AI의 편견 문제가 다음 입사 지원에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?

기술 구직자는 다음과 같은 경우 AI 편견으로 인해 차단되고 있습니다. 역할에 지원 . HR 전문가의 경우 Gen AI는 지루한 작업을 자동화하는 데 많은 잠재력을 가지고 있지만 편견을 향한 경향은 여전히 우려의 원인입니다.

채용 시 AI 편견은 후보자를 선별하고 선택하는 데 사용되는 시스템과 도구가 기존 편견을 의도치 않게 영속시키거나 심지어 증폭시킬 때 발생합니다.

이러한 편견은 종종 이러한 시스템이 훈련된 데이터에서 비롯되며, 이는 특정 인구통계를 다른 인구통계보다 선호하는 사회적 편견이나 역사적 채용 패턴을 반영할 수 있습니다.

때로는 AI 편견이 설계 자체에 기인하여 개발자의 무의식적인 편견을 반영하는 반면, 피드백 루프는 시스템이 비슷한 배경의 후보자를 지속적으로 선택하는 경우 수정되지 않는 한 계속 그렇게 할 것임을 의미합니다.

내재된 편견이 귀하에게 영향을 줄 수 있습니다. 구직 검색 크게. 이력서에서 직무 사양의 키워드와 이전에 성공한 후보자와 일치하는 키워드를 검색하는 지원자 추적 시스템(ATS)의 편견에 대한 보고가 널리 퍼져 있지만, 최근 실험 AI 편견이 얼마나 노골적인지 보여줍니다.

편견이 작용함

동일한 자격을 갖춘 이력서에 가상이지만 "인구학적으로 구별되는" 이름을 적용함으로써 ChatGPT 3.5는 실제 회사의 재무 분석가 역할에 대한 실제 직업 사양과 비교하여 지원자의 순위를 매기도록 요청 받았습니다.

흑인 미국인과 구별되는 이름은 최고의 지원자로 등재될 가능성이 낮았습니다. 아시아 여성과 백인 남성과 관련된 이름은 일반적으로 더 나은 성과를 냈습니다.

AI 개발의 현기증나는 속도로 인해 일부에서는 이 실험이 이미 구식이라고 말합니다. 불행히도 그렇지 않습니다.

ChatGPT-4o는 현재 출시되고 있으며 OpenAI는 이를 외부 전문가와 함께 테스트했다고 주장하지만 편견, 공정성, 허위 정보와 같은 문제가 밝혀지면 계속해서 해결할 것이라고 밝혔습니다. 편견이 여전히 존재한다는 의미입니다.

구직자는 AI 편견을 피하기 위해 무엇을 할 수 있나요?

구직자의 경우 DE&I에 대한 회사의 약속을 조금 살펴보면 AI 도구의 편견을 제거하는 데 중점을 둘 가능성이 있는지 알 수 있습니다.

수천 개의 이력서를 몇 초 안에 스캔할 수 있는 기능을 통해 기업이 이력서를 수동으로 검토하는 방식으로 돌아갈 가능성은 거의 없지만, 많은 조직에서는 편향된 AI 결과를 완화하는 데 도움이 되도록 선별 프로세스에 인간 감독 계층을 추가하고 있습니다. 물론 인간에게도 편견이 있기 때문에 완벽한 방법은 없습니다.

다른 채용팀에서는 지원자의 이름과 교육 수준을 숨기는 ATS를 사용하고 있습니다.

또한, 원하는 회사가 특정 교육 수준을 보유해야 하는지 확인하세요. 그렇다면 AI 편향 가능성이 더 높습니다.

물론 의료 및 의료와 같은 특정 산업에서는 전문 자격이 매우 중요하지만 소프트웨어 엔지니어링과 같은 다른 산업에서는 조직이 기술 기반 채용 접근 방식을 더 취할 수 있습니다.

엔지니어와 개발자는 종종 STAR(대체 경로를 통한 기술)이므로 구인 광고에서 최소 교육 수준보다 경험 기반 요구 사항을 찾아보세요.

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아만다 카바나