合肥外圈女孩招聘杭州招聘高端伴游招聘一单一结【2023新开夜场招聘】
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招募人工智能时存在的偏见以及如何克服它
关于人工智能将如何影响夜总会招聘的讨论很多。 如果应该的话，会有很多讨论，因为涉及很多风险。 我们已经看到了一些风险，比如亚马逊的算法简单地降低了女性成就的评级。
最近，以妮维雅 (NIVEA) 品牌闻名的德国巨头的战略人才招聘负责人在阿姆斯特丹告诉《e》，人工智能在选人方面表现不佳的原因有两个。 首先，它往往会看到错误的数据。 其次，它根据有偏差的数据进行训练。 我完全同意他的这两点，但不同意他的意思。
错误的数据
克里斯托夫表示，人工智能会查看所有数据，包括不相关的数据，但无法将其置于上下文中。 的确。 问题是，人类也是如此。 不知不觉。 因此，即使没有人，或者至少很少有人有意识地说女性比男性更缺乏定义，我们所知道的由女性编写的无意识代码的价值也较小。 这只是有关该主题的多项研究之一。
我同意它查看的是错误的数据，因为它倾向于查看简历，就像招聘人员那样。 问题是，有一项科学研究要做，实际上甚至可以发现简历和绩效之间的相关性。 因此，当我们在简历上训练人工智能时，我们可能会训练错误的数据，即没有预测价值的数据。
有偏见的数据
问题的第二部分是所有人力资源数据都有偏差。 人类是有偏见的。 甚至社会也有偏见。 男性在基因上是更好的开发者吗？ 我不知道。 我知道当一个小男孩数学成绩不好时，人们会告诉他要更加努力。 听到一个小女孩安慰道：“这很难，不是吗？”
那么数据有偏差吗？ 是的，根据定义。 根据当前的人力资源数据来训练人工智能是不可能的。 然而，训练人工智能的方法有很多。
训练招聘人工智能的步骤
第一步是我们需要承认每家公司的每项工作都是不同的。 没有快速解决办法。 我们可以使用其他人的构建模块，但你总是需要校准你公司的工作。 A 公司的优秀销售人员在 B 公司很容易失败。很少有人能在任何地方都取得成功。 这是因为公司文化和团队合作。
第二步，我们需要对当前的工人进行分组。 我个人总是喜欢三个，但也可以是两个或四个。 这三组是：优秀、可接受和差的表现。 切勿仅基于最佳模型进行建模，否则可能会出现“误报”。 比如说，如果你只看最好的，结果发现每个人的外向性都很高。 但你雇佣了这个，所有表现不佳的人也雇佣了这个。 你仍然对相关性一无所知。 这可能是相关的，但也可能是您以前的招聘偏见。
第三步有两种可能的选择。 您可以首先确定您希望对该角色重要的特征。 然后，您可以测量当前的人口数量，看看是否存在显着差异。 另一种选择是从测量开始。 查看显着不同的特征，并根据您的专业知识决定它对工作是否重要。
第三步中有两件重要的事情。 这就是大多数偏见进入人工智能的地方。 首先，您需要确保您使用的数据是公正的。 因此，如果您使用的数据与您在简历中选择的数据相同，那么根据定义，这些数据就会有偏差。 如果你提高一个层次并观察一个人的认知和/或心理特征，就有可能获得公正的数据。 但不要让人工智能自己去做。 就像所说的那样，人工智能不知道上下文，因此它无法确定它是否只是相关性，或者是否确实重要。
该过程的第四步是测试算法，看看表现最好的人是否脱颖而出。 这是在最初未用于训练算法的样本子集上完成的。
第五步也是最后一步是不时地反对该算法。 只需雇用算法告诉您不要这样做的人即可。 是的，这是一种风险，但现在的风险与我们当前的招聘做法一样人性化。 只需派人回到系统，看看它是否有效。
足够的人
这个系统的一个大问题是，对于最高效的系统和最大的偏差机会，你需要足够多的人做同样的工作来训练算法。 根据我的消息来源，至少有 50 个。而且我并不是说 50 个部门。 我的意思是工作 50。所以，是 50 名招聘人员，而不是 10 名消息来源、10 名人力资源顾问、10 名人力资源管理员、10 名招聘人员和 10 名人力资源经理。 对于大多数组织来说，这是不可能的，因此他们采取了捷径。 他们使用标准化的配置文件，我永远不会推荐这样做，因为您的组织从定义上来说是独一无二的。
虽然可以从标准化的个人资料开始，但请与您当前的员工联系并从那里开始工作。 在这种情况下，您也许可以减少工作人员数量，但您确实需要进行更多尝试。 因为你的基数较低，所以应该更频繁地测试算法，所以第五步更多。
坚持是意志的体现。 运动员们坚持不懈，取得了优异的成绩。 科研人员孜孜不倦地努力，创造了一项又一项成果。
有些人一生并不辉煌，不是因为他们不能辉煌，而是因为他们的头脑里没有辉煌的思想，或者是他们不知道如何辉煌。
我工作到天黑，回到家我感到很累。 老婆还在等她回家，孩子们已经睡了，钱还没有放进柜子里，我的手都发霉了，明天还要遭罪，所以我现在应该早点睡觉了。
不要执着于那些让你痛苦的事情，也不要沉溺于无法挽回的过去。 既然过去如此令人失望，人们总是要继续前进。 有些事情越早放弃，未来就会越好。
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