人工智能招聘中的人为因素：为什么人工智能无法自行消除偏见

joyunto656

你听说过吗？当你让人工智能产生偏见时，它就会产生偏见。我们的意思是，人工智能算法应该是无偏见的。但如果它们是由有无意识偏见的人创建的，他们就有可能将其纳入他们的编程中（即使这不是故意的）。

随着人工智能、机器学习和预测分析 渗透到招聘领域的各个方面，组织和招聘团队必须意识到 阿尔巴尼亚ws数据 他们在算法中输入了什么。自动化是许多招聘和采购成功的关键。但是，如果组织的领导者不关注他们的程序中的内容，会发生什么？我们如何应用更好的算法来利用如此容易获得的技术而不增加偏见？

人工智能、预测分析和机器学习。等等，什么？
在我们讨论人工智能招聘偏见的本质及其预防方法之前，让我们先来了解一下人工智能技术的不同分支以及它们在招聘中的应用。人工智能、预测分析和机器学习在招聘界经常交替使用。正如定义不同一样，我们在招聘时应该以不同的方式使用这些工具。

机器学习和人工智能
《数字主义者杂志》 称，机器学习简而言之就是使用人工智能应用进行计算学习，而预测分析是一种“将大量数据压缩成人类可以理解和使用的信息的过程”。

这些更多地基于算法。它们能够根据分配给它的算法预测什么最适合您的客户或公司。长期以来，这些方法一直被认为是最不偏不倚的招聘方式之一，因为算法完成了大部分选择。 由于机器学习和人工智能 利用模式识别和自我学习，它们被认为是预测分析的延伸，但使用方式更为复杂和现代化。

预测分析
描述性分析先于预测性分析出现，并使用平均值和计数来获取所需的数据。随着它的发展并转变为一种预测工具，它开始使用过去的事件和历史来预测未来可能发生的事情。预测分析现在使用三个组件来获得结果：

数据
统计建模
假设
预测分析仍然依赖于人机交互来完成工作。通过使用因果数据和变化数据，该工具能够在人类测试两者之间的关联后得出最终结果。

它们之间的关系
了解预测分析与机器学习和人工智能之间的区别并能够利用不同的工具非常重要。但了解它们之间的关系也同样重要。两者的最终目标和流程非常相似，因为机器学习是预测分析的一个分支。它们都使用数据来获得最适合客户或组织的预测结果或候选人。了解两者之间的差异和相似之处是让技术为您服务的最佳方式。