%）和培养候选人（55%）。

对人工智能的积极看法不仅限于招聘人员，因为 80% 的高管认为人工智能有潜力提高组织内的生产力和绩效。

即使在早期采用阶段，人工智能驱动的招聘软件也展示了显着的成果。 早期采用者的每块屏幕成本显着降低，降幅达到惊人的 75%。

周转率也显着下降了 35%。 这些调查结果早在 2017 年就观察到，清楚地证明了人工智能在招聘过程中实施的积极影响。

现在，让我们看一下一些最佳实践，以确保招聘流程的公平性、准确性和透明度。

确保训练数据多样化

人工智能算法从训练的数据中学习。 为了防止偏见持续存在，请确保您的训练数据能够代表候选池。 积极解决代表性不足的问题，并从不同来源收集数据，以创建更加包容和公平的人工智能招聘系统。

对人工智能系统进行定期审计以检测偏差

为了保持人工智能招聘系统的完整性，需要定期进行审核和评估，以发现任何潜在的偏见。 这些评估有助于识别和解决系统性偏见，以提高招聘过程的整体公平性。 通过持续监控和评估人工智能系统，您可以确认它们符合道德标准并提供公正的结果。

提高透明度和可解释性

采用可解释的人工智能模型和算法，为他们所做的决策提供清晰的解释。 通过传达人工智能在招聘过程中的作用以及决策中考虑的因素，您可以帮助候选人和招聘人员理解并信任该技术。

当候选人收到基于人工智能评估的通知或反馈时，应以他们可以理解且有意义的方式解释这些决定背后的原因。 这种透明度有助于候选人驾驭招聘流程并建立对人工智能系统的信任。

保障隐私和数据保护

由于人工智能依赖于候选数据，因此必须优先考虑隐私和数据保护。 确保遵守相关数据保护法规，例如 GDPR 或加州消费者隐私法案 (CCPA)。

实施强大的安全措施，保护候选人信息免遭未经授权的访问、使用或泄露。 通过保护隐私，您可以建立对在招聘中使用人工智能的信任和信心。

保证问责和责任

为了促进在招聘中负责任地实施人工智能，为人工智能的使用和决策制定明确的指南。 指定负责的个人或团队负责人工智能招聘系统的性能和道德实践的遵守。

对人工智能系统的定期监控和治理将有助于确保问责制、降低潜在风险并促进整个招聘过程中的道德行为。

平衡人工智能效率和人类判断

虽然人工智能可以提高招聘流程的效率，但您必须在人工智能效率和人类判断之间取得平衡。 人工智能应该被视为支持和增强我们决策的工具，而不是替代品。 纳入人工监督和审查，以确保基于人工智能的选择符合组织价值观和道德规范。

人类判断为招聘过程带来了同理心、直觉和背景理解等基本品质。 事实上，只需将一点人类知识与人工智能系统相结合，就可以确保快速、数据驱动的招聘流程。

68% 的招聘人员认为，在招聘过程中使用人工智能可以有效消除无意的偏见，从而对候选人进行客观评估。

资料来源： Zappyhire

利用人工智能增强人类决策能力，为招聘人员提供支持

人工智能带来了自动化和数据驱动的见解，但您必须认识到人类决策的价值并有效地将其纳入其中。

“在招聘过程中发挥人与人工智能协作的力量是开启人才获取新时代的关键。”

乔蒂斯·KS
Zappyhire 联合创始人

作为“以人为本”决策的坚定倡导者，乔蒂斯重申，“我们可以将人工智能的洞察力和能力与人性化结合起来，发现隐藏的潜力，做出公正的决策，并建立多元化和卓越的团队。”

让我们探讨一些需要牢记的重要方面。

将人工监督和审查纳入人工智能招聘流程

人工智能能够自动执行重复性任务、分析大量数据、识别模式并提供数据驱动的见解，使您能够做出更明智的选择，同时节省宝贵的时间。

然而，人工智能并不能替代人类的判断。 您必须纳入人类监督和审查，以确保公平、减少偏见并解释人工智能算法可能无法完全掌握的复杂环境。 人性化的接触可以让我们更深入地了解候选人，因为我们会考虑主观因素并提供人工智能可能缺乏的必要同理心。

以下是如何在人工智能技术和人类判断之间取得适当的平衡。

1. 建立协作工作流程

整合人工智能技术和人类专业知识齐头并进的协作工作流程。 为您的招聘人员分配审查人工智能建议和决策的任务，以证明其与组织价值观、道德标准和法律要求的一致性。

2. 鼓励持续学习和改进

通过定期评估人工智能系统的性能，培养持续学习和改进的文化。 这可以让您识别并纠正任何潜在的偏见，并提高人工智能生成建议的准确性和公平性。

3. 制定明确的人工智能使用指南

为在招聘流程中使用人工智能制定明确的指南和政策。 明确人工智能技术、招聘人员和相关利益相关者的角色和职责。 这种清晰度确保人工智能的使用符合道德规范并符合组织目标。

4. 指定负责的个人或团队

为了监督人工智能招聘系统并遵守道德实践，这些团队成员应该深入了解人工智能技术、其局限性和潜在风险。

人工智能和人类判断：协同关系

随着招聘形势的变化，您必须了解您的公司将如何仔细而富有洞察力地驾驭人工智能和人类判断的交叉点。 通过汲取两方面的优点，您可以提升您的招聘实践并对您所接触的候选人产生积极影响，这也可以提升您的雇主品牌。

最终，成功地将人工智能和人类判断相结合，为更加高效、包容和有效的招聘流程奠定了基础。

智能招聘需要使用智能技术。 了解招聘聊天机器人如何简化与潜在候选人的沟通，并提高您在竞争激烈的就业市场中的门槛。