虽然进一步在招聘实践中引入 AI 可能解决一些问题，但专家表示，不应期望技术能够完全改变公司招聘新员工的方式。

根据软件和人才公司 Criteria 的 2023 年招聘基准报告，目前仅有 12% 的招聘专业人员表示他们在招聘或人才管理过程中使用人工智能。但针对一切，从简化人才引进到做出明智的选择决策的 AI 解决方案正在「非常积极地推广」，Criteria 的创始人兼首席执行官 Josh Millet 表示。

像招聘职位描述、人才筛选、创建和评分评估、筛选新申请人、与候选人沟通和培训新员工等，AI 正在招聘和招聘过程中发挥作用。Criteria 的招聘基准报告指出，像 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Bard、招聘聊天机器人和专有解决方案有助于实现这一点。

当各组织等待纽约市人工智能偏见法等法律影响扩展到其他地方时，BBB National Programs 的 501 (c)(3) 非营利基金会行业自律中心 (CISR) 发布了发布了一份关于招聘中值得信赖的 AI 的原则和协议。

这些原则与亚马逊、联合利华、科氏工业和微软等公司合作，解决了在招聘中使用人工智能的透明度、公平性、非歧视性、技术稳健性、安全性、治理和问责制。同时，协议规定了第三方人工智能供应商认证的标准，以促进雇主之外的责任。

人工智能如何应用于就业市场

目前，AI 在招聘和招聘过程中的使用方式包括制定职位描述、寻找人才、创建和评分评估、筛选新申请人、与候选人沟通和培训新员工。BBB National Programs 的首席执行官 Eric Reicin 表示，当 AI 工具设计、部署和监控得当时，技术有潜力在更广泛的范围内减轻歧视和偏见。

Reicin 表示，明确定义和发布值得信赖的 AI 招聘原则和协议的主要目标是确保有效和可靠的系统，促进透明度和问责制，争取建立安全、弹性和可扩展的系统。

目标是在管理不可避免的风险的同时实现 AI 在招聘中的承诺。据 Reicin 称，AI 据称使组织能够公平扩大候选人库：根据 Reicin 的说法，CISR 的孵化器中的一家组织去年收到了 2000 万份申请。「没有人类有能力公平地处理所有这些申请者，」他说。

然而，Reicin 指出，无论是否使用技术协助供应商提供招聘帮助，明确和隐含的偏见问题仍然存在，尽管已经努力根除它。

关于招聘状况的最新候选人体验报告显示，过去一年有 39% 的候选人被忽视。根据 2021 年美国经济研究局的一项研究，与白人名字相比，具有独特黑人名字的人减少了 2.1% 的雇主联系的概率。最近，iTutorGroup 因训练其 AI 来淘汰 60 岁以上的人而不顾美国平等就业机会委员会的年龄歧视就业法案被迫支付了 36.5 万美元的和解金。

Millet 表示：「我们可以使用以证据为基础的方法来帮助从选择过程或人才评估过程中去除一些偏见。这就是承诺。」

但 AI 的承诺结果并不是一定的，Millet 补充说。他表示：「在试图消除偏见时，我们有时会产生相反的影响并加大偏见。」

近十年前，亚马逊曾试图自动化招聘，但放弃了该项目，因为该工具「无法以性别中立的方式为软件开发人员和其他技术岗位的候选人评分」，根据 2018 年路透社的报道。

专家表示，AI 具有巨大的潜力，但它的潜力是否朝着积极的轨迹发展取决于它的使用方式。值得信赖的 AI 招聘原则和协议只是一种减轻风险和最大限度发挥承诺的努力之一。

保持招聘过程中的人类参与

Millet 表示，招聘过程中 AI 的某些用途相对不会引起争议，比如使用智能面试安排和聊天机器人，帮助人们更顺畅地进入招聘流程。然而，高风险的决策或数据丰富的用例则是不同的问题。

Reicin 建议进行定期的供应商分析，这意味着要问一些问题，如供应商正在采取什么样的去偏见化措施？供应商认证的是谁，这种认证意味着什么？他们如何收集、保护和使用数据？

雇主知道在启用 AI 的过程中存在人类监督至关重要，Reicin 表示。他举例说明了视频面试的潜在影响，AI 技术可以收集候选人的声音、语调和眼动数据。如果候选人不知道正在发生这种情况会怎样呢？

Millet 说，如果雇主和供应商没有为合理和预期的目的使用数据，那么雇主和供应商应该确保数据用于合理和预期的目的。他说，沟通和同意合理使用是雇主在招聘中使用 AI 不应忽略的两个最佳实践。

Millet 表示，公司应该熟悉「玻璃盒算法」，这些算法在得出结论的方式上是透明的，并且可以解决与「黑盒算法」相关的问题，「黑盒算法」是不透明的，可能会削弱信任，或者根本无法建立信任。