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客观分析招聘流程
人工智能能否让人力资源更加人性化和智能化？
在过去的一年里，我们听到了很多关于人工智能潜在影响的声音。从警告技能过时导致大量裁员的末日帖子，到认为人工智能的能力被严重夸大的怀疑论者，评论不一而足。和大多数人一样，我对人工智能的看法要细致得多。虽然人工智能发展迅速，但离完全取代工作岗位还有很长的路要走。它也不是被夸大的新奇事物。现实情况是，人工智能已被用于优化和提升一系列职业，人力资源就是一个最好的例子。从招聘筛选到工作绩效分析，大大小小的公司都在使用人工智能。尽管如此，我们在这一过程中仍处于起步阶段，只有少数几家公司的人力资源部门能够充分利用人工智能的功能。这为我们提供了一个绝佳的机会，来确定如何以最佳方式应用人工智能，需要实施哪些保障措施和道德框架，以及人力资源部门如何提高自身技能以避免陷阱并最大限度地发挥影响。
多样性和包容性
人工智能最有前途的应用之一是解决多样性差距。代表性不足问题一直备受关注。虽然在大多数情况下，公司文化已明显改善，但这并没有转化为多样性数据的显著改善。女性在技术和金融等行业的代表性仍然严重不足。少数族裔很难在高级管理和领导岗位上有所作为，太多企业的员工来自同一社会和教育阶层。
我们知道，造成代表性不足的主要原因之一是企业的招聘方式。即使制定了世界上最严格的政策和最好的意愿，招聘过程仍然会受到人性的影响。不幸的是，这种人性可能表现为无意识的偏见。在大多数情况下，人们更喜欢与自己相似的候选人。如果一家公司已经被某一特定群体所控制，就很难打破这种循环。
人工智能可以解决这个问题。利用人工智能客观分析的招聘流程可以帮助消除无意识的偏见。可以创建新的工作规范和广告，不带偏见地筛选简历，制定中立的面试和评估政策，在平等的基础上对面试表现进行评分。人工智能还可用于识别候选人最适合组织的职位，而不是他们申请的职位。
除了招聘，人工智能还可以用来更公平地评估每个团队成员的绩效。研究表明，许多组织的薪酬和晋升标准都偏向于适合特定类型或群体的行为。这会使不平等现象长期存在，因为不同背景的人都在努力适应这种模式。管理者也会受到影响招聘的无意识偏见的影响--他们倾向于奖励那些行为和长相更接近自己的团队成员。使用人工智能不仅能降低这些风险，还能在评估中纳入大量新的数据点。这一点与混合工作模式尤为相关。目前，大多数人力资源部门仍然根据内部工作文化（如会议贡献、办公室关系等）来评估团队。这自然不利于在家工作的人。通过人工智能，我们现在可以使用生产率等结构化数据点以及创意生成、写作质量和交付准确性等非结构化数据。这远远超越了表面现象，能够更全面地反映出个人为企业所做的实际贡献。
当然，尽管这一切听起来很美好，但人工智能并不是灵丹妙药。事实上，如果没有经过深思熟虑的战略和正确的政策，人工智能确实有可能弊大于利。
保持人力资源的人性化
人工智能工具并非无懈可击，实际上，它的好坏取决于创建算法的人员和用于训练算法的数据。举例来说，如果你使用现有的成功简历应用程序来告诉算法应该在候选人身上寻找什么，那么随着时间的推移，算法就会放大偏见。几年前，亚马逊就遇到过这种情况。一个旨在招聘更多女性的人工智能解决方案实际上起到了相反的作用--它积极地歧视了女性。
同样，如果为您提供人工智能解决方案的数据科学家都来自同一类群体，或者都有相同的经历，那么他们就不太可能发现人工智能设计中的缺陷。一个典型的例子是，英国政府在大流行病期间使用人工智能为学生分配考试成绩。他们使用的算法最终不公平地惩罚了来自贫困背景的人。这是因为，除其他问题外，该算法会奖励来自较小学校的学生--这些学校往往位于富裕地区或私立教育机构。我可以肯定地说，如果该团队中有人曾在较大的市内学校接受过教育，他们就会在开发过程中发现这一缺陷。
因此，人力资源专业人员需要充分认识到与任何人工智能模型相关的风险，并相应地降低风险。这只能通过教育和人为监督来实现。对数据和人工智能如何工作进行技能培训至关重要。如果不具备基本的统计学知识，不了解人工智能的局限性，就不可能以完全有意义的方式发现问题并应用人工智能产生的见解。简而言之，如果你不知道它是如何工作的，你就不应该使用它。严格控制意味着不断测试和验证结果。例如，在进行简历筛选时，分析被丢弃的申请的模式，或使用假简历来检查准确性。定期测试以及良好的数据卫生习惯可以大大有助于保持人工智能的健康状态。
人工智能最令人担心的一点是，其复杂和冷静的特性会导致卡夫卡式的情况，即在决策时不清楚原因，也无法上诉。人工智能的应用必须透明，它不能成为任何决策的最后决定。员工必须能够审查决策并了解决策的考虑因素。这意味着也必须通过数据教育和提高技能来增强他们的能力。人工智能不能是一个黑盒子，设计（或从第三方购买--实施）、监控和维护解决方案的人员必须对做出的任何决策负责。
人工智能适合我但不适合你？
最后一点是，许多组织很快需要做出一个重大决定，那就是他们是否允许其潜在员工和现有团队使用人工智能。我们已经看到有人使用生成式人工智能来批量生产求职申请。毫无疑问，人们正在使用它来制作常见面试问题的理想回答，并帮助进行评估。随着它的功能越来越强大，我们需要问自己，在什么时候候选人不再是他们自己，而开始成为一台机器？同样，如果一个团队成员找到了利用人工智能自动完成大量工作的方法，那么何时才能停止将他们的成果视为自己的工作？
如果贵公司的人力资源部门正在大力应用人工智能，那么它是否可以合法地告诉候选人不要使用人工智能，或者惩罚使用人工智能的团队成员？这些问题确实没有直接的答案。每家公司都需要决定自己的底线在哪里，并相应地更新人力资源政策。最重要的是现在就开始这些对话。我们已经看到，企业如何努力快速掌握社交媒体等技术创新，或适应不断变化的工作方式，如远程全球工作的兴起。人工智能有能力带来更彻底的变革，如果不抓紧时间弄清楚如何最大限度地利用机会和降低风险，你可能很快就会发现你的企业在处理人工智能引起的人力资源问题时会非常头疼。
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