Greenhouse Software 最近進行的一項調查揭示了人力資源經理對在招聘中使用人工智慧(AI) 的態度。儘管人力資源專業人士越來越多地轉向人工智慧工具來提高招募效率，但人們對演算法偏差以及應將多少決策權委託給機器的擔憂仍然存在。
人力資源領域採用人工智慧
歐洲、中東和非洲地區人力資源經理人工智慧與偏見脈搏報告對英國、德國和愛爾蘭的1,700 名人力資源專業人士進行了調查，顯示近90% 的受訪者目前在人力資源和招聘中使用人工智慧工具。這些工具主要用於實現幾個關鍵目標，包括：
1. 效率：65% 的人力資源經理將人工智慧視為簡化流程和提高效率的手段。
2. 確定最佳候選人：47% 的受訪者認為人工智慧有助於找到最適合職位的候選人。
3. 改善配對：44%的人讚賞人工智慧在增強候選人與職位配對方面的作用。
4. 減少偏見：43% 的人力資源專業人員使用人工智慧來減少招募過程中的偏見。
5. 自動化重複性任務：42％的人利用人工智慧來自動化日常和重複性任務。
人工智慧採用背後的驅動因素
調查表明，人力資源部門採用人工智慧的熱情部分是由經濟因素推動的。更精簡的團隊和更緊縮的預算促使組織尋求削減成本和提高效率的方法。超過一半的受訪者表示，去中心化的勞動力通常可以透過縮小辦公空間和相關費用來節省成本。值得注意的是，29% 的人力資源經理特別指出人工智慧的實施是為了支援遠端人員配置需求。
持續的擔憂和謹慎
儘管人工智慧在人力資源領域有明顯的好處，但調查顯示，人力資源經理仍心存疑慮和保留意見。顯著47% 的受訪者承認他們尚未完全信任人工智慧招募工具。此外，35% 的人力資源專業人士列舉了人工智慧演算法做出錯誤招募決策的例子。也許最值得注意的是，40% 的人表示擔心人工智慧可能會給少數群體帶來進一步的偏見，從而加劇現有的差距。
人工智慧作為助手，而不是替代品
調查的主要結論之一是，人力資源經理傾向於將人工智慧視為助手，而不是完全取代人類判斷。目前只有44% 的人認為人工智慧可以在沒有幫助的情況下做出招募決定。大約47% 的人擔心在沒有人工監督的情況下過度依賴演算法。
招募中的人為偏見
人們對人力資源領域完全由人工智慧驅動的決策猶豫不決，其根源在於承認招募過程中仍存在人類偏見。該調查揭示了一些令人擔憂的趨勢：
1. 教育背景偏見：68%的人力資源經理承認候選人的教育背景會影響他們的決策。令人震驚的是，17% 的人透露他們只考慮來自最負盛名大學的申請者。
2. **相似背景偏好：超過一半（56%）的受訪者更傾向於僱用與自己背景相似的候選人。
3. 偏好較高學位：當面對兩位同等資格的候選人時，53%的人更有可能選擇擁有較高學位的候選人。
4. 教育與技能：只有12% 的受訪者認為教育對候選人的技能和能力沒有影響。
細緻入微的前景
該調查強調了人力資源領域採用人工智慧的複雜性。雖然人力資源經理被人工智慧工具所承諾的效率所吸引，但他們對這項技術持謹慎態度。人們普遍認為，除非精心設計，否則演算法會繼承人類的偏見，並且人類的監督被認為是必不可少的。
Greenhouse 首席產品長Henry Tsai 強調維持公平和效率的重要性。他指出：“效率不應以犧牲公平為代價。 當我們意識到人工智慧現有的缺陷和風險時，就沒有任何好的商業或道德理由將方向盤交給人工智慧。”
人工智慧在人力資源領域的前進之路
調查結果強調，目前人工智慧被視為人力資源決策的增強，而不是完全替代方案。展望未來，演算法開發人員和招募人員都必須努力工作，以減少偏見並建立信任。人工智慧有潛力打破障礙，促進公平和成功的招聘，但前提是經過深思熟慮的開發和部署。
Greenhouse 歐洲、中東和非洲地區總經理Colm O’Cuinneain 恰當地總結道：“應根據候選人的技能和能力來評判他們，而不是根據是否有機會獲得著名大學教育和學位。”
該調查突顯了人力資源經理對人工智慧在招募中的謹慎樂觀態度，認識到其潛力，同時也注意到其局限性和人類監督的重要性。人工智慧和人力資源之間不斷發展的關係將繼續影響未來的招募格局。
資訊來源：由0x資訊編譯自CRYPTOPOLITAN。版權歸作者John Palmer所有，未經許可，不得轉載