Catégories
Emplois et recrutements

Ne blâmez pas l'IA pour les mauvais résultats – Blâmez l'incompétence

Tout outil puissant peut être utilisé pour le bien et le mal. Par exemple, les marteaux peuvent être extrêmement utiles, mais ils peuvent également être utilisés pour faire des ravages. Il en va de même pour les couteaux de cuisine, les battes de baseball, les doubles cheeseburgers juteux au bacon et même les pianos à queue (ils peuvent tomber sur les gens lorsqu'ils sont déplacés par une grue hors de New York).

De même, l'intelligence artificielle a également entraîné des ravages: des résultats biaisés, de nouveaux sommets de mensonges marketing, des préoccupations en matière de confidentialité personnelle et des craintes que les humains ne deviennent inutiles dans le siège du conducteur (nous serons finalement). Mais comme le dit Sundar Pichai, le PDG d'Alphabet, «l'IA est probablement la chose la plus importante sur laquelle l'humanité ait jamais travaillé. (Il) est… plus profond que l'électricité ou le feu.

La réalité est que, comme pour toute technologie puissante, l'IA peut être utilisée à la fois pour le bien et le mal. Mais souvent, c'est l'incompétence, et non le mal, qui conduit à de mauvais résultats en matière d'IA.

Que devons-nous faire en RH? D'une part, il existe de nouvelles capacités d'IA apparemment puissantes qui peuvent ajouter de la valeur à notre travail. Mais d'un autre côté, il y a le fameux récit du chatbot de Microsoft qui s'est formé sur les messages Twitter et est devenu horriblement raciste en moins de 24 heures. Et plus récemment, des systèmes de reconnaissance faciale mal formés ont conduit au arrestation d'innocents.

Alors que l'IA précoce et mal développée peut conduire à des résultats biaisés, l'IA est en fait la solution au problème des préjugés humains.

Qu'est-ce que même l'IA?

Avant de nous plonger plus profondément dans la raison pour laquelle l'IA est la solution à nos problèmes de préjugés humains, définissons ce que nous entendons par IA. Le terme lui-même est si large que son utilisation répandue le rend souvent dénué de sens. Bien que l'on puisse affirmer que les premières calculatrices ont exécuté les aspects fondamentaux et fondamentaux de l'IA, la définition actuelle de l'IA est une vaste catégorie d'analyses avancées, la plus transformationnelle et la plus prometteuse étant l'apprentissage en profondeur.

L'apprentissage en profondeur alimente les avancées les plus intéressantes de l'IA, y compris les assistants vocaux qui comprennent ce que vous dites et les voitures qui peuvent (presque) conduire elles-mêmes. Ces solutions n'étaient pas possibles il y a à peine dix ans. La capacité des algorithmes à analyser et à comprendre les données du monde qui nous entoure est devenue véritablement révolutionnaire.

Avantages de l’IA dans le processus de recrutement

Dans le processus de recrutement, l'IA peut être appliquée de nombreuses façons au profit des employeurs et des candidats:

  • Les tests et les simulations, y compris les évaluations avant l'embauche, peuvent mieux prédire les performances et la rétention au travail grâce à l'utilisation d'algorithmes plus sophistiqués et puissants basés sur l'IA. Cela peut également entraîner des tests plus courts, dont les candidats et les responsables du recrutement peuvent convenir que c'est un excellent résultat.
  • Les curriculum vitae, les entretiens et d'autres sources de données non structurées peuvent être analysés et analysés scientifiquement, ce qui peut conduire à une embauche plus standardisée, équitable, efficace et plus rapide. Dans le passé, ces types de sources de données ne pouvaient pas être traitées automatiquement et étaient souvent insuffisamment examinées ou manquées entièrement par des recruteurs surchargés de travail.
  • L'efficacité globale peut être considérablement augmentée en réduisant le chevauchement dans les étapes distinctes du processus de recrutement, permettant une planification automatique plus intelligente et augmentant la précision des outils de communication automatique des candidats tels que chatbots.
  • Dans la mesure où un système de recrutement connaît le statut de classe protégée d'une personne, les algorithmes peuvent surveiller en permanence les performances de chaque classe et émettre des signaux d'alarme ou d'autres alertes lorsqu'ils détectent des problèmes. De cette manière, l'IA peut nous aider à identifier et à corriger toute source de biais.

Les avantages ci-dessus de l'IA se produisent tous maintenant. Il existe d'autres fonctionnalités d'IA à l'horizon qui sont activement développées, notamment pour mieux comprendre des ensembles de données volumineux, complexes et désordonnés.

L'IA est-elle éthique?

Bien que l'IA crée de nombreux avantages dans le processus de recrutement, elle peut certainement également être utilisée à des fins néfastes et à des fonctionnalités à moitié cuites. Par conséquent, il est impératif que les organisations adoptent une position ferme sur la façon dont elles utilisent L'IA en embauche. L'IA ne doit être utilisée que lorsque:

  • C'est clairement avantageux pour les individus, pas seulement pour les organisations. Cela inclut l'utilisation de l'IA pour réduire les préjugés, permettre une meilleure adéquation entre les emplois et créer de meilleures expériences pour les candidats.
  • Ses utilisations sont transparentes. Nous devons être en mesure de comprendre ce que font les techniques d'IA lorsqu'elles analysent des données et font des prédictions. Si nous ne pouvons pas, nous ne devons pas les mettre en œuvre.
  • Les allégations marketing basées sur l'IA sont vérifiables. Les vendeurs doivent être en mesure de produire des données et des résultats pour prouver leurs affirmations. S'ils ne le peuvent pas, il est prudent de supposer qu'ils n'en ont pas.

La recherche sur l'IA devrait également être partagée avec l'ensemble de la communauté dans les canaux de recherche appropriés. Nous devons travailler ensemble pour faire progresser la technologie. Bien sûr, les vendeurs ne voudront pas publier leur sauce secrète, mais les connaissances peuvent être partagées sans révéler chaque détail de leur adresse IP.

De plus, seules les données fournies expressément et consciemment par les candidats doivent être utilisées dans les algorithmes d'IA. Cela signifie que vous devez:

  • N'utilisez en aucun cas la reconnaissance faciale. Il est invasif, non prouvé dans sa précision prédictive et chargé de biais. Nous pouvons utiliser les mots transcrits qui sont prononcés dans les réponses aux entretiens dans nos algorithmes d'IA, mais pas utiliser la vidéo elle-même, ni le ton ou le style de parole.
  • Ne raclez pas le Web pour les médias sociaux et d'autres informations sur les candidats. Il n'y a pas encore de corpus de recherche universitaire qui montre une valeur prédictive dans ce type d'information, et il est également invasif.

Ironiquement, les utilisations invasives de l'IA décrites ci-dessus ne produisent même pas d'améliorations vérifiables de la précision prédictive ou de l'équité, il n'y a donc littéralement aucune raison de les proposer autre que l'amélioration du battage publicitaire. Bien entendu, la recherche progresse constamment sur ces fronts et nous ne savons pas ce que l'avenir nous réserve.

Si nous, en tant que civilisation, n’exploitons pas l’IA, elle finira par nous maîtriser. La façon dont nous contrôlons l'IA consiste à la développer de manière responsable avec des garde-corps éthiques. Le souhaiter parce qu'il est complexe ou déroutant ne conduira que des parties moins scrupuleuses à le développer, probablement sans mesures de sécurité pour le faire de manière éthique et efficace.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *