被雇用而不是另一个人的因素。这个等式中重要的是了解算法的匹配基于什么。为了真正公正并遵守新法规这些匹配应基于可验证的技能证书或认证。它们不应基于姓名过去的工作经历个人资料图片或来自网络的未经验证的附加数据。能够识别人工智能决策的决定因素和背景对于系统的透明度和信任非常重要。数据治理为了满足人工智能透明度标准运行机器学习招聘工具的公司不仅应该在其数据用于算法决策时通知用户还应该事先征得用户的同意。
在获得同意后基于机器学习的算法中的所有用户数据都需要受到保护和匿名化。如果人工智能模型可以在没有个人身份信息的情况下运行那么最好将其删除以 英国电话号码清单 确保决策不会基于数据点例如性别种族或邮政编码产生偏见。如果您与一家公司合作开发人工智能招聘工具那么他们将数据完整性检查纳入该工具的常规代码开发和审查周期至关重要。此外公司应定期聘请独立专家对代码和操作环境进行渗透测试和漏洞扫描。通过信息安全认证是证明公司遵守行业最高安全标准的另一项措施。
与一起将人工智能透明度付诸实践机器学习和人工智能驱动的招聘工具正在彻底改变招聘和求职者搜寻方式让您可以更轻松更快速地找到适合空缺职位的合适员工。然而无意的偏见可能会进入人工智能系统并导致意想不到的结果。当您负责人工智能工具的输出时了解它们的内容非常重要。使用人工智能将技能和可验证的资历放在寻找候选人的最前沿而不是过时的代理以遵守法规减少偏见并帮助您为组织做出最佳的招聘决策。分享阅读更多什么是非学位证书在题为非学位证书的需求的网络研讨会中来自和了解更多用数字证书建立认可文化显然留住现有员工已成为的关键组成部分。 |
