人工智能 (AI) 极大地改变了招聘流程，为招聘团队提供了一种精简的方法来获取新人才。虽然人工智能可以增强决策能力并减少招聘中的偏见，但它并不能免受与其人类创造者相同的歧视。
因此，公司面临着解决和尽量减少招聘中的人工智能偏见的挑战，以确保公平和包容的招聘实践。在 Aniday 的这篇文章中，我们将探讨人工智能偏见的概念、其各种形式以及减轻其影响的实用策略。与 Aniday 一起加入这个博客。
什么是人工智能偏见？
如何减少招聘中的人工智能偏见-001
人工智能背景下的偏见是指基于种族、
性别、年龄或民族等某些特征对个人或群体的不公平或歧视性待遇。
在招聘、管理和解雇过程中，可能会出现许多偏见，通常是微妙的或无意识的。这些偏见可能导致总体上女性员工的招聘人数减少、年长员工被过早解雇，或阻碍属于某些受保护阶层的个人的就业机会。
在加拿大，保护个人信息是重中之重。数据隐私法规可能非常复杂，是至关重要的保护措施。该国在这方面遇到了一些挑战。幸运的是，加拿 大数据被盗的可能性仍然相对较低，这凸显了加拿大致力于解决重大社会差距的数据安全承诺。
在加拿大，保护个人信息是重中之重。数据隐私法规可能非常复杂，是至关重要的保护措施。该国在这方面遇到了一些挑战。幸运的是，加拿大 加拿大数据 数据被盗的可能性仍然相对较低，这凸显了加拿大致力于解决重大社会差距的数据安全承诺。
虽然一些公司已在人才招聘功能中实施了人工智能，以便在不考虑这些受保护阶层的情况下做出决策，但人工智能本身并不能脱离偏见而发挥作用。
人工智能的有效性取决于用于训练它的数据集，数据中的任何错误或固有偏见都将反映在人工智能的输出中。这些偏见不是情绪化的，而是导致意外和不想要的结果的编程错误。
数据可能反映隐藏的社会偏见
招聘中人工智能偏见的一个重要来源来自用于训练人工智能模型的数据。例如，在谷歌上搜索“美丽”一词主要显示白人女性的图像。这种偏见不是由于搜索引擎算法中嵌入的任何种族偏好，而是训练数据的反映，其中包含了由持有偏见偏好的人创建的这些特定图像的过度代表。
算法可以影响自己的数据
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导致招聘中出现人工智能偏见的另一个方面是算法能够影响其收到的数据。当某些类型的内容根据用户交互而浮出水面时，就会出现正反馈循环。这放大了特定数据的可见性和突出性，进一步强化了人工智能训练集中已经存在的偏见。因此，人工智能系统可以延续和放大自己的偏见。
人们可以操纵训练集
坏人可以故意破坏训练数据，导致有偏见的结果。一个臭名昭著的例子是微软的人工智能聊天机器人“Tay”，于 2016 年在 Twitter 上发布。在几个小时内，人们就教会了 Tay 发布煽动性和攻击性的内容，导致暴力、种族主义和性别歧视的错误信息。
为了解决这个问题，开源或公开可用的人
工智能模型通常需要持续监控和干预，以防止故意操纵训练集。
不平衡的数据会影响输出
数据科学家中流传着一句俗语：“垃圾进，垃圾出”，强调有缺陷的输入数据会产生有缺陷的输出。如果程序员无意中用不准确代表现实分布的信息来训练人工智能，人工智能的预测和决策可能会被扭曲。
例如，如果原始训练集主要由白人图像组成，面部识别软件可能难以识别肤色较深的人的面孔。
此外，不平衡的数据集可能会在特征和预测或隐藏类别之间引入无意的关联。假设训练数据不包括女性卡车司机的样本。在这种情况下，由于缺乏以女性为特征的明确示例，人工智能可能会自动将男性和卡车司机类别联系起来。
因此，尽管这是一个错误的结论，但人工智能还是根据之前的模式对雇用女性作为卡车司机产生了偏见。
为什么人工智能偏见是招聘中的一大挑战
