Tim Kulp | April 14, 2021
AIソフトウェアは、採用の際に「最も優秀な候補者を見つけるのに役立っている」と言えるでしょうか？ AIソフトウェアによる候補者の推薦が「公正で偏りがない」ことを確認するには、どうすればよいのでしょうか。
AI and hiring bias: Why you need to teach your robots well
The year is 2021, and you hold a single resume in your hands, the golden resume of the ideal candidate. How do you know it’s the ideal candidate? Easy. Your artificial intelligence hiring tool told you so.
Your AI system knows what great talent looks like because you trained it on the resumes of your existing high performers. This golden resume—your next, preordained high performer—looks exactly like all your previous high performers. So, the AI system knows everything is going to be great.
But you know different. Bias is brewing deep in this scenario, and it pre-dates your AI implementation. You are on the fast track to a monoculture that your AI system understands as gospel that it’s sworn to uphold.
AI didn’t invent bias; it just took bias viral
According to a 2019 Mercer report, 40% of companies are using AI to screen and assess candidates. Some see AI as a tool to remove unconscious bias, but that hinges on whether we can teach it better than we’ve been taught. The reality is that AI, like a human, is what it has been taught to be. But AI moves a lot faster, at a much larger scale. Nobody can proliferate prejudice like AI can.
◆本記事の続きはこちらでご覧ください
プロフィール
グラマシー エンゲージメント グループ株式会社 代表取締役 ブライアン シャーマン
米国ニューヨーク市人事コンサルティング会社にて日系企業（NY・LA）を対象に人事コンサルタントとして従事。その後米国住商情報システムにて人事総務部長に就任。在米日系企業が抱える人事の現場を内と外の視点で支える。来日後は株式会社ファーストリテイリングでのグローバル人事業務に参画。欧米露アジア拠点の人事マネジメント業務に従事。2010年グラマシーエングージメントグループ株式会社設立。現在は、日本企業の人事のグローバル化をサポートするコンサルタントとして活躍中。
米国ニューヨーク州出身、米国Williams College卒業
2007年にSHRM、Senior Professional Human Resources (SPHR)資格取得、早稲田大学トランスナショナルHRM研究所 招聘研究員
