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涉及到人的事，大多比較復(fù)雜，它沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。而業(yè)界和學(xué)界普遍認(rèn)同，機(jī)器學(xué)習(xí)就是一個(gè)“黑箱”。你投喂給人工智能數(shù)據(jù)，一再調(diào)整算法模型，你知道它做出判斷的準(zhǔn)確率越來越高，但你不知道為什么。
人工智能的“心”，也是海底的針，你不知道它學(xué)到了什么。同樣，你也不知道一家公司的人力資源算法模型里包含了多少偏見。
AI能夠根據(jù)它掌握到的員工信息對(duì)其進(jìn)行潛力評(píng)估，但它究竟如何評(píng)估，在評(píng)估過程中有沒有倫理和道德的風(fēng)險(xiǎn)，它收集數(shù)據(jù)的邊界在哪里？社會(huì)技術(shù)學(xué)家Zeynep Tufekci做過一次公開演講，她舉了一個(gè)例子：機(jī)器能推斷出你沒有公開的事情——比如，它認(rèn)為你有很高概率會(huì)換上抑郁癥，或者，它認(rèn)為你有很高概率三個(gè)月內(nèi)會(huì)懷孕。于是，它“貼心”地提前斬?cái)嗔四愕穆罚钡酱藭r(shí)，你還蒙在鼓里，不知道自己為何被機(jī)器劃到了“待定區(qū)”。
那么，這究竟是精準(zhǔn)的預(yù)言，還是赤裸裸的偏見？偏見可能無處不在，當(dāng)偏見以機(jī)器之名施加于群體之上時(shí)，會(huì)變得更為隱蔽。
無論人工智能發(fā)展到什么程度，人，都要坦蕩并堅(jiān)決地承擔(dān)自己的責(zé)任。HR要在對(duì)員工的一輪輪評(píng)估中去了解和審視自己的偏見，去反思自家的企業(yè)文化。
這其中涉及復(fù)雜的判斷，人無法“甩鍋”，更不能缺席。（張佳星）
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