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人才招聘团队致力于确保整个招聘过程的公平性。然而，工作量不断增加和求职申请的涌入促使许多团队转向人工智能和自动化软件，以协助管理大量简历和申请。
在 COVID-19 疫情之前，平均每个职位空缺收到 250 份申请，但如今，一些入门级职位收到了数千名候选人。人工智能程序通常用于帮助预测工作表现、评估视频面试和做出招聘决策。
尽管如此，申请人还是报告了人工智能软件根据简历中包含的外国名字或特定单词等因素拒绝其申请的情况。尽管名字听起来很陌生，但人工智能软件确实拒绝了他们的申请。
如何解决公司高离职率问题
在当今竞争激烈的就业市场中，无论企业规模大小或所属行业如何，管理高员工离职率都会给企业带来重大挑战。无论您是快速发展的初创公司还是成熟的财富 500 强企业，有效解决高离职率问题都需要采取战略性和全面性的方法。
通过分析员工敬业度数据、调查招聘方法和评估管理人员的定性见解，企业可以采取主动措施解决此问题并留住高绩效员工。在本文中，Aniday 将探讨三个有效的技巧，帮助您降低高离职率并打造更稳定、更敬业的员工队伍。
1) 分析员工敬业度数据
如何解决公司高离职率问题-001
要了解高离职率的根本原因
需要全面分析员工敬业度数据。然作为人才招聘主管或人事经理，计算离职率可能不是您的责任，但您仍然可以查看其他相关数据点以识别潜在问题。首先通过 eNPS 和脉搏调查、绩效评估和离职面谈等来源检查员工反馈。
如果您的数据显示员工对团队或整个 实时数据处理的能力和应用 组织感到不投入，这很可能是导致高离职率的原因之一。员工不投入还会导致员工生产力水平下降。将这些数据呈现给您的高管层，包括 CEO、CRO 和 CHRO，以帮助他们了解问题并制定行动计划。
进行的研究发现，员工参与度高的公司离职率分别降低了 18% 和 43%。这些统计数据强调了制定有效的员工参与策略和计划以减少离职率的重要性。
2) 调查您的招聘方法
如何解决贵公司的高离职率-002
解决高离职率的一个经常被忽视的方面是
检查您的招聘工作的有效性。仔细研究您的采购策略并评估它是否符合您的招聘需求。
如果您可以使用数据驱动的招聘方法，请利 传真数据库 用分析和实时仪表板来评估您招聘的人员的质量以及您从中寻找他们的来源。
例如，如果您注意到从某些渠道获得的候选人的离职率往往高于从小众招聘网站获得的候选人，请考虑调整您的招聘轮换。
暂时删除与较高离职率相关的渠道可以深入了解各种招聘渠道对员工保留的影响。
此外，请注意职位描述中使用的语言，并确保招聘经理的期望与新员工对其角色的理解保持一致。这些领域的不一致可能会导致近期招聘人员早期不满并增加离职率。
3) 评估来自经理的定性见解
如何解决贵公司的高离职率-003
员工是否经常表达对工作与生活平衡的担忧？
灵活安排时间的要求是否被拒绝？
是否存在与内部流动和职业发展相关的问题？
绩效评估中是否经常出现薪酬问题？
员工是否感到责任不堪重负？
团队领导是否拒绝了探索新角色的请求？
通过分析这些定性见解并将其与相关的人力资源分析相关联，您可以更深入地了解导致员工离职和高离职率的原因。数据分析还有助于确定招聘流程中需要改进的领域，例如解决高离职率或确保申请人群体的多样性。
总结
解决高离职率需要采取积极主动和多方面的方法。通过分析员工敬业度数据、调查招聘方法和评估管理人员的定性见解，企业可以采取重大措施减少离职率并留住高绩效员工。
请记住，解决高离职率问题是一个持续的过程，需要不断监控和调整。通过优先考虑员工满意度、发展和福利，公司可以营造积极的工作环境，培养忠诚度，并在长期内减少离职率。Aniday 希望您觉得这篇博客有用。
