招聘通常被视为算法偏见的一个显著例子。这是因为在设计用于特定任务的人工智能系统时，往往会偏向某些群体而忽视其他群体。
关于这一点的案例不胜枚举。其中最著名的例子可能是亚马逊(Amazon)尝试在招聘中应用人工智能。在这种情况下，简历被用作训练或优化人工智能的基础数据。
由于大多数简历来自男性，人工智能因此学会了排除任何与女性相关的内容，例如女子国际象棋俱乐部的主席或女子学院的毕业生。显然，亚马逊最终并没有广泛采用该系统。
同样，进行视频面试并利用人工智能分析候选人适合度的做法常常受到批评，因为这可能导致偏见的结果。然而，支持人工智能在招聘中应用的人士认为，人工智能通过减少人类的偏见，使招聘过程变得更加公正和透明。这引发了一个问题：人工智能在招聘中是否不可避免地会重现偏见，还是会使招聘变得更加公正?
从技术角度来看，算法偏差是导致不同群体结果不平等的错误。然而，与其将算法偏差视为一种错误，不如将其视为社会的一种表现。人工智能通常基于从现实世界中提取的数据，这些数据集反映了社会的现状。
例如，如果有色人种女性在数据集中代表性不足，那么面部识别软件在识别肤色较深的女性时的失败率会更高。同样，在视频面试中，人们担心声音的语调、口音或特定性别和种族的语言模式可能会影响评估结果。
多重偏见
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评论列表（4条）
我是大向号的签约作者“中年老大哥”！
希望本篇文章《人工智能可能会加剧种族偏见，但如果使用得当，它可以使招聘实践更具包容性》能对你有所帮助！
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本文概览：招聘通常被视为算法偏见的一个显著例子。这是因为在设计用于特定任务的人工智能系统时，往往会偏向某些群体而忽视其他群体。关于这一点的案例不胜枚举。其中最著名的例子可能是亚马逊(Am...