如何以公平的方式阻止人工智能偏见

人工智能：重塑业务运营的潜力与应对之策

人工智能（AI）正在成为重塑业务运营的关键力量。根据最新研究，高达67%的企业预计在未来一年内增加人工智能和机器学习的用例。这些技术不仅有助于提高业务效率、产生深刻洞察力，还能增强市场竞争力并为客户提供个性化体验。对于高度监管的行业如金融服务、保险和医疗保健等，面临的挑战也不容忽视。在这些领域中，AI的可解释性成为一大难题。为了遵守严格的法规和合规标准，企业必须使用透明、可审计的决策平台。

尽管许多AI解决方案可以自动化业务流程和决策，但它们往往无法提供有意义的解释。在享受AI带来的便利与效益的企业必须深入探索自动化决策背后的原因。

当前，提高AI透明度的呼声日益高涨。、消费者和社会各界都在呼吁更深入地了解各种算法背后的逻辑，包括信贷和贷款审批、营销活动和智能家居技术。美国的算法问责法和全球欧盟人工智能法都试图为AI设立安全、道德和透明的标准。由于AI用例的不断演变，对AI的监管方法还在摸索阶段。

以纽约市为例，通过了一项针对就业中使用的人工智能算法的法案。该法律要求雇主对用于筛选求职者或提拔员工的人工智能工具进行独立评估和偏见审计。对于存在偏见的AI或未提前通知员工和候选人使用此类工具的行为，将处以最高1,500美元的罚款。短期内，企业需要专注于提高AI的透明度以应对法规的出现和标准的发展。

机器学习的一个挑战在于其定义的特性——基于偏见构建。虽然并非所有偏见都有害，但当这些偏见对特定群体产生不利影响时，如批准临床试验、健康管理、贷款资格或信贷审批等，就变得有害了。为了消除这些偏见，企业需要深入了解每个决策或预测背后的数据。为此，企业必须对由机器学习和业务规则组成的算法具有可见性，以确保决策过程提供完整的审计跟踪。

许多企业面临一个问题：他们的AI解决方案能够预测并自动化决策，但无法解释为什么做出这样的决策以及背后的影响因素。这种情况让企业面临重大法律或名誉损害的风险。“黑匣子”问题使AI创新承受了额外的负担。企业需要打开这个“黑匣子”，将AI的“玻璃盒子”变得透明和可解释，以减少对客户和消费者的伤害并降低公司和品牌的风险。

从本质上讲，机器学习是基于历史数据进行预测的。为了实现公平，企业需要确定模型是否对不同群体表现公平，即使该特征并未直接在模型中使用。这种意识有助于企业在做出可能导致不公平或有害的决策之前避免、量化和减轻偏见。随着AI在企业中的应用不断增加，确保AI的透明度和可审计性变得至关重要。只有当我们优先考虑并实施可解释的、透明的人工智能解决方案时，我们才能减少偏见、降低风险并促进信任。

为了满足劳动力需求并维持竞争力，美国的公司正在调整他们的招聘策略。传统的招聘实践已无法满足当前的需求，因此公司必须使招聘方法现代化并转向基于技能的招聘。这种招聘方式强调候选人的技术技能和核心能力，而不是学位或证书。一项针对高管的调查显示，超过一半的高管计划在未来增加固定职位的同时竞争填补空缺职位。领先的公司已经开始转向基于技能的招聘方式来解决误解和推动文化变革。基于技能的招聘并不是对大学毕业生不公平；相反，它有助于为所有人提供民主化的经济机会并扩大公司的人才库选择范围。在现今的时代背景下，许多原本向上流动的工作机会变得遥不可及，仿佛成为了仅限于富裕阶层的特权，只有那些能够承担日益昂贵的高等教育费用的人才能触碰。这一现象无疑将众多人才，尤其是来自低收入社区的有色人种拒之门外。为了打破这种阶级与机会的壁垒，以技能为基础的招聘理念应运而生，为那些被埋没的人才重新燃起希望之光。

关于技能招聘会损害业务的观点纯属误读。

事实上，采用以技能为基础的方法能更精准地识别和吸引合适的候选人。与传统的基于教育或工作经验的招聘相比，技能招聘对未来表现的预测能力更胜一筹，达到了惊人的预测准确性。诸多企业纷纷报告，他们发现没有学位的员工在某些工作中表现出了与大学毕业生相同甚至更高的工作效率。除此之外，技能招聘还能带来诸多优势，如缩短招聘周期、提升员工忠诚度、降低人员流失率等。

过去，以技能为基础的招聘可能被视为不切实际的人才获取策略。但在历史的长河中，招聘的视角正在发生翻天覆地的变化。随着远程工作的兴起，企业得以拓宽视野，寻找更广泛的求职者，找到那些拥有市场所需技能的优秀人才。从更宏观的角度看，这意味着与资源匮乏地区及劳动力开发企业建立合作关系，共同构建多元化的候选人管道，以填补日益增长的远程工作岗位。通过这些合作，企业不仅推动了自身的业务发展，还促进了经济公平。虽然转型到以技能为基础的招聘需要投入时间、需要意识的觉醒和旧有观念的舍弃，但这一变革对于公司、员工以及社区的长远发展必将大有裨益。如今，投资于技能招聘将使企业在未来以技能为核心的工作市场中占据先机，并共同构建一个真正属于所有美国人的未来经济。