的视野中并不是一件不可能的任务如果您想

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如今人力资源技术堆栈中的自动化工具远多于简单的。随着人工智能的发展主要是通过机器学习的普及出现了许多工具有望将推理或预测分析融入到招聘过程中通常大胆宣称其准确性精确性当然还有其时间和效率。节约成本。用户圈子拉斐尔格拉沙漏分钟阅读但对于许多求职者来说不断增长的人工智能工具的快速采用一直令人沮丧。如果他们的个人资料中没有正确的关键字或者在某些情况下可能由于申请人背景中的某个特定方面或缺乏申请人可能会被取消考虑资格而无需人工审核。

经常提出的论点尤其是工具创建者提出的论点是许多人工智能模型在消除偏见和保持客观性方面比人类做得更好。虽然这始终是目标但了解工具如何实际交付输出对于确保它通过其方法满足组织的目标至关重要。然而这种理 土耳其 WhatsApp 号码数据 解并不总是一种保证。人工智能可以成为提高组织效率同时最大限度地减少人为偏见的强大工具然而它的好坏取决于编写它的人了解每个工具的优点和缺点将帮助您针对组织需求做出更明智的决策。这对于解释这些模型的人意味着什么模型可解释性描述了某人可以合理理解模型结果的程度以及更一般地说模型如何得出这些结果。但问题是一些最准确且计算成本最高的模型并不容易解释。



使用这些模型的工具也被称为黑盒模型确实往往比更简单的模型表现得更好但代价是缺乏更好地理解它们的清晰机制。在某些类型的问题例如图像分类中理解模型的内部机制可能并不是什么大问题我们最终可以清楚地看到狗的图像是否被正确分类。但当我们处理主观的人类数据时事情很快就会变得复杂。数据例如某人是否适合某工作。已经有很多案例表明善意的人工智能工具最终引入的偏见比其减少的偏见还要多从而造成了巨大的人力成本。为了在人力资源领域解决这一问题从年开始在纽约州和加利福尼亚州运营的为招聘决策提供人工智能服务的公司必须接受偏见审计。